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公开(公告)号：CN118734079B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411216251.3
申请日：2024-09-02
申请人： 清华四川能源互联网研究院
IPC分类号： G06F18/214 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及光伏功率预测技术领域，具体涉及基于多特征变量和时间序列相关性的光伏功率预测方法及系统，所述方法包括：获取光伏功率数据以及气象数据，进行预处理后得到历史数据集；构建数据增强模型，基于历史数据集训练数据增强模型并生成增强数据集；构建预测模型，利用增强数据集训练预测模型；基于注意力机制提取预测模型的注意力分布并对数据增强数据集进行优化；基于优化后的增强数据集训练预测模型，输出光伏功率及气象数据预测序列。其目的在于，以变量之间特征的相关性与变量自身的时序相关性作为预测的基础，提升光伏功率的预测精度。
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公开(公告)号：CN116345549B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202310252585.5
申请日：2023-03-15
申请人： 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 清华四川能源互联网研究院
发明人： 徐剑 , 王泽黎 , 魏光涛 , 孟超 , 赵志华 , 杨威 , 张艾 , 周选选 , 陈懿 , 任立志 , 刘泽宇 , 仇爽 , 王歌 , 吴欣 , 王玉琢 , 贡晓旭 , 史梓男 , 罗浩 , 周奎 , 郝城
摘要： 本发明属于微电网优化运行技术领域，具体涉及一种园区微电网优化运行方法、装置、设备及介质。本发明提供的园区微电网优化运行方法，计及碳排放和运行成本，以电碳系数、新能源预测功率、负荷预测功率为边界条件，以各时间节点功率平衡和储能荷电状态为约束，以碳排放量、运行成本为优化目标，将网电购电功率、网电售电功率、储能充电功率、储能放电功率视为自变量，将运行成本和碳排放视为因变量，构建多目标函数，应用粒子群算法求解全局最优目标，得到储能最优运行策略。
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公开(公告)号：CN116611653B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202310582444.X
申请日：2023-05-22
申请人： 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 清华四川能源互联网研究院
发明人： 徐剑 , 王泽黎 , 魏光涛 , 孟超 , 赵志华 , 杨威 , 张艾 , 任立志 , 刘泽宇 , 仇爽 , 王歌 , 吴欣 , 王玉琢 , 贡晓旭 , 史梓男 , 罗浩 , 周奎 , 郝城
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26
摘要： 本发明提供一种考虑碳不确定性的园区碳排放流分析的方法及系统，将所述输入因素的排放因子的分布，输入预设的基于园区用能系统结构的碳排放流计算模型，得到负荷碳流密度；所述输入因素的排放因子的分布和所述负荷碳流密度根据预设的不确定性计算模型进行计算，得到负荷碳流密度的分布；在考虑了不确定性后，有利于把握碳排放量、碳流率、碳流量、节点碳势等的真实分布特性。根据预设的灵敏度计算模型，计算所述输入因素的不确定参数对负荷碳流密度的分布的影响程度，得到输入因素的不确定参数和负荷碳流密度的分布之间的相关值，可以把握对于园区碳排放流不确定性影响较大的因素，为有针对性地提高园区碳排放流分析的精确度提供参考。
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公开(公告)号：CN117538759B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410033093.1
申请日：2024-01-10
申请人： 清华四川能源互联网研究院
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/389
摘要： 本发明涉及锂离子电池测试技术领域，尤其是提供一种锂离子电池直流内阻高通量获取方法，包括如下步骤：从预设实验条件中确定至少一个目标变化条件，将剩余条件作为控制变量；选择目标计算模型，计算不同变化条件在不同数值组合下的锂离子电池第一直流内阻；基于目标变化条件和控制变量进行实验，获取目标变化条件在不同数值组合下的锂离子电池第二直流内阻；对目标计算模型的参数进行寻优；基于目标计算模型的最优参数高通量获取其他数值或其他目标变化条件下的直流内阻。其目的在于，解决获取锂离子电池在所有实验条件下的直流电阻，需耗费大量的实验、时间成本的问题，实现通过少量不同条件下的直流内阻数据来推算其他条件下的直流内阻数据。
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公开(公告)号：CN116774055A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311000350.3
申请日：2023-08-10
申请人： 清华四川能源互联网研究院
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/378 , G01R31/388 , G06F18/213 , G06F18/2411 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/096
