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公开(公告)号：CN116599043A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310539628.8
申请日：2023-05-12
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214
Abstract: 本申请提供了一种考虑影响因素关联度的风电机组的预测风电功率确定方法，该方法包括：获取多个关联度，影响因素为以下之一：降水量、气温、风速；根据所有的关联度确定各影响因素中目标影响因素；将目标影响因素输入至风电功率预测模型，以利用风电功率预测模型对目标影响因素进行处理；获取风电功率预测模型的输出，并根据风电功率预测模型的输出确定最终预测风电功率；根据最终预测风电功率，控制风电机组运转。通过将降水量、气温、风速加入对预测风电功率的预测的考量，从而加入了对极端天气的考量，进而提高了预测风电功率的准确度，从而解决了现有方案不考虑极端天气影响而导致预测风电功率的准确度较低的问题。
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公开(公告)号：CN116540147A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310608820.8
申请日：2023-05-25
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本申请提供的单相接地故障短路电流直流分量衰减时间常数确定方法，当检测到发电机接入节点发生单相接地短路故障时，可以看做发电机侧节点单相接地短路、发电机侧与电网侧节点连接线路断线、电网侧节点单相接地短路三个故障同时发生，因此，可根据当前的单相接地短路故障来构建发电机侧与电网侧的正序网络、负序网络以及零序网络，并确定正序网络、负序网络以及零序网络中故障端口的端口电压以及端口边界条件，这样便可以根据端口电压和端口边界条件来计算发电机侧和电网侧的短路电流直流分量，进而运用曲线拟合工具来将发电机侧和电网侧的短路电流直流分量拟合为指数函数，通过该指数函数来确定发电机接入节点的短路电流直流分量衰减时间常数。
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公开(公告)号：CN112036607B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202010749410.1
申请日：2020-07-30
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于出力水平的风电出力波动预测方法，包括：对风电出力序列进行划分，得到若干个划分区间；按照风电出力水平对每个数据集进行拆分，得到不同风电出力水平下的数据样本集；建立各所述风电出力水平与未来时间段的风电波动区间的对应关系，并对所述风电出力水平对应的未来时间段的风电波动量进行概率统计和拟合，得到风电波动概率模型；对各风电出力水平在各预测步长下的风电波动概率模型进行置信度的波动量统计，得到各簇类下各步长的波动区间预测情况。本发明还公开了一种基于出力水平的风电出力波动预测装置和存储介质。
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公开(公告)号：CN116454874A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310396035.0
申请日：2023-04-12
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Inventor： 邓韦斯 , 戴仲覆 , 王皓怀 , 周保荣 , 李崇浩 , 卢斯煜 , 刘显茁 , 张旭东 , 王凌梓 , 邓力源 , 沈海波 , 卓毅鑫 , 唐健 , 胡甲秋 , 张俨 , 王宁 , 张杰 , 王邦一 , 赵川 , 闫斌杰 , 谢平平 , 陆秋瑜 , 莫若慧 , 何勇琪
IPC: H02J3/00 , G06N3/0464 , G06F18/2411 , G06F18/2451 , G06F18/27 , H02J3/38 , H02J3/46
Abstract: 本申请提供了一种风电功率的预测方法、风电功率的预测装置和电子装置，该方法包括：获取多个相似风电功率数据，相似风电功率数据为历史风电功率数据中与待测风电功率数据的关键影响因素数据在同一预定范围内的风电功率数据，待测风电功率数据为待测日期的预定时段内的风电功率数据，历史风电功率数据为待测日期之前的预定时段内的风电功率数据，风电功率数据为风电机组的输出功率，相似风电功率数据中的部分为训练样本数据，另一部分为测试样本数据；将测试样本数据输入至区域卷积神经网络模型，提取测试样本数据的特征；将测试样本数据的特征输入至支持向量回归模型，得到预测风电功率数据。该方法提高了风电功率的预测精度。
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公开(公告)号：CN115965105A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211071578.7
申请日：2022-09-02
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06T11/20
