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公开(公告)号：CN117952240A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202211329473.7
申请日：2022-10-27
Applicant: 许昌许继软件技术有限公司 , 许继集团有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明涉及光伏发电量预测领域，具体为一种光伏发电量预测方法及装置。包括如下步骤：1)确定与预测时间段的气象参数相似的若干个历史时间段，并获取每个历史时间段所对应的光伏发电水平数据；2)确定步骤1)中所获取的光伏发电水平数据的分布情况；3)依据设置的置信度，确定所述光伏发电水平数据的置信区间；4)根据步骤3)中得到的光伏发电水平数据的置信区间和光伏开机容量，计算得到光伏发电量的置信区间，计算得到的光伏发电量置信区间为预测时间段光伏发电量预测的结果。本发明解决了光伏发电量预测精度低的问题。
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公开(公告)号：CN115641209A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211350788.X
申请日：2022-10-31
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 许昌许继软件技术有限公司
IPC: G06Q40/04 , G06Q50/06 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明涉及一种计及碳交易与需求响应的综合能源优化模型构建方法，所述的方法包括以下步骤：步骤1：建立综合能源系统经济运行目标函数；步骤2：建立碳交易成本模型和综合需求响应模型；步骤3：根据风光与负荷预测数据，建立等式和不等式约束；本发明具有增强电热冷气能源的耦合程度、有效利用综合能源多能互补、提高系统协调能力、提高响应能力、降低运行成本的优点。
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公开(公告)号：CN118114798A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202211530497.9
申请日：2022-11-30
Applicant: 许昌许继软件技术有限公司 , 许继集团有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/04 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/086 , G06N10/60 , B60L53/62 , B60L53/60 , B60L53/31
Abstract: 本发明属于新能源技术领域，具体涉及一种充电桩负荷预测方法及装置。首先构建改进LSTM神经网络预测模型，改进LSTM神经网络预测模型的输入为历史时间段充电桩负荷、历史时间段影响因素和预测时间段影响因素，输出为预测时间段充电桩负荷，且所述改进LSTM神经网络预测模型的参数通过优化算法优化得到；利用训练集对改进LSTM神经网络预测模型进行训练；获取利用所述训练好的改进LSTM神经网络预测模型进行预测时间段充电桩负荷预测所需的输入数据，并输入至该模型中得到预测时间段充电桩负荷。LSTM神经网络预测模型的参数为优化后的参数，从而提高了模型预测精度；且还将影响充电桩负荷的影响因素数据也作为模型的输入，进一步提高了模型预测精度。
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公开(公告)号：CN118095516A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202211495572.2
申请日：2022-11-27
Applicant: 许昌许继软件技术有限公司 , 许继集团有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明属于新能源场站技术领域，具体涉及一种新能源场站历史功率修正方法及装置。首先获取新能源场站历史功率数据，若某时间点功率无效，称该点为待修正功率点，获取待修正功率点前一段时间和/或后一段时间的功率有效的气象数据和对应的功率，并作为训练数据；然后利用训练数据对构建的用于体现气象数据和功率之间拟合关系的功率修正模型进行训练，得到训练好的功率修正模型；最后获取待修正功率点的气象数据并输入至训练好的功率修正模型中，得到待修正功率点的修正后功率。本发明使待修正功率点数据修正后更接近于正常功率，以达到不良功率数据修正的目的，进而可将数据库中已修正功率设为有效标识以供后续使用。
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公开(公告)号：CN115663820A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211351922.8
申请日：2022-10-31
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 许昌许继软件技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种储能参与调节的断面功率优化方法，所述的方法包括以下步骤：步骤1：电力系统建模，进行时序潮流计算；步骤2：根据时序潮流计算结果，对平衡节点功率绝对值进行筛选；步骤3：从步骤2的筛选结果中筛选功率为正值和负值的元素；步骤4：针对储能已经参与调节的系统，计算所需调整的储能功率大小；步骤5：针对储能未参与调节的系统，计算所需调整的储能功率大小；本发明具有自动调整储能系统输出功率、最大程度降低断面功率绝对值及波动范围、可实时在线模拟计算、避免繁琐手动计算流程的优点。
