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公开(公告)号：CN109858103B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN201910022598.7
申请日：2019-01-10
Applicant: 杭州市电力设计院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/082 , G06Q50/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及一种用于配电网的电动汽车充电站负载建模方法，针对电动汽车大量接入配电网引起峰值负荷增加以及变压器和线路过载，考虑电网侧负荷方差变化、电动汽车充电站运营以及配电网的峰值限制，采用径向基神经网络方法，建立电动汽车充电站负载模型以及约束条件，可准确预测电动汽车充电站负载充电功率曲线。该方法从配电网和电动汽车充电站的角度考虑配电网的峰值需求，采用智能算法建立电动汽车充电站负载模型，且径向基神经网络权值由线性方程直接解出，避免局部最小值问题，具有算法简单、学习速度快、适应配电网不同运行模式的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112785056A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110086845.7
申请日：2021-01-22
Applicant: 杭州市电力设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于CatBoost和LSTM模型融合的短期负荷预测方法，包括以下步骤：S1、获取样本数据，提取样本数据的特征向量并进行预处理；S2、利用预处理后的样本数据，使用K折交叉验证分别训练得到多个CatBoost模型和LSTM模型；S3、利用Stacking策略，用RidgeRegression模型来融合CatBoost模型和LSTM模型的预测结果，用以构建混合模型，再使用混合模型来进行短期负荷的预测。本发明具有预测准确的优点。
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公开(公告)号：CN112785056B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202110086845.7
申请日：2021-01-22
Applicant: 杭州市电力设计院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N20/20 , G06F18/2431
Abstract: 本发明公开了一种基于CatBoost和LSTM模型融合的短期负荷预测方法，包括以下步骤：S1、获取样本数据，提取样本数据的特征向量并进行预处理；S2、利用预处理后的样本数据，使用K折交叉验证分别训练得到多个CatBoost模型和LSTM模型；S3、利用Stacking策略，用RidgeRegression模型来融合CatBoost模型和LSTM模型的预测结果，用以构建混合模型，再使用混合模型来进行短期负荷的预测。本发明具有预测准确的优点。
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公开(公告)号：CN109858684A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910015821.5
申请日：2019-01-08
Applicant: 杭州市电力设计院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种电动汽车充电站选址定容方法，针对电动汽车充电站选址定容模型的求解存在易于陷入局部极值和收敛速度慢的问题，考虑引入病毒群体的感染机制和进化操作对现有二进制布谷鸟算法进行改进，并使用改进的二进制布谷鸟算法对选址定容模型进行优化求解。本发明主要分为两个部分：第一部分为分析电动汽车选址定容需求，综合考虑电动汽车充电站建设费用、电动汽车用户的交通能量损耗和变电站的功率损耗，构建用户-充电站-变电站运营成本最小的综合优化模型；第二部分为使用改进的二进制布谷鸟搜索算法对模型进行求解，得出电动汽车充电站最佳选址和最优容量。该方法具有求解精度高、收敛速度快的特点。
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公开(公告)号：CN109858103A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910022598.7
申请日：2019-01-10
Applicant: 杭州市电力设计院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于配电网的电动汽车充电站负载建模方法，针对电动汽车大量接入配电网引起峰值负荷增加以及变压器和线路过载，考虑电网侧负荷方差变化、电动汽车充电站运营以及配电网的峰值限制，采用径向基神经网络方法，建立电动汽车充电站负载模型以及约束条件，可准确预测电动汽车充电站负载充电功率曲线。该方法从配电网和电动汽车充电站的角度考虑配电网的峰值需求，采用智能算法建立电动汽车充电站负载模型，且径向基神经网络权值由线性方程直接解出，避免局部最小值问题，具有算法简单、学习速度快、适应配电网不同运行模式的优点。
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公开(公告)号：CN213585173U
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202021740850.2
申请日：2020-08-19
Applicant: 杭州市电力设计院有限公司
Abstract: 一种基于MPC的微网能量优化调度系统，包括：信息输入模块、微网模块、分布式电源模块、约束条件存储模块、最优目标输出模块和控制模块。本申请提供的一种基于MPC的微网能量优化调度系统，构建了一个典型的微网系统，基于MPC随机优化调度模型，模型以微网综合运行费用最低为目标，考虑分布式能源随机性对微网的影响，将随机优化和场景优化的思想融入到微网随机性的求解问题中，满足了系统优化运行的可靠性和经济性，提出了日前综合预测日内实时滚动优化调度两阶段优化的调度框架，采用模型预测控制滚动优化求解方法，基于模型预测控制的求解框架，有效解决了随机可再生能源和蓄电池储能在微网中联合调度的问题，实现了微网的经济运行。
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