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公开(公告)号：CN116757316A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310670839.5
申请日：2023-06-07
Applicant: 云南电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/092 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开一种基于数据增强与CNN‑LSTM的风电功率概率预测方法，将采集的NWP数据及对应功率数据划分成两个独立数据集，用于预测模型训练和测试；首先用训练数据集对Wasserstein GAN进行训练，生成大量与训练数据集样本相似的数据，同时采用误差分布相似的风电场数据实现数据迁移；将真实训练数据集样本与生成样本分别作为LSTM与CNN模型的输入，并通过全连接层构成CNN‑LSTM组合概率预测模型；为评判预测模型性能，选取最合适的预测模型，将测试数据集输入选取的CNN‑LSTM概率预测模型后进行预测，输出结果。本发明方法适用于新建风电场或极端天气等数据不充足场景下的风电功率概率预测，相较于直接建模，预测精度高，数据适用范围广，具有推广价值。
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公开(公告)号：CN116523124A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310426216.3
申请日：2023-04-20
Applicant: 云南电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于SOS2混合整数线性规划的梯级水库优化调度算法包括，建立一种梯形水库优化调度模型；基于所述优化调度模型确定数据的插值范围，选取格点，生成二维网格；给每个所述格点赋予权重值，在SOS2约束条件下，进行优化；对优化后的权重值进行计算，求出最优解并输出。本发明所提出的混合整数线性规划(MILP)算法框架计算效率高，该方法的计算时间随着水库数量的增加呈线性增加。本发明所提出的混合整数线性规划(MILP)算法框架对水库优化调度问题的约束条件进行分段线性处理，可以在一定程度上减少与原问题的偏差，保证了线性化的精度。
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公开(公告)号：CN119598179A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411444297.0
申请日：2024-10-16
Applicant: 云南电网有限责任公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种TCN‑GRU集成模型的月径流预测方法及系统，包括：获取历史月径流序列数据，对历史月径流序列数据进行数据处理，获得训练样本和目标值；将时间卷积网络与门控循环单元串联，构建第一混合模型；对第一混合模型进行训练优化；通过第一集成技术将训练优化后的第一混合模型在不同时刻的参数进行平均，将得到的平均参数作为最终集成模型的参数，得到最终的径流预测值。本发明可以在处理复杂的径流预报问题时，能够更好地捕捉数据中多层次、多时间尺度的特征，在保证月径流预测的准确性的同时提高计算效率。
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公开(公告)号：CN116882655A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310720899.3
申请日：2023-06-16
Applicant: 云南电网有限责任公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本申请涉及一种灵活爬坡产品与电能量市场联合优化出清方法及装置，其中，方法包括：获取水电机组的实际运行参数；根据实际运行参数构建灵活爬坡产品与电能量市场联合优化出清的目标函数；根据实际运行参数构建水电机组的常规约束，并根据实际运行参数构建水电参与下的与灵活爬坡产品相关的约束；基于目标函数、常规约束和相关的约束，构建灵活爬坡产品的结算模型。由此，解决了相关技术中，随着净负荷波动性、不确定性频率和幅度逐渐增加，系统调频的负担将进一步加剧，系统安全稳定运行能力和挖掘水电的灵活调节能力低等问题。
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公开(公告)号：CN117420618A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311356857.2
申请日：2023-10-19
Applicant: 云南电网有限责任公司
IPC: G01W1/10 , G06N3/0455 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了基于CBAM‑TransUnet的风场智能预报订正方法及系统，涉及风场智能预报订正技术领域，包括：采集数据进行数据预处理；构建融合通道注意力机制和空间注意力机制的TransNet模型；写入基于均方误差和Heidke技能评分的加权损失函数；基于模型在验证集中的表现调整模型参数优化模型，输出智能订正后的风场预报产品。本发明考虑地形对于风场的影响，在输入变量中加入了地形数据，提高复杂地形下的风场预报技巧。本发明同时对经向风和纬向风进行订正，有效提高风场的协同预报效果。位势高度预报场的引入也为风场预报提供了的可预报性来源。本发明搭建了融合通道注意力机制和空间注意力机制的TransUnet模型，较传统的TransUnet模型而言对不同影响因子、不同影响区域有更强的敏感性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117060461A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310797323.7
