公开(公告)号：CN119154316A

公开(公告)日：2024-12-17

申请号：CN202411101686.3

申请日：2024-08-12

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

Inventor： 李珂 ,  徐军 ,  王坤 ,  陈玉玺 ,  王小凯 ,  毋炳鑫 ,  傅美平 ,  李维正 ,  石昌森 ,  焦艳丽 ,  杨田野 ,  甄立敬 ,  邵向阳

IPC: H02J3/16 ,  H02J3/12 ,  H02J3/48 ,  H02J3/50 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/10 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明属于配电网节点电压调控领域，具体涉及一种中低压配电网的电压调控方法及计算机设备。本发明的方法在中、低压配电网的节点电压存在越限时，判断配电网的无功资源是否匮乏；若无功资源匮乏，则以根据配电网的各供电台区的权重以及调控后各供电台区的电压偏移情况确定的系统电压质量得分最大为目标函数，确定电压调控策略并进行调控；供电台区的优先级越高，权重越大；若无功资源充足则将电压偏移量最大的节点作为分析节点，以配电网系统各节点总电压偏移量最小为目标函数，确定满足相应约束条件的电压调控策略并结合根据各节点注入有功和无功功率对分析节点的电压灵敏度选取的调控设备进行调控，直至各节点电压恢复正常。

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

Inventor： 李珂 ,  王坤 ,  李鹏 ,  陈玉玺 ,  王小凯 ,  毋炳鑫 ,  田春筝 ,  石昌森 ,  焦艳丽 ,  张艺涵 ,  杨钦臣 ,  李慧璇

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。

公开(公告)号：CN118137447A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202211493845.X

申请日：2022-11-25

Applicant: 许昌许继软件技术有限公司

Inventor： 石昌森 ,  王坤 ,  王小凯 ,  陈玉玺 ,  李珂 ,  王卫星

IPC: H02J3/00 ,  H02J3/38 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/086 ,  G06N3/006 ,  G06N7/01 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明属于新能源发电技术领域，具体涉及一种光伏发电预测方法及装置。该方法获取预测时间段的光伏影响因素数据、以及预测时间段前一时间段的光伏发电功率数据和光伏影响因素数据，输入至构建的光伏发电预测模型中，输出得到预测时间段的光伏发电功率数据；其中，所述光伏发电预测模型为神经网络模型，且神经网络每层神经元之间的权值利用粒子群算法优化得到。本发明兼并了粒子群算法与神经网络的优点，具有更快的收敛速度，更好的泛化性能以及预测精度，相较于传统只用发电功率序列做输入变量，更加可靠，不仅解决了光伏发电局部最优问题，还解决了由于发电序列波动较大导致预测不准确问题，契合光伏发电特点，准确地预测光伏发电功率。