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公开(公告)号：CN112819246A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110211620.X
申请日：2021-02-25
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于布谷鸟算法优化神经网络的能源需求预测方法，包括：获取待预测地区能源使用总量的历史数据并进行预处理，得到能源消费总量的历史数据矩阵；求解矩阵的各列相关系数，并结合预设阈值对历史数据进行初步聚类；采用改进K‑means均值聚类算法，对初步聚类的结果进行二次聚类；采用布谷鸟算法优化BP神经网络，直至BP神经网络具有最优的权值和阈值，并根据此时的BP神经网络构建初始预测模型；根据初始预测模型对所述二次聚类结果训练，得到目标预测模型，以预测待预测地区的能源需求。本发明提供的预测方法，能够综合考虑区域性差异对于能源需求的影响，有效降低建模数量及复杂性，同时准确预测区域能源需求。
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公开(公告)号：CN119627870A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411677507.0
申请日：2024-11-22
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本申请公开了基于DA‑RNN模型的风电功率预测方法、系统及介质，包括：对获取的风电场的历史风电数据进行数据预处理，得到数据处理结果，并将数据处理结果划分为若干个训练数据集；将若干个训练数据集依次输入预设的DA‑RNN模型以对DA‑RNN模型进行训练，逐步更新DA‑RNN模型的模型参数，并基于模型参数确定DA‑RNN模型；获取风电场的待预测数据，并将待预测数据输入DA‑RNN模型，得到各待预测数据的第一注意力权重，基于第一注意力权重确定待预测数据在各时间点的关键特征，并基于关键特征得到预测时间段的风电功率预测结果。本申请可以适应风电功率数据的动态变化，提高风电功率预测的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN119518762A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411695295.9
申请日：2024-11-25
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/28 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种多区域电网风光储协调规划方法、装置、终端设备及存储介质，所述方法以目标区域内的风电场规划容量、光伏电站规划容量和储能电站配置容量为决策变量，以风电场等年值投资成本、光伏电站等年值投资成本和储能电站等年值投资成本之和最小为目标，构建风光储联合优化规划模型中的上层规划模型；以目标区域的启停成本、惩罚成本和火电机组燃料成本之和最小为目标，构建风光储联合优化规划模型中的下层规划模型；在构建的约束下对风光储联合优化规划模型进行求解，得到最终风光储配置方案；根据最终风光储配置方案，对目标区域内的风电场、光伏电站和储能电站进行配置；由此充分了利用区域间的互补特性，提高可再生能源的整体利用率。
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公开(公告)号：CN119482616A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411613663.0
申请日：2024-11-13
Applicant: 广东电网有限责任公司
Inventor： 周姝灿 , 吴伟杰 , 左婧 , 孙宇军 , 左郑敏 , 张伊宁 , 卢洵 , 李逸欣 , 蔡煜 , 苏向阳 , 郑昕 , 龚贤夫 , 董家读 , 李作红 , 呼士召 , 陈艺丹 , 金楚
IPC: H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种微能源网共享储能配置方法、装置及存储介质，其中方法包括：获取微能源网和共享储能系统的基础数据；基于基础数据构建双层优化模型，双层优化模型包括内层优化模型和外层优化模型；根据内层优化模型确定内层优化问题为在给定的共享储能配置下，最小化年运行成本；根据外层优化模型确定外层优化问题为最大化光伏发电的消纳率；基于内层优化问题和外层优化问题求解双层优化模型，得到储能配置优化方案。本发明实施例通过构建双层优化模型优化微能源网和共享储能系统的运行，能够有效提高光伏的消纳率并降低总体成本，从而能够求解得到较优的储能配置优化方案，进而能够有效提高基于该储能配置优化方案实现的储能优化效果。
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公开(公告)号：CN113887818B
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202111218445.3
申请日：2021-10-19
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种能源流协同优化控制方法及装置，该方法包括：根据多能源系统群的各能量数据，构建每个所述能量数据对应的数据矩阵；采用模糊聚类分析算法对每个所述数据矩阵进行分析，获取每个所述数据矩阵的运行特征；根据所有所述数据矩阵的运行特征和预设的约束条件，构建多层级能源流协同优化控制模型，并根据预设的拜占庭容错共识算法，确定所述多能源协同优化运行方案，以控制所述多能源系统群实现多能源协同优化运行。本发明通过构建多能源系统数据中对应的数据矩阵、并采用模糊聚类分析算法与预设的拜占庭容错共识算法结合，实现多能源协同优化运行，确保多能源系统协同控制的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117353375A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311297688.X
