园区综合能源系统的控制方法、装置及电子设备

    公开(公告)号:CN116468207A

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202210028184.7

    申请日:2022-01-11

    Abstract: 本公开提供一种园区综合能源系统的控制方法、装置及电子设备,方法包括:获取园区综合能源系统中可再生能源设备的第一历史数据及用户设备的第二历史数据;根据第一历史数据及所述第二历史数据,确定可再生能源设备的第一参考数据及用户设备对应的第二参考数据;根据第一参考数据及第二参考数据及可再生能源设备的极限容量,确定可再生能源设备的目标运行策略;基于目标运行策略,对可再生能源设备进行控制。由此,在确定目标运行策略的过程中,充分考虑到了源荷两侧的历史数据以及可再生能源设备的极限容量,从而可使得确定出的目标运行策略更为准确与可靠,提高了可再生能源设备调度与控制的准确性和可靠性。

    一种风电消纳能源优化调度方法、装置

    公开(公告)号:CN119231639A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202310799447.9

    申请日:2023-06-30

    Abstract: 本发明涉及风电消纳技术领域,尤其涉及一种风电消纳能源优化调度方法、装置,包括:获取日新能源出力及日运行数据,得到运行数据集;基于所述运行数据集构建正态分布曲线,得到概率分布函数;基于所述概率分布函数对所述运行数据集进行修正处理,得到实际需求数据;引入可调度资源,基于所述实际需求数据,分析不同调度资源参与下系统对风电资源利用率,得到风电消纳结果。综合考虑柔性负荷的参与对风电消纳的影响,提高源荷匹配度以及风电消能能力,采用场景生成和削减的方法来描述光伏、风电机组出力的不确定性,最终得到其出力不确定性的功率曲线,有效的提高了源荷匹配度,减少系统与大电网、大热网的交互,提高系统可靠性。

    矿山供电拓扑图的生成方法和装置

    公开(公告)号:CN117993628A

    公开(公告)日:2024-05-07

    申请号:CN202211319517.8

    申请日:2022-10-26

    Abstract: 本公开提出一种矿山供电拓扑图的生成方法和装置,方法包括:对矿山供电系统中的至少一个供电设备和至少一个用电设备进行监测,以确定各供电设备和各用电设备之间的第一连接关系,以及各供电设备和各用电设备之间连接的电缆对应的第一属性信息;确定各供电设备和各用电设备之间的上下级关系;根据各供电设备和各用电设备之间的第一连接关系和上下级关系,以及各供电设备和各用电设备之间连接的电缆的第一属性信息,生成矿山供电拓扑图。由此,可以自动生成矿山供电拓扑图,从而相关工作人员可以根据可视化的矿山供电拓扑图对矿山供电系统进行相对应的管理、维护等,提升工作人员的工作效率。

    风速预测方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116542354A

    公开(公告)日:2023-08-04

    申请号:CN202210080229.5

    申请日:2022-01-24

    Abstract: 本公开提出一种风速预测方法、装置、电子设备及存储介质,该方法包括:获取初始风速数据,其中,初始风速数据是历史测量得到的风速数据;对初始风速数据进行预处理,以得到样本风速数据;根据样本风速数据训练初始的人工智能模型,以得到初始风速预测模型;对初始风速预测模型进行迁移学习处理,以生成目标风速预测模型;根据目标风速预测模型对站点风速进行预测,以得到风速预测结果。通过本公开,能够结合人工智能构建用于对站点风速进行预测的目标风速预测模型,能够基于少量风速数据结合该目标风速预测模型即可实现高效地、准确地风速预测,有效提升对样本风速数据较少的站点的风速预测准确性和风速预测效果,扩展风速预测的应用场景。

    图像分类模型训练方法、装置以及存储介质

    公开(公告)号:CN117809126A

    公开(公告)日:2024-04-02

    申请号:CN202211161832.2

    申请日:2022-09-23

    Abstract: 本公开提出一种图像分类模型训练方法、装置以及存储介质,方法包括:获取训练样本图像,并基于训练样本图像对基础网络模型进行前向训练,以确定多个类别项的预测值,其中,基础网络模型植入由通道注意力模块和空间注意力模块构成的混合注意力模块,并根据预测值确定多个类别项中的风险类别项,并计算风险类别项的第一损失值,并计算多个类别项的第二损失值,并根据第一损失值和第二损失值确定第三损失值,以及基于第三损失值,对基础网络模型的模型参数进行反向传播修正,直至基础网络模型收敛,以得到目标分类模型,能够对错误率较大的风险项进行约束,实现对训练过程进行调节;引入混合注意力模块可以提高模型特征提取的性能,提高分类准确率。

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