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公开(公告)号：CN118316021A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410385305.2
申请日：2024-04-01
Applicant: 山东大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明提出了基于AP聚类与迁移学习的分布式光伏功率预测方法及系统，涉及分布式光伏短期功率预测技术领域，具体方案为：收集待预测区域内各分布式光伏电站的历史发电数据；基于历史发电数据，利用AP聚类将待预测区域内多个分布式光伏电站划分为站群；以每个站群内最具相关性的聚类中心电站为源域、其他电站为目标域，迁移学习源域向目标域的特征转移，得到功率预测模型；利用功率预测模型，对目标域中分布式光伏电站的光伏功率进行预测；本发明使用AP聚类算法对各光伏电站的光伏功率聚类，将具有相似的“气象‑功率”特征的光伏电站划分为同一类站群，通过迁移学习实现同一类站群中源域向目标域的特征转移，从而准确预测目标域的光伏功率。
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公开(公告)号：CN118172047A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410591456.3
申请日：2024-05-14
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提供了一种考虑可用装机容量的短期风电功率预测方法及系统。该方法包括，依据极端天气对风电功率影响机理的分析结果，得到关键气象因子；基于历史气象数据，采用映射模型，将历史气象数据映射为理论功率数据，依据历史气象数据对应的历史功率数据和理论功率数据，对功率损失预测进行直接建模，引入可用装机容量概念，基于理论功率数据和功率损失值预测结果，得到可用装机容量预测结果；分别对正常天气下的功率和关键气象因子下的功率进行数据处理，构建功率训练数据集；基于功率训练数据集，采用功率预测模型，得到功率预测结果，将可用装机容量预测结果与功率预测结果相乘，得到极端天气下风电场站功率预测结果。
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公开(公告)号：CN118134021A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410146521.1
申请日：2024-01-31
Applicant: 山东大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出了一种大风极端天气下的风电功率预测方法及系统，包括：将最大信息系数与特征协同度结合，作为气象特征选择的指标，获得大风极端天气下功率预测输入数据；将时间卷积网络和Transformer通过隐式特征融合网络的全连接层进行融合，构建基于TCN‑Transformer的风电功率预测模型；风电功率预测模型采用时间卷积网络对输入的数据处理，获取感受野窗内的局部时序特征信息，学习极端天气下的浅层隐式特征并输出预测结果。
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公开(公告)号：CN117293826B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311585725.7
申请日：2023-11-27
Applicant: 山东大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/00 , G06F18/2321 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种分布式光伏缺失功率实时预测方法、系统、介质及设备，涉及光伏预测技术领域。该方法包括步骤：获取光伏板实时功率数据，并对功率数据利用傅里叶变换进行分解，得到低频平稳序列和高频波动序列；对于低频平稳序列采用静态插值模型来进行数据补齐；对于高频波动序列，进行空间插值和时间插值来进行数据的补齐；结合补齐的低频平稳序列和高频波动序列得到预测的完整的功率数据。本发明考虑光伏缺失功率数据的插值补齐方法和分布式光伏系统的多层级动态汇聚进行功率预测，为高精度的光伏功率预测提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN117313958B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311594528.1
申请日：2023-11-28
Applicant: 山东大学 , 国网山东省电力公司德州供电公司
Inventor： 王飞 , 杨明 , 于一潇 , 李梦林 , 王传琦 , 李鹏 , 韩学山 , 燕树民 , 葛杨 , 封国栋 , 高文浩 , 韩立群 , 周通 , 张宝宇 , 陈新华 , 谢海远 , 邢晨
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/096 , H02J3/00
Abstract: 本公开提供了基于迁移学习的低压分布式光伏功率预测方法及系统，涉及光伏发电功率预测技术领域，包括：低压分布式光伏数据在输入至Transformer‑Adapter Fusion预测模型后，首先将Transformer特征提取网络模型作为基础负荷预测的源模型进行特征嵌入，获取低压分布式光伏数据的特征信息，然后将Transformer‑Adapter神经网络模型作为目标模型，复制源模型上部分任务设计及参数，实现模型知识迁移获取低压分布式光伏数据的关键特征，再采用Adapter Fusion微调技术为对应的adapte模块分配不同的权重，聚合关键特征信息，最后输出光伏功率的预测的结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117313958A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311594528.1
