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公开(公告)号：CN110516855A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910730979.0
申请日：2019-08-08
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种面向负荷聚合商的分布式储能控制权优化调度方法，获得系统历史数据进行负荷预测和新能源出力预测；建立装有分布式储能的用户运行自调度目标函数和用户自调度约束条件；建立分布式储能控制权最优购置策略与运行调度目标函数和分布式储能控制权最优购置策略与运行调度约束条件；确定在分布式储能控制权交易模式下聚合商的购置储能策略和运行调度方法，优化储能控制权的购置方案；聚合商对于用户负荷的调度方案；参与交易的用户成本降低情况和聚合商的经济收益。本发明提高了分布式储能的利用率，降低了电力系统的峰谷差，对社会效益也有一定的贡献。
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公开(公告)号：CN118197749A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410367787.9
申请日：2024-03-28
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 西安交通大学
Inventor： 张书琦 , 李金忠 , 汪可 , 李鹏 , 赵义焜 , 李嘉熙 , 孙建涛 , 程涣超 , 张进华 , 王一辰 , 洪军 , 赵晓宇 , 李戈琦 , 李刚 , 李熙宁 , 张荐 , 王一林 , 张一 , 张耀 , 汪佐宪 , 张棕良 , 王若溪 , 赵晓林 , 汤浩 , 赵志刚 , 王健一 , 吴超 , 唐勇 , 遇心如 , 刘雪丽
IPC: H01F27/14
Abstract: 本发明提供一种芯板组合加强型缓冲吸能油浸式大型变压器防爆油箱，包括：油箱壁(1)，油箱器身(2)和芯板加强单元(3)；油箱器身(2)位于防爆油箱内，油箱器身(2)与油箱壁(1)之间填充绝缘油；芯板加强单元(3)，连接于油箱壁(1)外部；芯板加强单元(3)由加强筋板(4)，吸能芯(5)与外壁板(6)组成；加强筋板(4)间隔分布；吸能芯(5)填充于加强筋板(4)内部以及加强筋板(4)之间；外壁板(6)将相邻加强筋板(4)连接。用于在发生电弧故障时通过油箱自身结构变形吸收故障压力波能量，从而减小油箱壁变形，降低内部分布压力，提高自身抵御能力并防止产生爆燃事故。
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公开(公告)号：CN117728404A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311789036.8
申请日：2023-12-22
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明涉及一种中长期光伏场站发电量预测方法，其方法包括以下步骤：依照数值天气预报质量差异，根据预测周期将预测模型划分为若干子模型；对历史气象数据预处理，形成数据集；计算数据集中气象特征变量与目标预测变量发电量的相关性系数，生成更多的气象特征变量；采用XGBoost进行预测子模型训练，通过分组前向特征选择算法选择XGBoost预测模型预测效果最好的气象特征变量，采用两重多阶段超参数寻优策略对XGBoost预测模型的参数进行调整；采用训练的XGBoost预测模型输入气象数据进行发电量预测，得到预测结果。本发明实现了充分挖掘气象气候要素的特征信息，能够提升光伏场站发电量预测精度。
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公开(公告)号：CN116911702A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310639199.1
申请日：2023-05-31
Applicant: 国网陕西省电力有限公司 , 西安交通大学
IPC: G06Q10/067 , H02J3/28 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种新能源接入下电网侧储能优化配置方法及系统，方法包括获得新能源接入下电力系统所需的基本数据；基于所述基本数据构建电网侧储能系统全寿命周期成本模型；基于输电元件直流潮流约束，在电网侧储能系统全寿命周期成本分析基础上，构建用于缓解输电阻塞的基于新能源场景概率驱动的电网侧储能优化配置模型；将所述基础数据输入构建的基于新能源场景概率驱动的电网侧储能优化配置模型中进行求解并输出优化结果。本发明可以获得新能源接入下缓解输电阻塞的电网侧储能的最优配置优策略，能够有效缓解新能源接入下的电网输电阻塞问题，提升电力系统的运行灵活性和新能源消纳能力，降低系统投资运行成本，提升电力系统的运行经济性。
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公开(公告)号：CN116865251A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310814016.5
申请日：2023-07-04
Applicant: 西安交通大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种短期负荷概率预测方法及系统，涉及电力系统负荷预测领域，方法包括：采集多个待预测地区的电力历史负荷实测数据和对应时间段的天气预报数据；对所述电力历史负荷实测数据和对应时间段的天气预报数据进行处理得到数据样本；基于所述数据样本对基础模型训练，得到短期负荷预测模型；所述基础模型采用深度循环神经网络RNN作为基础，并加入多任务学习框架；确定预测发布时刻，获取待预测时间段内待预测地区的天气预报数据，输入所述短期负荷预测模型中计算得到负荷预测结果。本发明在电力系统不确定性日益增大的背景下，准确的负荷概率预测结果可以作为不确定性优化方法的数据支撑，帮助相关部门做出更加合理的决策。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112070319B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202010996839.0
