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

Inventor： 杨明 ,  杨宝龙 ,  卜强生 ,  王飞 ,  于一潇 ,  李梦林 ,  王传琦 ,  单帅杰 ,  张元赫 ,  周皓阳 ,  吕朋蓬 ,  罗飞

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/46 ,  G06Q50/06 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/096 ,  G06F18/2321 ,  G06F18/22

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。

公开(公告)号：CN118861660A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410754217.5

申请日：2024-06-12

Applicant: 山东大学

Inventor： 杨明 ,  陶李丹澜 ,  焦敏 ,  刘昊 ,  王传琦 ,  李梦林 ,  单帅杰 ,  张元赫 ,  周皓阳 ,  卓敏仪 ,  马浩宇 ,  杨宝龙

IPC: G06F18/2135 ,  G06Q10/04 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06F17/16 ,  G06F17/18

Abstract: 本发明属于网格化数值天气特征提取领域，提供了网格化数值天气特征降维提取方法及系统。其中，该方法包括得到含高比例新能源电力系统的负荷类型与负荷功率对应关系；根据不同类型负荷所属区域的典型日网格化数值天气实测数据，得到多元气象因子，进而计算与不同负荷类型的负荷功率的相关性，筛选出不同负荷类型相关的气象因子，构建出初始气象因子特征矩阵；利用主成分分析方法对初始气象因子特征矩阵进行降维，得到降维的气象因子特征矩阵；利用预设深度学习模型对降维的气象因子特征矩阵进行迭代学习，以细化网格化气象特征尺度，进一步提取不同负荷类型的隐含特征，得到表征不同类型负荷的网格化特征矩阵，以用于负荷预测。

公开(公告)号：CN118554424A

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410568674.5

申请日：2024-05-09

Applicant: 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心) ,  山东大学

Inventor： 张海静 ,  杨明 ,  杨宝龙 ,  江源 ,  冯延坤 ,  卢瑞 ,  李强 ,  宋夏炎 ,  于一潇 ,  李梦林 ,  单帅杰 ,  王传琦 ,  张元赫 ,  周皓阳

IPC: H02J3/00 ,  G06F18/213 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/2321 ,  G06N3/096 ,  G06N3/0442 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明提供了一种基于聚类与迁移学习的代理购电用户负荷预测方法及系统，本发明基于多元信息挖掘，探索代理购电用户分区域、精细化聚类方法，基于聚类的用户负荷分析方法，根据其用电行为特征将用户聚类为不同的用电群体，在行业、产业分类的基础上对用户再次进行聚类，确定不同用电群体负荷时空分布，再针对每类用户建模分析以满足精细化电力负荷预测的需求，能够有效提升代理购电用户负荷预测的准确性。