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公开(公告)号：CN116842405A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310793077.8
申请日：2023-06-30
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力负荷数据聚类方法、系统、设备及存储介质，本发明聚类时，首先建立居民用户日负荷曲线；其次，分解活跃时段负荷及非活跃时段负荷分量，提取特征向量对居民用户日负荷曲线进行粗聚类；再次，分别解耦气象及季节因素对居民用电行为及负荷量的影响，生成基于季节分类的用户工作日典型负荷曲线；然后，使用离散小波分解法对用户工作日典型负荷曲线进行分解，构建用户用电趋势特征和用户用电特征；最后将用户用电趋势特征和用户用电特征作为用户用电数据的聚类依据，对用电用户进行基于DDTW距离的层次聚类分析。本发明方法降低了季节及其变换对聚类的影响，规避了数据处理的插值填充问题，提升了聚类效果。
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公开(公告)号：CN119149936B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202410998978.5
申请日：2024-07-24
Applicant: 国家电网有限公司华东分部 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开基于深度强化学习的光伏系统电压控制方法、装置及介质，该方法包括：构建马尔可夫决策过程模型；基于预设的训练数据对马尔可夫决策过程模型进行训练，得到电压控制策略网络，其中，马尔可夫决策过程模型中的每个智能体表示一个光伏发电设备；获取光伏发电系统的实际观测数据，将实际观测数据输入至电压控制策略网络，得到每个智能体对应的第一动作策略；对每个智能体对应的第一动作策略进行安全约束处理，获得每个智能体对应的第二动作策略；根据每个智能体对应的第二动作策略，得到光伏发电系统的电压控制策略。通过对第一动作策略进行安全校正，降低了不安全动作施加于电网导致电压越限的概率，提高了电网的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118709822A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410660533.6
申请日：2024-05-27
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06Q30/0601 , G06Q30/08
Abstract: 本发明公开了一种投标决策和激励决策联合优化方法、系统、设备及存储介质，方法包括：建立电力辅助服务市场模型；基于电力辅助服务市场的模型，建立市场成员行为模型；基于市场成员行为模型，构建负荷削减投标和需求响应激励联合决策模型，并将所述联合决策模型规范为马尔可夫决策过程；基于所述联合决策模型及对应的马尔可夫决策过程，设计改进型反事实基线多智能体策略梯度算法，对负荷削减投标决策智能体和需求响应激励决策智能体进行联合同步训练，得到投标决策和激励决策联合优化模型，利用模型完成联合优化；本发明实现了负荷削减投标决策智能体和需求响应激励决策智能体的联合同步训练,提高了优化效果。
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公开(公告)号：CN117154721A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311193605.2
申请日：2023-09-15
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/23213 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于代理缩放机制的区域新能源功率预测方法，包括如下步骤：首先使用经验正交函数法解析区域内新能源出力特征；然后采用kmeans无监督聚类法划分子区域，并利用新能源场站的相关系数和预测精度选取代理新能源场站；根据代理新能源场站的预测功率及权重系数完成区域新能源功率的升尺度预测；最终完成区域新能源功率预测。本发明保证了区域新能源功率预测精度，同时减少区域预测模型对单一场站数据完备性和预测精度的依赖。
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公开(公告)号：CN119149936A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410998978.5
申请日：2024-07-24
Applicant: 国家电网有限公司华东分部 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开基于深度强化学习的光伏系统电压控制方法、装置及介质，该方法包括：构建马尔可夫决策过程模型；基于预设的训练数据对马尔可夫决策过程模型进行训练，得到电压控制策略网络，其中，马尔可夫决策过程模型中的每个智能体表示一个光伏发电设备；获取光伏发电系统的实际观测数据，将实际观测数据输入至电压控制策略网络，得到每个智能体对应的第一动作策略；对每个智能体对应的第一动作策略进行安全约束处理，获得每个智能体对应的第二动作策略；根据每个智能体对应的第二动作策略，得到光伏发电系统的电压控制策略。通过对第一动作策略进行安全校正，降低了不安全动作施加于电网导致电压越限的概率，提高了电网的安全性和稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119691482A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411597149.2