摘要： 本发明涉及电池SOC估算技术领域，具体涉及一种基于SVD‑MMD策略的锂离子电池SOC跨域估计方法、系统及介质，步骤如下：构建基于GRU网络的锂离子电池SOC估计源域模型以及目标域模型；基于SVD‑MMD策略改进迁移学习目标网络，将锂离子电池SOC估计源域模型训练数据参数转移至锂离子电池SOC估计目标域模型；采用训练完成后的目标域模型估计SOC值。本发明基于迁移学习结合特征解耦，有助于提取与任务相关的重要和次要特征；通过MMD方法度量跨域中不同特征之间的相似性，以及使用余弦差异量化同一域上的差异，确保了解耦后的特征在跨域中保持有效性和鲁棒性，有助于增强模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN116452240A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310400107.4
申请日：2023-04-13
申请人： 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 清华四川能源互联网研究院
发明人： 徐剑 , 王泽黎 , 魏光涛 , 孟超 , 赵志华 , 杨威 , 张艾 , 任立志 , 刘泽宇 , 仇爽 , 王歌 , 吴欣 , 周选选 , 王玉琢 , 贡晓旭 , 史梓男 , 罗浩 , 周奎 , 郝城
IPC分类号： G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N20/00
摘要： 本发明提出了一种碳交易价格预测系统、方法、设备和存储介质，从与碳价格相关的影响因素中筛选出相关因素，获取每个相关因素对应的历史数据，所有历史数据通过特征提取融合得到融合特征；所述融合特征通过注意力分配得到输入特征；所述输入特征输入预设构建的预测模型得到未来一定时间范围内的碳价预测值。融合了传统统计学和机器学习对碳价格进行预测，所提方法与基于传统统计学的预测方法相比，不需要对各种影响因素的具体影响机制进行分析，解决了传统统计学预测方法作用机制复杂等问题。与基于机器学习的预测方法相比，能够对市场进行高速响应，相关性分析的加入，使得机器学习的设计更加完整可靠。
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公开(公告)号：CN115542165A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211123854.X
申请日：2022-09-15
申请人： 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 清华四川能源互联网研究院 , 国网江苏电力设计咨询有限公司
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392
摘要： 本发明属于锂离子电池健康状态预测技术领域，尤其是一种锂离子电池健康状态的预测方法，其包括以下步骤：S1：确定极限学习机ELM算法的隐含层的神经元个数，并对输入层与隐含层的连接权值ω和隐含层的阈值b进行随机初始化；S2：选取无限且可微的隐含层神经元对应的激活函数g(x)，并进一步对隐含层的输出结果H进行求解；S3：根据对输出层对应的权重矩阵进行求解。本发明通过对交叉概率和变异概率提出自适应的调整策略增强参数寻优能力和收敛性，通过构建IGA‑ELM算法模型从而提高ELM算法的稳定性，降低预测误差。
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公开(公告)号：CN114498637A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210384380.8
申请日：2022-04-13
申请人： 清华四川能源互联网研究院 , 国网能源研究院有限公司
摘要： 本发明涉及新能源消纳、储能领域，提供了一种新能源场配置储能对利用率影响的分析方法，其方法主要包括如下步骤：步骤1：获取新能源场站的储能参数和新能源接入系统的参数，通过利用率建模模块建立基于电力系统生产模拟的新能源场站配置储能利用率分析模型；步骤2：设定新能源场站配置储能利用率分析模型的通用约束条件，判断新能源场站配置的储能是否仅用于场站自身调峰，若是，则进入步骤3；若否，则进入步骤4；步骤3：设定新能源场站配置储能利用率分析模型的分类约束条件，进入步骤4；步骤4：求解添加约束后的新能源场站配置储能利用率分析模型，得出新能源场站的利用率。
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公开(公告)号：CN118707360B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411188778.X
申请日：2024-08-28
申请人： 清华四川能源互联网研究院
IPC分类号： G01R31/378 , G01R31/367 , G01R31/382
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公开(公告)号：CN118707360A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411188778.X
申请日：2024-08-28
申请人： 清华四川能源互联网研究院
IPC分类号： G01R31/378 , G01R31/367 , G01R31/382
摘要： 本发明涉及锂电池技术领域，具体涉及一种锂离子电池极限充电电流边界估计方法，所述方法包括：获取正极半电池、负极半电池的开路电势曲线并转换为嵌锂分数坐标；获取全电池的开路电压曲线并转换为SOC坐标；构建正、负极嵌锂分数与全电池SOC的关联方程；根据开路电势曲线和开路电压曲线建立匹配方程，获取最优匹配参数；获取仿真数据下的极限充电电流边界；构建极限充电电流边界模型，基于仿真数据、最优匹配参数计算不同条件下锂离子电池的极限充电电流边界。其目的在于，解决极限充电电流边界获取难度大、效率精度低的技术问题。
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