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公开(公告)号:CN117937422A
公开(公告)日:2024-04-26
申请号:CN202311645066.1
申请日:2023-12-04
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/096 , H02J3/46 , H02J3/38
Abstract: 本发明涉及一种基于迁移学习的新建光伏场站出力区间预测方法,包括以下步骤:步骤1、分析影响光伏发电功率的气象因素,得到强相关指标;步骤2、建立光伏功率区间短期预测模型;步骤3、对迁移学习中域和任务进行划分;步骤4、利用不同监测位置站点的光伏阵列数据,划分出两组源域数据和两组目标域数据;步骤5、建立包括整体参数微调、部分参数微调和整体参数冻结的三种光伏深度迁移模型,并通过该通过深度迁移模型完成新建光伏场站出力区间预测。本发明能够解决缺少相应的影响因素数据集及历史数据不足情况下光伏出力预测精度不高的技术问题。
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公开(公告)号:CN117688362A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311700048.9
申请日:2023-12-12
Applicant: 天津大学 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/15 , G06F18/27 , G06F18/23213 , G06F18/2433 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F123/02
Abstract: 基于多元数据特征增强的光伏功率区间预测方法及装置,通过构建相似日数据集,相似日数据集中包括采样的天气特征和光伏功率出力原始数据,对相似日数据集进行相关性分析,聚类前生数据预处理,聚类指标选取和聚类结果处理;对卷积神经网络模块CNN、超轻量子空间注意力模块ULSAM、双向长短期记忆神经网络模块BiLSTM、模块内分位数回归模型QR进行组合形成基于QR‑CNN‑ULSAM‑BiLSTM的光伏功率短期区间预测混合模型以预测区间覆盖率、预测区间平均宽度为区间评价指标,对光伏功率预测区间进行评估预测。本发明在多种复杂天气场景下表现出更高的预测准确性、敏锐性和场景适应性。
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公开(公告)号:CN116975521A
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202310947126.9
申请日:2023-07-31
Applicant: 天津大学 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于线性旋转变换的配电网可观性分析方法、电子设备和可读介质,属于配电网可观性分析及状态估计技术领域,包括如下步骤:基于电压相角量测和电压幅值量测进行配电网可观性分析,判定配电系统是否可观;针对可观的配电系统或节点电压可观岛的量测数据进行线性旋转变换,实现配电网多相状态估计。将线路参数作为可观性分析模块的输入,并将其以旋转变换矩阵的形式体现从而将解耦的数值可观性分析方法应用于配电网,提高了估计精度的同时增加了求解速度。
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