申请日：2023-11-28
Applicant: 山东大学 , 国网山东省电力公司德州供电公司
Inventor： 王飞 , 杨明 , 于一潇 , 李梦林 , 王传琦 , 李鹏 , 韩学山 , 燕树民 , 葛杨 , 封国栋 , 高文浩 , 韩立群 , 周通 , 张宝宇 , 陈新华 , 谢海远 , 邢晨
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/096 , H02J3/00
Abstract: 本公开提供了基于迁移学习的低压分布式光伏功率预测方法及系统，涉及光伏发电功率预测技术领域，包括：低压分布式光伏数据在输入至Transformer‑Adapter Fusion预测模型后，首先将Transformer特征提取网络模型作为基础负荷预测的源模型进行特征嵌入，获取低压分布式光伏数据的特征信息，然后将Transformer‑Adapter神经网络模型作为目标模型，复制源模型上部分任务设计及参数，实现模型知识迁移获取低压分布式光伏数据的关键特征，再采用Adapter Fusion微调技术为对应的adapte模块分配不同的权重，聚合关键特征信息，最后输出光伏功率的预测的结果。
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公开(公告)号：CN116404645B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310664108.X
申请日：2023-06-07
Applicant: 山东大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及分布式光伏系统技术领域，具体公开了一种考虑时空相关特性的分布式光伏短期功率预测方法及系统；方法包括：获取关注时间点公共耦合点处的电压，以及各条馈线的电流数据，形成馈线电流矩阵；计算各条馈线电流的互信息值；选取互信息值大于设定值的馈线，将馈线的电流数据相加作为馈线电流矩阵中新的一列数据，同时删除馈线在馈线电流矩阵中原来的电流数据，形成新的馈线电流矩阵；利用独立矢量分析算法对新的馈线电流矩阵进行运算，得到解耦后的分离矩阵；基于公共耦合点处的电压和分离矩阵，得到h次谐波的谐波定量评估结果。本发明可以准确评估分布式光伏接入下，谐波电流相关性较高的多条馈线的谐波责任。
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公开(公告)号：CN116404647A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310677314.4
申请日：2023-06-09
Applicant: 山东大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06F18/232 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于光伏预测技术领域，具体涉及一种计及动态汇聚特性的分布式光伏短期功率预测方法及系统，包括：考虑动态时间规整的序列插值，调节分布式光伏的功率序列，得到分布式光伏插值后的功率规范曲线；考虑基波占比的无监督聚类，将所得到的功率规范曲线进行分布式光伏站点的动态集群划分，构建分布式光伏的动态汇聚模型；根据所构建的动态汇聚模型得到分布式光伏的聚类结果，根据所得到的聚类结果，将聚类后的气象输入到预设的长短期记忆网络功率预测模型，预测分布式光伏的功率。
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公开(公告)号：CN116404645A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310664108.X
申请日：2023-06-07
Applicant: 山东大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及分布式光伏系统技术领域，具体公开了一种考虑时空相关特性的分布式光伏短期功率预测方法及系统；方法包括：获取关注时间点公共耦合点处的电压，以及各条馈线的电流数据，形成馈线电流矩阵；计算各条馈线电流的互信息值；选取互信息值大于设定值的馈线，将馈线的电流数据相加作为馈线电流矩阵中新的一列数据，同时删除馈线在馈线电流矩阵中原来的电流数据，形成新的馈线电流矩阵；利用独立矢量分析算法对新的馈线电流矩阵进行运算，得到解耦后的分离矩阵；基于公共耦合点处的电压和分离矩阵，得到h次谐波的谐波定量评估结果。本发明可以准确评估分布式光伏接入下，谐波电流相关性较高的多条馈线的谐波责任。
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公开(公告)号：CN116388293A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310357914.2
申请日：2023-03-31
Applicant: 山东大学
IPC: H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/00 , H02J3/28 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q30/0202
Abstract: 本发明属于新能源调度技术领域，具体涉及一种新能源配建储能电站的联合优化调度方法及系统，包括：获取新能源日前出力数据；根据所获取的新能源日前出力数据以及电网历史数据和预测数据，预测新能源日前电价和新能源实时电价；基于所得到的新能源日前电价预测值和新能源实时电价预测值，当满足联合优化调度判定条件时，以新能源配建储能电站的收益最大为目标，以新能源场站的日前申报量、储能电站的日前申报充放电功率、储能电站实际执行的充放电功率为优化变量，构建联合优化调度模型，完成新能源配建储能电站的联合优化调度。
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