公开(公告)号：CN118761544A

公开(公告)日：2024-10-11

申请号：CN202410774764.X

申请日：2024-06-17

Applicant: 国网新疆电力有限公司经济技术研究院 ,  东北电力大学

Inventor： 陈伟伟 ,  翟旭京 ,  崔杨 ,  冯桉 ,  程禹烽 ,  张毅 ,  程丁然 ,  芦新强 ,  冯刚 ,  王金龙 ,  陈露锋 ,  胡思源 ,  黄亮 ,  余雪 ,  付林 ,  罗攀 ,  任知猷 ,  白瑜馨 ,  查传明

IPC: G06Q10/063 ,  H02J3/46 ,  H02J3/38 ,  H02J3/28 ,  G06Q30/0201 ,  G06Q50/06

Abstract: 一种基于图解法的电源最优集合和容量配置方法属于电力系统配置优化技术领域。本发明将各电源单位容量年利用小时数成本曲线图与年负荷持续时间曲线图上下布置并使两个图横轴的时长一一对应，取年利用小时数下成本最小的电源集合曲线上的交点以及与交点纵向对应的年负荷持续时间曲线点，进而获得总负荷量和各发电方式的额定容量。根据各电源的发电总量和额定容量，求出各电源的年利用小时数，再回到图中，找到电源i在年利用小时数tli下对应的单位容量的总成本Ci，此时电力系统的经济性达到最优，一种基于图解法的电源最优集合和容量配置方法完成。

公开(公告)号：CN118213974A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410263432.5

申请日：2024-03-08

Applicant: 国网河南省电力公司 ,  国网河南省电力公司洛阳供电公司 ,  东北电力大学

Inventor： 马晓久 ,  王景钢 ,  崔杨 ,  牛继涛 ,  朱晗 ,  裴培 ,  徐扬 ,  袁良 ,  程丁然 ,  陈祺 ,  方涛 ,  李斌 ,  任幼逢 ,  陈晓东 ,  佘彦杰 ,  杨钊 ,  平静洋 ,  刘群 ,  张怡迪 ,  姚亮

IPC: H02J3/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 一种风电场超短期功率预测方法，属于风电功率预测技术领域，包括以下步骤：获得风电场测风塔历史风速序列数据和历史功率序列数据；使用变分模态分解算法分别将各风速序列数据和功率序列数据分解为多个子信号；将各子信号组合在一起，组成由序列长度、序列个数和子信号个数三个维度构成的多维特征向量；将多维特征向量送入到二维卷积神经网络中提取高维特征；再将高维特征送入到自注意力编码解码模块中构造数据之间的时空相关性；最后通过前馈神经网络回归获得风电功率预测结果。本发明采用模态分解算法降低了神经网络的学习难度；利用卷积神经网络和自注意力编码解码的组合模型获取数据之间的时空相关性，显著提高超短期风电功率预测精度。