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公开(公告)号：CN117112675A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311145409.8
申请日：2023-09-06
Applicant: 国网江苏省电力公司电力经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
IPC: G06F16/25 , G06V30/42 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 一种新能源并网异构数据的高效存储方法，所述方法首先利用训练好的卷积神经网络对新能源并网异构数据进行预处理，将其中的非结构化数据转换成结构化数据；然后将所有数据导入大数据平台的数据库中；再以新能源设备名称为标签，对大数据平台的数据库中的新能源设备数据进行数据融合，最后将融合后的新能源设备数据接入到业务中台电力网架上，实现新能源并网异构数据的高效存储。本发明利用卷积神经网络将非结构化数据转换成结构化数据，然后通过数据导入、数据融合和设备数据并网将新能源设备数据接入到业务中台电力网架上。该方法可实现新能源并网异构数据高效存取，提高含新能源配电网的规划和分析效率。
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公开(公告)号：CN115204461A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210620030.7
申请日：2022-06-02
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
Abstract: 本发明涉及光伏发电功率预测技术领域，公开了一种基于集合经验模态分解与ARMA‑Elman混合模型的光伏功率预测方法，包括：步骤1：获取待预测系统的光伏功率数据，并使用集合经验模态分解将数据分解；步骤2：利用过零率对分解后的信号分类；步骤3：将高频信号、低频信号分别输入Elman和ARMA模型进行训练与预测；步骤4：将预测结果进行叠加，输出最终预测结果。与现有技术相比，本发明通过过零率对信号高频、低频分量进行划分，利用Elman和ARMA模型分别对高频与低频信号特征进行预测，在复杂天气情况下，针对非平稳随机波动的功率信号也有着良好的预测结果，显著地提升了光伏功率预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115204461B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210620030.7
申请日：2022-06-02
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及光伏发电功率预测技术领域，公开了一种基于集合经验模态分解与ARMA‑Elman混合模型的光伏功率预测方法，包括：步骤1：获取待预测系统的光伏功率数据，并使用集合经验模态分解将数据分解；步骤2：利用过零率对分解后的信号分类；步骤3：将高频信号、低频信号分别输入Elman和ARMA模型进行训练与预测；步骤4：将预测结果进行叠加，输出最终预测结果。与现有技术相比，本发明通过过零率对信号高频、低频分量进行划分，利用Elman和ARMA模型分别对高频与低频信号特征进行预测，在复杂天气情况下，针对非平稳随机波动的功率信号也有着良好的预测结果，显著地提升了光伏功率预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115189415A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210733027.6
申请日：2022-06-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开一种含电动汽车聚合器的主动配电网多目标优化调度方法，基于电动汽车充放电周期历史数据，对各电动汽车充放电时段进行日前预测，建立最小化火电机组发电成本、最小化电动汽车聚合器充电成本目标函数，针对含电动汽车聚合器的主动配电网多目标优化调度问题，构建高维空间中混合0‑1规划的带约束多目标非线性规划模型，提出在多目标优化调度算法中仅对非支配解集个体运用交叉操作，提升所求解多目标优化解集精确性。本发明所求解的最终折衷解在提升新能源出力消纳能力的同时，亦可最大化电动汽车用户V2G收益。
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