申请日：2023-10-09
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种转动惯量辅助服务市场的转动惯量控制方法及装置，根据预设的新能源机组转动惯量市场交易模型、第一惯量需求、第一容量和虚拟同步发电机所支持电网的转动惯量值，设定电力系统在不同时段的扰动情况下转动惯量允许分配的发电容量上下限，根据所述发电容量上下限和各新能源发电单元所需的转动惯量总和，分别计算各新能源发电单元的转动惯量上下限约束；根据所述发电容量上下限和所述各新能源发电单元的转动惯量上下限约束，对所述交易模型进行调整；根据调整后的交易模型对电力系统进行实时控制，能够避免电力系统的转动惯量过大所带来的资源浪费的情况，同时能够达到其最小惯量的要求，使得电力系统能够稳定地运行。
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公开(公告)号：CN115423317A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211068397.9
申请日：2022-08-31
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本申请公开了一种电力调峰策略的优化方法、装置、设备及存储介质，通过获取电力系统的机组运行参数，根据机组运行参数，确定电力系统在满足预设约束条件时的目标调峰策略集合，利用预设优化算法，根据目标调峰策略集合，对预设调峰费用测算模型进行优化，直至预设调峰费用测算模型的目标函数达到最小值，得到目标函数达到最小值时对应的目标调峰策略，预设调峰费用测算模型包括在目标负荷率对应的深度调峰费用参数。以目标负荷率作为燃气机组的调峰补偿边界，明确深度调峰的补偿机制，同时利用调峰测算模型求解最优调峰策略，从而能够在满足电力系统和气电经济性需求的前提下，提高气电参与调峰的积极性，降低碳排放和提高电力系统的运行灵活性。
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公开(公告)号：CN112862216A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110262454.6
申请日：2021-03-10
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度置信网络的多行业能源需求预测方法，涉及深度学习技术领域。本发明针对深度置信网络初始权重容易出现局部最优解情况，借由粒子群算法对初始权重进行优化寻求最优权重，采用经粒子群优化后的深度置信网络对聚类后的每个类别进行回归预测，求取最优权重；最后对选取的待预测年进行判断，确定其所属行业类别，通过粒子群优化后的深度置信网络模型得到供电区域内各种行业能源需求总量。本发明能够降低建模的工作量，对预测模型的初始权重进行优化，避免陷入局部最优解以及过拟合情况。
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公开(公告)号：CN119695857A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411732539.6
申请日：2024-11-29
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种风电场的功率控制方法、装置、终端设备和存储介质，可以将气象数据与补全后的历史风能数据一起输入到风电功率预测模型中，使得模型不仅可以提取出用于表示功率随时间变化的趋势性的时序特征，还能够捕捉到功率与气象之间的相关性特征，从而综合考虑了功率的时序变化以及气象条件对功率的潜在影响。则本发明不仅可以对数据进行补全缺失的部分，还可以利用风电功率预测模型将补全后的历史风能数据与当前气象数据结合，以捕捉到功率与气象之间的相关性，从而实现了风电输出功率的准确预测，最后根据准确预测的目标功率控制风电场中的各个风电机组的输出功率时，可以减少风电场输出功率的波动，提高电网的安全稳定运行水平。
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公开(公告)号：CN113887938B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202111155675.X
申请日：2021-09-29
Applicant: 广东电网有限责任公司
Inventor： 李作红 , 李峰 , 余梦泽 , 刘若平 , 付康 , 杜兆斌 , 谭烨发 , 左郑敏 , 孙辉 , 彭勃 , 徐蔚 , 杨燕 , 金楚 , 罗澍忻 , 周姝灿 , 张蓓 , 陈鸿琳 , 吴伟杰 , 郑敏嘉 , 张伊宁
IPC: G06Q10/0631 , G06F17/16 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供了一种基于PageRank算法的移相器选址方法和装置，所述方法包括：通过负载率和N－1灵敏度作为质量分配系数构建PageRank算法的链接矩阵M1来识别排序电网中具有某些特性的关键线路；将关键线路的移相器灵敏度作为质量分配系数构成新的链接矩阵M2，利用PageRank算法进行移相器安装线路筛选排序；最后通过MATLAB与BPA的软件交互，利用遗传算法对电网进行移相器选址优化。本发明通过自定义的质量分配系数对电网中具有某些特性的线路进行更准确、更高效的识别，以及更容易收敛。同时本发明的优化方法能根据PR值对线路进行重要性排序，为关键线路识别和移相器选址提供新思路。
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