申请日：2024-11-11
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
Inventor： 唐宁恺 , 曾仪 , 陆继翔 , 杨维永 , 张荷 , 徐丽燕 , 谢峰 , 刘军君 , 束蛟 , 张韬 , 张斌 , 孙保华 , 花胜强 , 张守田 , 苏婧仪 , 魏同凡 , 李莎莎
IPC: G06F18/23213 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种节假日短期母线负荷预测方法、系统、设备及存储介质，方法包括：采集历史母线负荷数据，并进行预处理以剔除母线负荷数据中的异常值；对预处理后的母线负荷数据进行聚类，区分具有不同均值和变化程度的母线负荷；根据相关性分析和特征重要性分析选择母线负荷预测模型的输入特征；建立包含门控残差网络和注意力机制的母线负荷预测模型；使用预训练架构并在训练过程中冻结部分神经元，减少训练过程中对计算资源的需求，完成母线负荷预测模型的训练，使用训练后的母线负荷预测模型；本发明相比传统方法在准确性上表现出色，并且与现有代表性方法相比，计算复杂度显著降低。
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公开(公告)号：CN117081064B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311129365.X
申请日：2023-09-01
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/25 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于误差评估的风电功率组合预测方法和系统，该方法包括：获取数值天气预报和实测风电功率数据；对数据中存在的异常值、缺失值异常点清洗和填充；对清洗后的实测风电功率数据时序对齐，构建风电功率数据集并划分为训练集、验证集和测试集；构建三种单一预测模型；识别不同风电功率预测场景并分类，利用训练集和验证集对各预测模型训练与验证，计算每个预测结果与实际风电功率的预测误差并统计；利用测试集测试各模型，结合各模型预测误差评估结果，对不同预测场景挑选误差最低的单一模型实现组合输出。本发明解决了数值天气预报精度受限情况下的风电功率预测精度较低的问题，可进一步提高风电功率预测泛化性和准确性。
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公开(公告)号：CN117081064A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311129365.X
申请日：2023-09-01
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/25 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于误差评估的风电功率组合预测方法和系统，该方法包括：获取数值天气预报和实测风电功率数据；对数据中存在的异常值、缺失值异常点清洗和填充；对清洗后的实测风电功率数据时序对齐，构建风电功率数据集并划分为训练集、验证集和测试集；构建三种单一预测模型；识别不同风电功率预测场景并分类，利用训练集和验证集对各预测模型训练与验证，计算每个预测结果与实际风电功率的预测误差并统计；利用测试集测试各模型，结合各模型预测误差评估结果，对不同预测场景挑选误差最低的单一模型实现组合输出。本发明解决了数值天气预报精度受限情况下的风电功率预测精度较低的问题，可进一步提高风电功率预测泛化性和准确性。
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公开(公告)号：CN116070741A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211680717.6
申请日：2022-12-27
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的调度优化决策系统及其存储介质，包括：数据处理层，用于对电网采集的电网历史数据或电网实时数据进行相关性处理；还用于电网历史数据和电网实时数据的预处理；模型构建层，用于在电网运行的基本规则基础上融合专家经验形成调度优化决策强化学习模型的训练输入值，获得调度优化决策系统；系统应用层，用于将电网实时数据输入训练获得的调度优化决策系统，输出电网调度计划。本发明设立了数据处理层、模型构建层和系统应用层，处理电网实时采集数据，融合专家经验提取特征值，训练调度优化决策强化学习模型，提高了新能源充分消纳下的电网安全稳定运行效率。
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公开(公告)号：CN114077674A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111279160.0
申请日：2021-10-31
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电网调度知识图谱数据优化方法及系统，本发明的方法首先利用深度学习方法，对领域高质量短语进行自动挖掘，完成调度实体自动识别和等价消岐；再根据深度学习技术完成调度实体全局关系抽取，从而完成实体关系的识别和校验，达到建立初始电网调度知识图谱的目的；在完成上两步的基础上，使用自然语言学习知识融合技术，基于时间戳对新增调度计划数据进行增量训练；同时，在各步骤完成的过程中引入知识图谱知识内容的生命周期管理；最终在以上步骤的共同协作下完成可持续学习的动态知识图谱。本发明保证电网调度优化决策知识图谱的高精确度，保证了对增量知识动态更新的同时降低了更新训练时的计算资源及时间消耗。
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