Abstract: 本申请公开了小时级受送电曲线生成方法、装置、设备和可读存储介质，方法包括：取目标模拟年份的受送电预测信息；获取最近一年的每月历史受送电典型曲线；分别对每月历史受送电典型曲线进行标幺化处理，得到每月标幺化典型曲线；根据目标模拟年份的每月最大电力和每月标幺化典型曲线，确定目标模拟年份的每月初始受送电曲线；将目标模拟年份的每月初始受送电曲线送入预先设置的小时级受送电曲线模拟模型中，生成目标模拟年份的8760小时级时序受送电曲线。本申请综合受送电预测信息中目标模拟年份的每月最大电力、每月总电量，以及历史受送电曲线形状，模拟生成目标模拟年份的8760小时级时序受送电曲线，辅助电力系统规划和电力输送优化调度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115906510A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211625802.2
申请日：2022-12-16
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种机电‑电磁暂态混合仿真计算方法和系统，结合Kubernetes管理集群以及机电‑电磁暂态混合仿真的实际计算需求，将包含众多计算案例的计算任务分布到各个工作节点，可以有效地平衡各个工作节点的计算任务，同时将单个案例的计算任务分配到同一个CPU上，从任务并行和分网并行两个角度实现效率提升，从整体上减少了机电‑电磁暂态混合仿真耗时，提升了多计算案例的机电‑电磁暂态混合仿真效率。
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公开(公告)号：CN111416343B
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202010192728.4
申请日：2020-03-18
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种电力系统的直流功率提升的评估方法，适用于含同步调相机的电力系统，在直流系统当前运行状态下，通过变化直流电流指令，记录电流指令变化前后的交直流运行参数，以计算电力系统的有效短路比和临界有效短路比。当有效短路比等于临界有效短路比时，获取得到所述直流系统可传输的最大直流功率。根据所述同步调相机退出运行和以预设的最大无功功率出力的两种运行状态下直流系统可传输的最大直流功率的差值，评估所述同步调相机对所述直流系统的直流功率输送能力的提升作用。本发明还公开了相应的装置和介质，实施本发明，能够准确评估同步调相机对单直流功率输送能力的提升作用，从而为电网的规划建设与运行提供参考依据。
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公开(公告)号：CN115622147A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211405334.8
申请日：2022-11-10
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本申请提供一种光伏孤岛‑柔直输电系统无功配置方法、装置、设备及可读存储介质，本申请实施例提供的方法可以通过对所述目标光伏孤岛‑柔直输电系统的运行方式进行调节、计算并依据所述目标光伏孤岛‑柔直输电系统的光伏并网点的第一动态无功需求以及所述目标光伏孤岛‑柔直输电系统的主网变电站的第二动态无功需求来实现对大型光伏基地经柔性直流孤岛外送系统的动态无功进行配置，可以有效调节所述目标光伏孤岛‑柔直输电系统的整体稳定性，可以为大型光伏基地经柔性直流孤岛外送组网配置提供参考借鉴。
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公开(公告)号：CN113807568B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202110921753.6
申请日：2021-08-11
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种电力负荷预测方法、装置及终端设备，包括获取电力负荷数据；基于Spark引擎，将电力负荷数据输入到基于K‑means算法的模型，采用优化器对模型进行优化，获得聚类模型，输出聚类后的待预测电力负荷数据；将所述待预测电力负荷数据分成训练集和预测集；将所述训练集和所述预测集转换为第一RDD数据集和第二RDD数据集；将第一RDD数据集输入到基于Spark引擎的XGboost模型，采用优化器对模型进行优化获得负荷预测模型，对第二RDD数据集进行电力负荷预测。本发明实施例通过自动选择基于K‑means的模型和XGboost模型的最优参数，大大降低了模型训练的时间，提高了电力负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN113743650B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202110889443.0
申请日：2021-08-04
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种电力负荷预测方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，所述方法通过将预设时间段的非结构化数据输入卷积神经网络中后用Transformer编码器模型进行特征赋权，能够给予重要特征更多的权重，并采用引入attention机制的双向LSTM对结构化数据进行特征提取，能够从众多信息中选择出对当前任务目标更关键的信息，最后采用特征向量拼接的方式将第一特征向量和第二特征向量拼接输入到全连接神经网络中来预测电力负荷，有效提高了电力负荷预测结果的准确性。
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