申请日：2023-06-30
Applicant: 云南电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于典型场景的跨省区储能配置方法及系统包括：收集电网数据与时序数据；利用基于所述时序数据以及改进轮廓系数的聚类算法提取跨省区储能配置典型场景；根据电网规划工作中确定的储能装置的安装地区和容量构建跨省区储能配置目标函数与跨省区储能配置约束条件；将所述跨省区储能配置目标函数和所述跨省区储能配置约束条件进行组合，构建跨省区储能配置数学模型并求解。本发明弥补了相关研究领域的空白，在规划工作中为跨省区大电网的储能规划提供详细指导，降低了跨省区大电网储能规划工作中的人力成本和计算成本，提升了储能规划工作的效率和精度。
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公开(公告)号：CN116681324A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310436647.8
申请日：2023-04-21
Applicant: 云南电网有限责任公司
IPC: G06Q10/0639 , H02J3/46 , H02J3/28 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N5/04
Abstract: 本发明公开了一种多时间尺度电网调度能力多目标评价方法，包括确立电网调度能力的目标评价指标；根据目标评价指标确立综合博弈赋权法；运用综合博弈赋权法获得目标评价指标的指标权重集合；根据指标权重集合和电网调度结果进行多时间尺度电网调度能力的评估与修正。与现有技术相比，本发明采用博弈论理论和主客观赋权法，基于可再生能源经济效益、环境效益、政府政策，建立多目标下电力电量平衡结果评价方法，揭示了广域风光水互动运行和互补消纳水平，能够更有效的引导新型电力系统在经济、市场、政策和环境多重背景下进行短期和中长期的电力电量平衡。有利于促进电力电量平衡，提高可再生能源的消纳率。
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公开(公告)号：CN116366703A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310399140.X
申请日：2023-04-14
Applicant: 云南电网有限责任公司
IPC: H04L67/14 , H04L67/141 , H04L69/00
Abstract: 本发明公开了一种调度中心主控的安全数据传输方法，将传统的以调度中心为服务器端、测站为客户端的数据传输模式改变成由汇集中心发起请求、测站响应并完成数据传送的反向“拉动”模式。即将所有的下级测站作为服务端，上级调度中心或数据中心作为客户端，由中心侧主动发起连接请求，建立中心侧与基层站点之间的通讯链路，通过定义的应用层数据传输协议，确保中心侧在网络中不再暴露端口，且掌握与谁连接、连接时长和方式的主动权，避免中心侧的服务器，有效杜绝不合规的用户接入中心站并进行访问量控制，提高了中心侧的主控性和安全性。
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公开(公告)号：CN117650575A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311493780.3
申请日：2023-11-10
Applicant: 云南电网有限责任公司
IPC: H02J3/46 , H02J3/06 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及水电调度运行领域，特别涉及梯级水电站群直流多电网调峰模型，是一种考虑直流运行约束以及水电与直流耦合运行约束的多电网梯级短期调峰调度模型。该模型以多电网剩余负荷最大值最小为目标，并考虑复杂高压直流输电线路运行约束以及直流线路与水电站之间的运行耦合约束。在模型求解阶段，通过目标函数线性化、水电运行约束线性化、直流运行约束线性化将模型转换为混合整数规划模型。以我国西南地区某巨型水电站群为实例研究，结果表明，所提模型能够利用高压直流输电线路共享水电灵活性，实现多电网调峰，并保证直流输电线路运行在安全区间，所得结果具有较好的实用性。
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公开(公告)号：CN117649120A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311447382.8
申请日：2023-11-02
Applicant: 云南电网有限责任公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/006
Abstract: 本发明属于水电系统运行领域，公开一种耦合群体搜索和深度学习的水库中长期径流预测方法。本发明针对水库中长期径流预测难题，采用灰色关联熵逐月筛选对预测径流影响较大的因子，利用群体搜索算法对数据进行迭代寻优，以确保最优时间序列变化范围小于限定值，利用神经网络计算最优时间序列对应的权值和阈值，通过不断迭代避免算法陷入局部最优，提高预测精度。以西南某流域两个大型水库为例，结果表明枯期MAPE指标总体在5％以下，汛期在7‑10％，NSE系数维持在0.8以上，部分情况达到0.9，具有较好的预测精度。
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