申请日：2020-09-21
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时序动态回归的超短期光伏发电功率预测方法，包括：获取历史光伏发电功率数据和数值天气预报数据构成历史数据集；将据历史数据划分为白天时段与夜晚时段；根据白天时段建立基于时序动态回归的预测模型，根据历史数据集的白天时段子集，确定预测模型的参数；判定当前时刻的预测提前期是否与白天时段有交集，若有，根据距当前时刻最近的历史数据，确定预测模型中的待定参数；获得实时的数值天气预报结果，将实时天气预报与截取的历史数据集代入预测模型中，输出计算结果，将预测提前期内处于夜晚时段的部分预测结果取0，得到当前时刻的最终预测结果；待到下一时刻，更新历史数据集，继续滚动预测。
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公开(公告)号：CN116384251A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310416136.X
申请日：2023-04-18
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/084 , G06N5/01 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑风险规避的新能源发电功率组合预测方法及系统，包括：对新能源场站历史出力数据及对应时间段的数值天气预报进行数据预处理及标准化得到整段数据集；采用M种不同的基模型，生成对应的预测结果；通过对选定时间窗内数据进行优化求解得到组合模型的最优权重，求得不同基模型权重，由基模型预测值加权求和得到计及条件风险价值的优化组合模型；通过时间序列交叉验证的方式对计及条件风险价值的优化组合模型进行超参数寻优；根据超参数寻优得到的最优超参数，应用优化组合模型在测试集上进行滚动预测，生成待预测时间段对应的预测结果。本发明能够在提升预测精度的同时减少预测的极端误差，为决策者提供高质量的预测结果。
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公开(公告)号：CN112070320B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202010997858.5
申请日：2020-09-21
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动态谐波回归的超短期风电功率预测方法及系统，系统包括：数据获取与采集系统、模型训练系统、风电功率预测系统和数据上报系统，其中：所述数据获取与采集系统用于获取和采集来自气象局和实测的风电场所处位置不同高度的风速以及采集风电场实测的发电功率数据；所述模型训练系统用于训练预测模型，包括最佳回归子集选择模块、动态回归参数选择模块和傅里叶级数次数选择模块；所述风电功率预测系统用于使用数据和训练得到的模型进行功率预测，包括参数估计和功率预测模块；所述数据上报系统用于上报实时预测数据给上级调度中心。
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公开(公告)号：CN115986828A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211528047.6
申请日：2022-11-30
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种主动配电网源储协调优化运行方法及系统，从配电网运营商中获取系统基本技术信息；设定系统运行的基准电压以及基准容量，执行考虑二阶锥潮流的主动配电网源储协调优化运行方法；将二阶锥松弛潮流还原为原始潮流，校验优化运行中松弛后的二阶锥潮流约束等号是否成立，若不成立，则输出潮流无法还原，若成立，则输出包含节点电压幅值、支路有功功率、支路无功功率以及支路电流幅值的潮流计算结果；使用潮流计算结果进行潮流相角的还原，得到考虑二阶锥潮流的主动配电网源储协调优化运行方法的调度结果，实现主动配电网源储协调优化运行。计算效率高，使用简单。
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公开(公告)号：CN115965135A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211628344.8
申请日：2022-12-17
Applicant: 国家电网有限公司西北分部 , 西安交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/2321
Abstract: 本发明公开了一种基于朴素贝叶斯分类的新能源预测误差建模方法及系统，包括：获取新能源实际出力数据、新能源预测数据，得到新能源预测误差数据；基于核密度估计法，进行概率密度分布拟合，得到三种数据的概率密度分布曲线；利用自组织映射神经网络SOM对三类新能源数据离散化处理；基于交叉验证的模型训练方法，使用朴素贝叶斯分类器模型，利用经过离散处理的新能源实际出力数据、新能源预测数据和新能源预测误差数据构建新能源预测误差分类模型；构建误差评估的映射关系；结合新能源数据清洗及基于朴素贝叶斯的误差分类模型展开算例分析及概率评估。本发明的建模方法以提高新能源预测可信度，可作为电力系统调度决策的依据。
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