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公开(公告)号：CN119627905A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510143343.1
申请日：2025-02-10
Applicant: 勃源电气科技(西安)有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华中科技大学 , 许继电气股份有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/32 , H04W88/08
Abstract: 本发明涉及配用电优化调度技术领域，具体涉及基于备用需求量化评估的通信基站储能调度方法及装置。该方法首先建立通信基站供电可用度量化计算模型；根据模型，估计每个时段通信基站可靠供电条件下储能电池的备用需求；然后，建立储能电池日前调度模型，并求解模型获得储能电池日前调度策略，本发明能够实现通信基站储能电池日前调度，在满足通信基站供电可靠性要求的前提下，通过优化储能电池运行策略，参与电力系统供需互动调控，在降低通信基站运行成本的同时，服务电力系统保障电力供应、促进新能源消纳。
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公开(公告)号：CN119577487B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510127933.5
申请日：2025-02-05
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华中科技大学 , 青岛智电新能科技有限公司
IPC: G06F18/23 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及电力负荷辨识技术领域，具体涉及一种基于双态特征匹配与云边端协同的电力负荷辨识方法，包括：构建负荷事件启动和关闭事件特征子集，建立负荷事件与用电设备相关性模型作为第一模型；利用Gini指数的节点顺序优化策略，开发有向无环图支持向量机的负荷辨识方法作为第二模型；构建基于Mediod shift聚类与稳态特征分析的负荷辨识算法作为第三模型；整合第一模型、第二模型和第三模型进行训练，以构建基于云端的深度学习Bi‑LSTM算法的深度神经网络负荷辨识模型，建立云边端协同辨识机制。本发明通过对不同电器的启停过程进行有效判断，从而实现更加精准和高效的电力负荷辨识。
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公开(公告)号：CN119577487A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510127933.5
申请日：2025-02-05
Applicant: 勃源电气科技(西安)有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华中科技大学 , 青岛智电新能科技有限公司
IPC: G06F18/23 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及电力负荷辨识技术领域，具体涉及一种基于双态特征匹配与云边端协同的电力负荷辨识方法，包括：构建负荷事件启动和关闭事件特征子集，建立负荷事件与用电设备相关性模型作为第一模型；利用Gini指数的节点顺序优化策略，开发有向无环图支持向量机的负荷辨识方法作为第二模型；构建基于Mediod shift聚类与稳态特征分析的负荷辨识算法作为第三模型；整合第一模型、第二模型和第三模型进行训练，以构建基于云端的深度学习Bi‑LSTM算法的深度神经网络负荷辨识模型，建立云边端协同辨识机制。本发明通过对不同电器的启停过程进行有效判断，从而实现更加精准和高效的电力负荷辨识。
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公开(公告)号：CN119762276A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411801973.5
申请日：2024-12-09
Applicant: 许昌许继软件技术有限公司 , 许继电气股份有限公司 , 中国电气装备集团有限公司
Abstract: 本发明属于能源优化技术领域，具体涉及一种多能互补系统的容量优化配置方法及计算机装置。该方法包括：S1、构建多能互补系统的容量优化配置模型；所述容量优化配置模型的决策变量包括多能互补系统中不同能源类型的装机容量；所述容量优化配置模型的目标函数包括以系统供电量和耗电量之间的差距最小构建得到的目标函数；S2、对所述容量优化配置模型求解得到最优决策变量；S3、根据所述最优决策变量进行多能互补系统的容量优化配置。本发明解决了现有技术中忽略了供电平衡导致优化结果不合理的技术问题。
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公开(公告)号：CN119179684A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202310747936.X
申请日：2023-06-21
Applicant: 许昌许继软件技术有限公司 , 许昌许继电科储能技术有限公司 , 许继集团有限公司 , 许继电气股份有限公司
IPC: G06F16/174 , G06F16/172
Abstract: 本发明涉及一种储能电站电池数据存储方法，属于储能电站运维领域，一种储能电站电池数据存储方法在存储储能电站电池组数据时，通过对同一电池簇中的电池单体属性数据进行一级压缩、对同一电池堆中的电池簇属性数据进行二次压缩以及按照设定间隔采集电池单体的属性数据三个操作实现存储数据量降低，解决了现有储能电站存储数据量大、数据难以存储的问题。
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