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公开(公告)号：CN117613890B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202311655387.X
申请日：2023-12-05
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及风功率预测技术领域，特别是涉及一种风功率预测方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取历史风功率的时间序列数据，所述时间序列数据包含不同时间点的风功率值，分别训练极限学习机模型、长短时记忆神经网络模型和时间卷积网络模型；然后训练多目标预测模型；采用多目标哈里斯鹰算法，获取多目标预测模型的组合权值向量的帕累托最优解集；采用深度确定性策略梯度方法，根据帕累托最优解集，获取多目标预测模型中各模型的动态最优权值；根据多目标预测模型中的各模型及相应的动态最优权值，获取短期风功率的预测结果，可视化显示所述预测结果。采用本方法，能够提高对于短期风功率的预测结果的准确性和灵活性。
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公开(公告)号：CN118428509A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410320311.X
申请日：2024-03-20
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明公开了一种基于负荷准线激励的VPP需求响应资源聚合优化方法，涉及虚拟电厂VPP聚合需求响应资源领域，包括设定基于CDL激励的需求响应市场行为框架；建立VPP聚合需求响应资源的日前日内两阶段调度优化模型；为VPP的两阶段调度优化模型建立公平合理的收益分配和风险共担机制。本发明通过日内日前的两阶段决策优化模型，实现了VPP在现行准线激励的市场规则下对需求响应资源的调度优化，填补了以往研究只是将需求响应作为VPP调度的备用容量和约束条件的不足，充分体现了需求响应资源的市场价值和市场地位。
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公开(公告)号：CN118399428A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410297621.4
申请日：2024-03-15
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了基于优先级的储能电站对一次调频控制的优化方法及系统，涉及电力系统运行优化技术领域，包括构建包括控制对象和基本控制策略的控制策略框架；通过荷电状态和额定容量构造储能单元调频性能差异的变量，通过储能单元调频性能差异的变量将储能单元划分为调频主力单元和调频辅助单元，构建调频阶段优化策略，输出调频外阶段储能单元恢复荷电状态的方法，约束条件以及对执行策略的控制效果进行评估。本发明所述方法构建调频阶段优化策略，给出调频外阶，通过预测短期负荷波动，提出储能单元荷电状态恢复的方法，加入相应的约束条件，延长储能设备的使用寿命，确保电网的连续稳定运行。
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公开(公告)号：CN116304713A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310340584.6
申请日：2023-03-31
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06F18/214 , G06F18/241 , G06Q50/06 , G06Q10/20
Abstract: 本申请涉及一种风电场故障场景预测模型的生成方法、装置和计算机设备，包括：获取风电场的第一样本数据，将第一样本数据划分为原训练集和原测试集；通过原训练集对预设的集成模型中的多个初级分类器分别进行k折交叉验证训练，得到训练完成的各个初级分类器的输出结果；通过原测试集对训练完成的各个初级分类器进行测试，得到训练完成的各个初级分类器的预测准确率；根据训练完成的各个初级分类器的输出结果、预测准确率和第一样本数据，得到第二样本数据；通过第二样本数据对集成模型中的次级分类器进行训练，得到训练完成的集成模型，作为风电场故障场景的预测模型。采用本方法能够实现风电场在不同故障场景的准确预测分析。
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公开(公告)号：CN117578428B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202311565839.5
申请日：2023-11-22
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06Q50/06 , H02J3/38 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及一种风机功率递归预测方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：根据历史时段的风机功率数据，构建风机功率时间序列；获取风机功率时间序列中的缺值数据，并通过分段线性回归模型对缺值数据进行填补，得到目标风机功率时间序列；分段线性回归模型用于捕捉目标风机功率时间序列中的局部特征和规律；根据目标风机功率时间序列训练初始风机功率递归预测模型，以优化初始风机功率递归预测的参数，直至得到训练完成的风机功率递归预测模型；风机功率递归预测模型用于捕捉目标风机功率时间序列中的整体特征和规律；根据风机功率递归预测，预测风电场在待测时间内的风机功率。本申请能够提升对待测风机功率预测的准确性和可解释性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118429039A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410318788.4
申请日：2024-03-20
