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公开(公告)号：CN111401757B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202010198083.5
申请日：2020-03-19
申请人： 西安交通大学 , 国网宁夏电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种计及时空相关性的多区域电力负荷时序场景建模方法，包括：首先，采用分段云近似减少时间序列的维数，并通过云模型的重叠面积大小度量分段时间序列之间的相似性，将多维数据聚类；其次，基于各类别时序数据的日负荷特性指标，通过构建vine‑copulas联合概率分布，建立多个区域的相关性copula模型；最后，基于各类别基准负荷曲线，建立日负荷序列优化模型，获得多区域具有相关性的电力负荷时序场景。本发明的方法，通过对比不同的场景生成方法和负荷特性指标结果，验证了其有效性及实用性。
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公开(公告)号：CN111401757A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010198083.5
申请日：2020-03-19
申请人： 西安交通大学 , 国网宁夏电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种计及时空相关性的多区域电力负荷时序场景建模方法，包括：首先，采用分段云近似减少时间序列的维数，并通过云模型的重叠面积大小度量分段时间序列之间的相似性，将多维数据聚类；其次，基于各类别时序数据的日负荷特性指标，通过构建vine-copulas联合概率分布，建立多个区域的相关性copula模型；最后，基于各类别基准负荷曲线，建立日负荷序列优化模型，获得多区域具有相关性的电力负荷时序场景。本发明的方法，通过对比不同的场景生成方法和负荷特性指标结果，验证了其有效性及实用性。
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公开(公告)号：CN108776711A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810187713.1
申请日：2018-03-07
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国网宁夏电力有限公司银川供电公司 , 国网宁夏电力有限公司
IPC分类号： G06F17/50
摘要： 本发明涉及一种电力系统暂态样本数据提取方法及系统，将获取的电力系统设置参数输入至预先建立的仿真系统模型中，生成评估模型；利用机器学习算法提取所述评估模型中的电力系统暂态样本数据。本计算程序实现了在暂态稳定数据文本文件中自动批量生成和修改计算输入数据卡，并自动调用程序完成仿真工作，减轻了生成仿真数据的工作量，使用效果良好，明显提高工作效率。
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公开(公告)号：CN114565186A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210335025.1
申请日：2022-03-31
申请人： 国网宁夏电力有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于广义回归神经网络的预测风速校正方法和系统，所述方法包括：收集风电场站的历史实测风速数据和数值气象预报数据；分析实测风速与预测风速之间偏差和各个气象因子之间的非线性关系；构建并划分训练数据集和验证样本集；基于广义回归神经网络构建风速预测校正模型，对模型进行训练和验证，所述风速预测校正模型为所述偏差和各个气象因子之间的非线性函数关系式；采用风速预测校正模型对未来预测的风速进行校正，评价校正结果。本发明可以提高风速预测精度，进而实现新能源场站发电功率的精准预测和电网调度中心辅助决策优化。
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公开(公告)号：CN117543664A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311520765.3
申请日：2023-11-15
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国网宁夏电力有限公司 , 国家电网有限公司华北分部
发明人： 石琛 , 鲁广明 , 王洁聪 , 马军 , 张璐路 , 张爽 , 戴红阳 , 李诗童 , 马天东 , 王兵 , 罗海荣 , 魏亚威 , 刘桂箐 , 王运 , 严剑峰 , 于之虹 , 张庆平 , 吕颖 , 安宁 , 李峰 , 解梅 , 任勇 , 贾育培 , 王梓淦 , 刘其泳
摘要： 本发明公开了一种用于电网未来态稳定性分析的方法及系统，属于电网安全稳定分析技术领域。本发明方法，包括：针对目标电网，确定目标电网未来态的关键指标，并根据关键指标，获取所述关键指标所对应的多组指标数据；对所述多组指标数据进行预处理，以得到多组目标数据，基于多组目标数据，建立所述关键指标之间的散点图，基于所述散点图对关键指标进行关联性初筛，确定有线性关联的关键指标；针对有线性关联的关键指标，按两两一组进行Pearson关联性计算，获取计算结果，根据所述计算结果，确定电网未来态的稳定性。本发明能够反映未来态电网系统的稳定性，为电网系统的稳定运行提供优化调整方向。
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公开(公告)号：CN109961160A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201711335875.7
申请日：2017-12-14
