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公开(公告)号：CN117034063A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310751565.2
申请日：2023-06-25
申请人： 贵州电网有限责任公司
IPC分类号： G06F18/2337 , G01R25/00 , G01R19/04 , G06F18/15 , G06F18/2415 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于LTTB‑PFCM算法的配电台区相位识别方法包括：采集台区配电变压器各相出线处及各用户电压曲线时序数据并进行预处理；对预处理后的数据采用LTTB算法降维，降维后的数据采用PFCM算法聚类；计算各簇聚类中心与台区配变各相出线的电压曲线的相关度，确定各簇中的电压曲线所属相位。本发明提供的基于LTTB‑PFCM算法的配电台区相位识别方法采用LTTB算法对电压曲线进行降维操作，并采用PFCM算法进行聚类。采用LTTB降维能够在去噪的过程中保留更多的曲线特征，避免降维后的曲线过于平滑，有利于提高识别的性能；相比于其他聚类算法，采用PFCM聚类能够进一步克服噪声带来的影响，提高算法的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116796190A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310714498.7
申请日：2023-06-15
申请人： 贵州电网有限责任公司
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/24 , G06F17/18 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及负荷识别技术领域，公开了一种结合Platt缩放和主动学习的负荷识别准确率提升方法。收集智能插座上电器的负荷数据，建立负荷数据集，将数据集按比例划分为训练集和验证集；构建一维卷积神经网络模型，利用训练集对网络参数进行训练；将验证集输入至训练完成的一维卷积神经网络模型，基于改进的Platt缩放算法，利用验证集上的损失值优化缩放参数，得到概率校准模型；基于改进边缘抽样的样本选择策略，从样本中选择部分最具价值的样本；基于主动学习的方法，对选择的样本标注真实标签，并输入至概率校准模型，再次进行网络参数更新，将训练得到的负荷识别模型投入实际应用，对未知负荷样本进行识别。
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公开(公告)号：CN117010625A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310797009.9
申请日：2023-06-30
申请人： 贵州电网有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种需求响应与预测误差的虚拟电厂优化调度方法及系统，涉及电力需求响应分析技术领域，包括基于用户响应需求构建可调负荷模型，并根据调度成本对可调负荷模型进行优化；设定初始最优化目标和初始约束条件，构建日前调度最优化模型；设定最终优化目标和最终约束条件，构建实时最优调度模型；得出最优调度计划，由虚拟电厂控制中心判断最优调度计划是否可行，若计划可行，则实施；若计划不可行，则继续设定优化目标建立最优调度计划。本发明能够有效平滑新能源日前预测误差引起的虚拟电厂功率波动，优化了用户负荷曲线，降低了虚拟电厂运行成本，实现虚拟电厂的经济安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN118017479A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410093735.7
申请日：2024-01-23
申请人： 贵州电网有限责任公司 , 浙江华云信息科技有限公司
发明人： 张忠静 , 刘磊 , 时雷春 , 吴方权 , 石云辉 , 潘柏良 , 李聪 , 陈斗沙 , 石堃林 , 刘应华 , 时重雯 , 张润 , 胡思远 , 申芳 , 杨靓华 , 王颖 , 黄黎琳 , 刘楠君
摘要： 本发明公开了一种技术线损率矫正的线损分析方法及系统，方法包括：采集电网所传输电能的电力参数；构建电网的拓扑结构，根据电网的拓扑结构对电网所传输电能进行特定分段；利用预先训练的电网线损模型，对于分段后的每一段电能进行技术线损率的实时监测和预测；根据技术线损率，对于发生线损的电能进行实时线损率矫正。利用本发明实施例，能够通过机器学习模型实现全面监测和预测电力系统中的线损率，提高电力传输效率，降低能源浪费，为电力系统的智能化运行和管理提供了有效的支持。
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公开(公告)号：CN117611381A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202310811961.X
申请日：2023-07-04
申请人： 贵州电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种考虑工业负荷生产特性的精细化用电管控方法包括：获取给定时段内总用电量、负荷曲线数据以及工业负荷生产过程中的用电参数；分析工业负荷的生产特性，将不同类型的工业负荷生产特性进行划分；根据外部系统给定约束，以最大化所有负荷的总用电量为目标构建精细化用电管控模型；利用Matlab求解获得考虑工业负荷生产特性的精细化用电管控方案。本发明提供的考虑工业负荷生产特性的精细化用电管控方法以所有工业负荷的总用电量最大作为优化目标，实现电网公司给定时段下的用电总量、负荷曲线管控目标。考虑了工业负荷生产保供性、生产周期性、生产连续性及生产耦合性等生产特性，最大限度保障工业负荷生产特性，提升生产效益。
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公开(公告)号：CN116432510A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202211364298.5
申请日：2022-11-02
申请人： 贵州电网有限责任公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/214 , G06F111/06 , G06F113/04 , G06F119/06
摘要： 本发明公开了一种基于集成学习‑天牛须优化算法的柔性负荷预测方法，包括获取历史日日负荷数据及量化的相似日影响因子数据；归一化处理数据；选取一个历史日作为历史预测日进行训练和采样，输出下一步的历史相似日采样数据；利用相似日算法输出的N个历史相似日数据作为集成学习算法的输入，根据已有历史数据训练子学习器；采用天牛须优化算法对众多机器学习算法的参数进行智能调优；完成各个子学习器训练并得到最优参数下预测准确率；辅助电力系统工作人员完成柔性负荷需求响应的预测工作。本发明通过所研发电力需求响应柔性负荷预测算法，解决电网在用电高峰期的有序用电问题，实时准确知晓负荷调节能力，将需求响应从非实时转为实时响应。
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