公开(公告)号：CN119995046A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510373705.6

申请日：2025-03-27

Applicant: 武汉大学

Inventor： 戴宇欣 ,  张俊 ,  余及舟 ,  许沛东 ,  白昱阳 ,  高天露

IPC: H02J3/46 ,  H02J3/38 ,  H02J3/28 ,  G06N7/01 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/10 ,  G06Q10/0631

Abstract: 本发明公开了一种源储协同下的高比例新能源电力系统实时调度方法和系统，属于电网运行分析与调度领域。所述方法包括：收集与整理源荷运行场景数据；机组日前调度计划求解；实时调度过程的马尔可夫决策过程建模；静态安全域模型的求解；多智能体深度确定性策略梯度模型的训练、调试与应用；从而完成源储协同下的高比例新能源电力系统实时调度策略的在线求解，有效提高系统运行的安全性与经济性。

公开(公告)号：CN119204860A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411665720.X

申请日：2024-11-20

Applicant: 武汉大学

Inventor： 张俊 ,  戴宇欣 ,  许沛东 ,  高天露 ,  白昱阳 ,  余及舟 ,  许成龙 ,  陈玖香 ,  占昊哲

IPC: G06Q10/067 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  H02J3/46 ,  H02J3/38

Abstract: 本发明公开了一种新建新能源场站超短期出力场景生成方法和系统，所述方法包括：依据目标场站地理位置选定目标场站和源场站，并进一步构建目标域数据集和源域数据集；在源域数据集上训练改进的去噪扩散概率模型，得到源域模型；依据模型评估指标从源域模型中综合选取源域最优模型；结合模型迁移机制与目标域数据集，在源域最优模型上进行模型参数微调，获得多组目标域模型；结合模型评估指标从得到的多组目标域模型中综合选取目标域最优模型，从而完成新建新能源场站的超短期出力场景生成。本发明可在小样本条件下完成新建新能源场站出力场景的高质量生成，可有效支撑后续新型电力系统的规划与调度决策，进而提升系统新能源消纳能力。

公开(公告)号：CN118693809A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202410815284.3

申请日：2024-06-24

Applicant: 武汉大学

Inventor： 张俊 ,  赵杭 ,  高天露 ,  许沛东 ,  戴宇欣 ,  白昱阳 ,  许成龙

IPC: H02J3/00 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06N3/045 ,  G06F16/29

Abstract: 本申请公开了基于CVAE和GPT的日前负荷预测方法、装置。该方法包括：从原始电力负荷数据中提取特征数据，特征数据含有时间特征和时间特征对应的气象特征；基于CVAE，由特征数据生成包含特殊日期的小样本负荷数据；根据小样本数据和实际负荷数据采用冻结预训练Transformer策略训练GPT模型；基于训练好的GPT模型进行日前负荷预测。该方法通过冻结GPT关键层并针对负荷预测任务定向微调，同时引入了CVAE，作为辅助手段生成符合真实分布的样本，增强模型训练过程中的数据丰富性和模型的泛化能力。CVAE不仅能模拟时间序列数据的联合分布，还能生成新的时间序列值，从而显著提高负荷预测的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN117013547A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202310176489.7

申请日：2023-02-24

Applicant: 武汉大学 ,  国网浙江省电力有限公司

Inventor： 张俊 ,  高天露 ,  张科 ,  戴宇欣 ,  许沛东 ,  陈思远 ,  冯华 ,  陈晓刚 ,  章姝俊

IPC: H02J3/14 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  H02J3/48

Abstract: 本发明提出了一种基于电力系统有功校正智能模型的多层调度方法。构建电力调度系统有功功率校正控制图深度强化学习模型，引入IEEE‑118节点系统中改进的36节点系统中的环境观测量；进一步将观测量输入至图深度强化学习模型中进行训练，预测校正控制下的动作；通过SE‑DSHAP算法削减36节点系统中的环境观测量的样本空间，均衡观测样本，同时获得图深度强化学习模型预测结果贡献度较高的节点集合；通过子图解释器，针对节点集合，以输入图的一个子图以及对预测结果最有影响的节点特征子集的形式返回一个解释。本发明提供一种多维度并且更全面的思路，提高人工智能在电力系统中的可信度，从而提高电力系统调度运行的效率和准确性。

公开(公告)号：CN115169927A

公开(公告)日：2022-10-11

申请号：CN202210852851.3

申请日：2022-07-19

Applicant: 武汉大学

Inventor： 张俊 ,  高天露 ,  刘佳伟 ,  赵杭 ,  许沛东 ,  陈思远 ,  戴宇欣

IPC: G06Q10/06 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种新能源开发预测方法、装置、设备及存储介质，所述方法通过获取新能源最大消纳量和新能源系统运行成本，根据新能源最大消纳量和新能源系统运行成本对新能源的消纳能力进行评估，建立新能源评估指标体系；对新能源源域和任务域的数据进行预处理，根据预处理后的目标数据建立新能源预测体系；建立新能源定价模型，根据新能源评估指标体系、新能源预测体系和新能源定价模型进行新能源系统开发和预测，能够保证新能源在开发应用中的可行性以及利润性，促进了新能源消费，提升了新能源利用比率，避免了新能源的过量消耗，节省了发电成本，提高了新能源开发预测的准确性，提升了新能源开发预测的速度和效率。