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网宁夏电力有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于潮流参数的电网未来运行趋势预估方法及系统，采集当前电网潮流数据以及对所述当前电网具有影响的因素对应的数据；将采集后的数据输入至预先构建的历史电网潮流和影响因素之间的关系模型中，预估电网未来运行趋势；所述历史电网潮流和影响因素之间的关系模型包括关键特征所占的历史电网潮流数据权重。本发明分析电网运行态势变化过程中各类不确定因素对安全稳定分析结论的影响，提取新能源发电波动、母线负荷预测误差、调度计划异常等不确定信息的关键特征，研究考虑不确定性的电网未来运行趋势潮流参数预估方法，研究综合考虑运行态势不确定性和控制策略的电网运行趋势数据在线形成技术。
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公开(公告)号：CN109961160B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN201711335875.7
申请日：2017-12-14
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网宁夏电力有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于潮流参数的电网未来运行趋势预估方法及系统，采集当前电网潮流数据以及对所述当前电网具有影响的因素对应的数据；将采集后的数据输入至预先构建的历史电网潮流和影响因素之间的关系模型中，预估电网未来运行趋势；所述历史电网潮流和影响因素之间的关系模型包括关键特征所占的历史电网潮流数据权重。本发明分析电网运行态势变化过程中各类不确定因素对安全稳定分析结论的影响，提取新能源发电波动、母线负荷预测误差、调度计划异常等不确定信息的关键特征，研究考虑不确定性的电网未来运行趋势潮流参数预估方法，研究综合考虑运行态势不确定性和控制策略的电网运行趋势数据在线形成技术。
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公开(公告)号：CN116204771A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202211475120.8
申请日：2022-11-23
申请人： 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网宁夏电力有限公司 , 国家电网有限公司华北分部
发明人： 刘宝柱 , 李佳琛 , 张璐路 , 马军 , 张爽 , 罗亚洲 , 鲁广明 , 罗海荣 , 张雷 , 王兵 , 王运 , 李诗童 , 马晶 , 张庆平 , 刘桂箐 , 王洁聪 , 马天东 , 高鹏飞 , 石琛 , 朱仔新 , 戴红阳 , 赵磊
IPC分类号： G06F18/211 , G06F18/2135 , G06F18/2132
摘要： 本发明实施例提供了一种电力系统暂态稳定关键特征选择方法、装置及产品，属于信息处理技术领域。本发明实施例中，考虑了电网中未进行安全稳定评估的运行数据，用局部线性嵌入保留了无标签数据的运行数据样本的流形结构；本发明实施例中，采用基于Fisher Score的前向序列选择法，并采用局部线性嵌入处理无标签数据，同时利用主成分分析法计算方差累计贡献率对特征进行降维；降维后进行高效增量特征选择，从而选择出影响电力系统暂态稳定的关键特征。本发明实施例可以全面地利用电力系统运行过程中产生的未经过安全稳定评估的运行数据，提高了选择出的关键特征在测试集上的分类准确率。
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公开(公告)号：CN109256815A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201810972494.8
申请日：2018-08-24
申请人： 国网宁夏电力有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种特高压直流闭锁故障后稳定断面有功的计算方法，针对直流闭锁故障导致的有功不平衡量，按同步功率系数分摊到各发电机，计算故障瞬间的断面有功潮流；针对直流闭锁故障和安控系统动作导致的有功不平衡量，根据静态频率特性确定发电机和负荷节点的有功，计算暂态过程过渡到稳态的断面有功潮流；针对恢复到额定频率的二次调频过程，根据发电机的旋转备用和爬坡率确定发电机和负荷节点的有功，计算二次调频动作过程中的断面有功潮流。本发明针对直流闭锁故障分别计算故障瞬间、暂态过程过渡到稳态以及二次调频动作过程中的断面有功潮流，实现大规模有功不平衡量下稳定断面有功的快速分析。
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公开(公告)号：CN114154567A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111375720.2
申请日：2021-11-19
申请人： 国网宁夏电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的风电场站运行数据异常识别方法，包括：收集风电场站的历史风速数据和对应的功率运行数据；确定历史风速数据和对应的功率运行数据中的正常运行数据和异常运行数据；构建深度学习算法模型，将分别带有相应标签的正常运行数据和异常运行数据，对深度学习算法模型进行学习、训练和测试，获得最优模型；将待识别风电场站的风速数据和对应的功率运行数据，通过最优模型，输出异常运行数据的识别结果；通过该方法能够对大规模风电场站运行数据的异常识别算法进行优化，提高提高风电场站运行数据异常识别的准确性、快速性和通用性。
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