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公开(公告)号：CN115374991A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210600471.0
申请日：2022-05-30
申请人： 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司新昌县供电公司 , 浙江工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进统计升尺度的光伏集群出力预测方法，涉及电网运维领域。目前光伏集群出力预测精度不高。本发明包括步骤：光伏电站相关性度量与特征空间构建；EOF‑DBSCAN聚类划分出力集群；基准电站选取与权重时间序列构建，各电站出力与集群总出力之间的皮尔逊相关系数选取基准电站，同时计算每个时间节点基准电站出力在集群总出力中的占比，构建权重时间序列；基准电站出力预测与集群出力预测。本技术方案将光伏电站数据纳入考量，有效改善集群电站出力特性的一致性；在确定权重系数时，通过挖掘权重时间规律，预测权重时间序列的方式来提升集群预测的精度；增强集群内电站出力一致性，优化基准电站权重系数，实现光伏集群预测精度的提升。
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公开(公告)号：CN112949897A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202011532109.1
申请日：2020-12-22
申请人： 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了基于三点预测探查法的行业用电市场景气指数分析方法。涉及用电分析领域。目前的景气指数构建存在问题，如目前采用相关分析方法会造成“抬头”现象，而基于信息熵的方法可靠性差；合成指数在不同数据集中产生的差异较大。本发明使用了基于时差相关分析的三点预测探查法，对行业用电景气指标进行分类，能够解决已有时差相关分析方法的边缘误差，实现对各指标更准确的划分。同时考虑到行业因素，在编制合成景气指数时根据行业用电量占比对合成指数权重进行了调整，使得合成指数的结果更具鲁棒性，能够更好地刻画经济运行状态，有助于分析人员及时掌握各个行业的用电波动情况、判断市场形势，对行业用电进行预警。
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公开(公告)号：CN117889521A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410003822.9
申请日：2024-01-02
IPC分类号： F24F11/30 , F24F110/12 , F24F110/10
摘要： 本发明公开了一种空调群体柔性调控效果评估方法，涉及负荷调控技术领域，用于解决现有缺少空调负荷调控效果评估的问题，该方法包括以下步骤：构建空调负荷与室内外温差的计算等式，得到空调负荷与室内外温差的关系；筛选出典型相似日，计算基于温差的负荷典型相似日的第一基线负荷；获得室温和空调负荷的变化情况，建立调控时刻的空调负荷基线模型，得到第二基线负荷；根据第二基线负荷及实际负荷计算基线误差，得到空调柔性调控效果评估结果。本发明还公开了一种空调群体柔性调控效果评估装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过计算相似日及实际调控的基线负荷，进而得到调控效果评估结果。
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公开(公告)号：CN117824062A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410005352.X
申请日：2024-01-02
IPC分类号： F24F11/30 , G06F18/23 , G06F18/241
摘要： 本发明属于空调负荷预测技术领域。针对现有空调负荷预测方法难以兼顾处理效率和精度的不足，本发明采用如下技术方案：一种基于FCM‑DDQN优化模型的空调负荷预测方法，包括：选择与空调负荷有关的相关参数，对相关参数数据进行预处理；采用FCM算法对预处理后数据进行聚类；根据聚类结果，构建DDQN模型组；对待预测数据进行归类，根据归类结果采用相应的DDQN模型进行空调负荷预测。本发明的有益效果是：通过FCM聚类和优化DDQN的结合，使得空调负荷预测的精度更高，同时能够保证较高的速度；根据FCM算法聚类结果构建DDQN模型组，再对待预测数据进行归类，并根据归类结果选择相应的DDQN模型，进一步提升预测准确性。
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公开(公告)号：CN117804033A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410002649.0
申请日：2024-01-02
IPC分类号： F24F11/62 , G06N3/0442 , G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了一种空调负荷调节能力预测方法，涉及模型预测技术领域，用于解决现有缺乏预测空调负荷削减量的问题，该方法包括以下步骤：获取空调相关数据，所述相关数据包括环境数据及空调信息；对所述空调相关数据进行预处理，并将预处理后的数据进行训练集及验证集的划分；建立GRU预测模型，并通过所述训练集及所述验证集进行训练；通过粒子群算法计算得到所述预测模型的超参数；构建用于评价所述预测模型的评价指标。本发明还公开了一种空调负荷调节能力预测装置、电子设备和计算机存储介质。本发明通过对空调相关数据输入GRU模型进行预测，进而得到空调负荷削减量预测值。
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公开(公告)号：CN116703644A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310388456.9
申请日：2023-04-12
IPC分类号： G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06F18/214 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了一种基于Attention‑RNN的短期电力负荷预测方法，涉及电力系统负荷预测技术领域。当前电力负荷预测存在无法处理非线性和非平稳数据等的问题；本发明包括步骤：基于Attention机制量化负荷时间序列中各时间节点间所隐含的时序相关性，提取互相关特征；接着，利用RNN网络的记忆特性，基于RNN提取负荷长期序列中所隐含的趋势特征以及周期特征，挖掘负荷序列的时序依赖性。利用Attention机制及RNN网络特性，从历史数据中挖掘负荷时序的时间相关性与长期依赖特征，形成基于Attention‑RNN的短期电力负荷预测模型，根据短期电力负荷预测模型进行短期电力负荷预测。本发明综合考虑负荷时序特征及外部多维影响因素，相较于传统预测方法，有效提高短期电力负荷预测的精度。
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