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06Q30/0601 , G06Q10/04 , G06F18/23
Abstract: 本发明公开了基于谱聚类算法的VPP投标优化方法及系统，涉及虚拟电厂VPP参与辅助服务市场的投标技术领域，包括设定VPP参与辅助服务市场的控制框架和市场框架；计算可控负荷响应性能的综合评价指标；基于综合评价指标进行VPP内部可控负荷的划分控制结构；利用谱聚类算法NJW确定最优的控制结构分布；建立VPP参与辅助服务市场的竞标模型对辅助服务市场投标进行优化。本发明能够充分发挥控制对象在响应控制指令时的协调作用；在VPP的投标决策中，将性能指标与中标概率挂钩，更契合市场内在规律，通过控制结构优化与效益最大化的决策联动，既提升了VPP的运营经济性，也能吸引更多响应性能优异的可控负荷加入VPP。
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公开(公告)号：CN118395668A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410300404.6
申请日：2024-03-15
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06F30/20 , G06Q30/0601 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F17/18 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了基于区块链架构的VPP两阶段博弈交易匹配方法及系统，涉及电力现货市场技术领域，包括通过VPP内部的日前博弈模型，进行内部博弈；根据VPP内部博弈结果，构建VPP间的日前博弈模型；构建VPP日内交易调节模型，将半开放联盟链作为VPP交易策略。本发明提供的基于区块链架构的VPP两阶段博弈交易匹配方法确保多个VPP群体的整体效益最大化，有助于提高交易的整体撮合效率，去中心化的共识机制降低市场单一运营商的代理成本和道德风险，采取市场行为假设，突破了传统研究视角下，电网、VPP运营商、终端用户三方博弈的框架，引入了VPP间的交易模型，赋予VPP更多的市场主体能动性，本发明在整体效益、撮合效率和代理成本方面都取得更加良好的效果。
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公开(公告)号：CN118277907A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410476445.0
申请日：2024-04-19
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06N20/20 , G01W1/10
Abstract: 本申请涉及一种风电场风机的极大风速预报方法、装置、计算机设备。获取样本风机对应的历史风机关联数据并进行预处理，作为训练样本数据，其中，风机关联数据包括风机实况材料、ECMWF模式的阵风预报场数据和气象站点大风实况资料；基于预处理后的ECMWF模式的阵风预报场数据，确定风机极大风速初步预测结果；基于预处理后的风机实况材料、气象站点大风实况资料和随机森林算法，确定风速映射关系；基于气象站点大风实况资料，优化U‑Net模型的损失函数，以得到极大风速预报订正模型，从而得到风机极大风速预报数据；基于风机极大风速预报数据和风速映射关系，确定风机极大风速预报结果。经验证，该方法进行风机极大风速预报的精度高，且普适性强。
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公开(公告)号：CN118245559A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410477822.2
申请日：2024-04-19
Applicant: 广西电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种风电场风机覆冰停运容量预测方法、装置、设备和介质。通过基于风电场风机的历史覆冰信息、历史气象信息和预测气象信息确定覆冰影响因子，由风机覆冰预测模型基于预测气象信息输出覆冰预测结果，确定存在覆冰时，由风机运行状态预测模型基于第一神经网络、第二神经网络和覆冰影响因子输出覆冰停机时间，基于覆冰停机时间确定风机对应的覆冰停运容量。相较于传统的通过实际的覆冰试验结果进行预测，本方案结合风机的历史和预测信息，结合覆冰预测模型和风机状态预测模型等多个模型对风机是否存在覆冰以及风机覆冰时停机的时间进行预测，并基于时间确定风机的覆冰停运容量，提高了获取风机因覆冰而停运的容量的效率。
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公开(公告)号：CN118157126A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410315108.3
申请日：2024-03-19
Applicant: 南方电网能源发展研究院有限责任公司 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: H02J3/00 , H02J3/32 , B60L53/00 , G06Q50/06 , G06F18/23213
Abstract: 本申请涉及一种基于聚类的VPP电动车安全调度优化方法、装置及设备。该方法包括：获取多部电动车辆的性能参数；电动车辆为预构建的虚拟电厂VPP中集中管理的EV终端；基于性能参数，对多部电动车辆进行迭代聚类，得到对应的最优聚类方案；最优聚类方案用于表征多部电动车辆被聚类为虚拟电厂VPP中的多个虚拟EV机组；基于预设的目标调度函数和约束条件，分别得到针对于各虚拟EV机组的最优调度决策；最优调度决策用于对各虚拟EV机组的充放电功率进行实时调度，以使虚拟电厂VPP的负荷峰谷差满足安全阈值。采用本方法能够减小在电动车辆进行充放电时存在的小电流高频扰动和电压压差增加的情况，保证对虚拟电厂的风险控制，有利于虚拟电厂的正常运行。
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