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[发明专利]一种微电网供电潜在调节能力参数的计算方法-CN201410310255.8有效
发明人：杨明皓;牛焕娜 -专利权人：杨明皓;牛焕娜
申请日： 2014-07-01 - 公布日： 2014-10-29 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种微电网供电潜在调节能力参数的计算方法，包括：检测微电网中储能系统在当前时刻的储能水平和随机电源的额定容量；分别预测微电网随机电源在下一个调度周期的总发电功率和微电网在下一个调度周期的总负荷超短期预测值；根据储能水平、总负荷超短期预测值和总发电功率超短期预测值，计算微电网在当前时刻和下一个调度周期内的状态变量；根据状态变量，确定微电网所在的状态子空间；计算微电网储能系统的消纳不平衡功率随机性的调节能力参数
一种电网供电潜在调节能力参数计算方法

[发明专利]测光网络实时校正ARMA模型光伏功率超短期预测方法-CN201410188522.9有效
发明人：汪宁渤;路亮;周强;马明;张健美 -专利权人：国家电网公司;国网甘肃省电力公司;甘肃省电力公司风电技术中心
申请日： 2014-05-06 - 公布日： 2018-03-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种测光网络实时校正ARMA模型光伏功率超短期预测方法，包括输入数据得到自回归滑动平均模型参数；输入光资源监测系统数据和运行监测系统数据，并根据运行监测数据实时校正开机容量；建立自回归滑动平均模型从而得到光伏功率超短期预测结果；引入实时测光站数据对光伏功率超短期预测结果进行实时校正。通过引入实时测光站数据对光伏发电功率超短期预测结果进行实时校正，克服现有ARMA技术中光伏发电功率超短期预测精度低的缺陷，达到高精度的光伏发电功率超短期预测的目的。
测光网络实时校正 arma 模型功率短期预测方法

[发明专利]分散式风电场的超短期功率预测方法及相关设备-CN202210860276.1在审
发明人：李润;田伟;谷宗鹏;马腾飞;柴宏阳;于晓磊 -专利权人：北京东润环能科技股份有限公司
申请日： 2022-07-22 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请提供一种分散式风电场的超短期功率预测方法及相关设备，该方法包括：获取每个所述虚拟测风点当前的超短期运行信息；根据所述当前的超短期运行信息及经过预训练的预测模型，预测得到所述虚拟测风点的未来预设时间段内的风速；根据所述未来预设时间段内的风速计算得到所述虚拟测风点的预期超短期功率；根据全部所述虚拟测风点的预期超短期功率计算得到所述分散式风电场的预期超短期功率。本申请在虚拟测风技术的基础上进行风速预测和功率计算，提高了超短期功率预测的精度。
分散电场短期功率预测方法相关设备

[发明专利]一种基于深度学习的超短期负荷预测方法及系统-CN202310449828.4在审
发明人：蒋雪冬;李晓波;汪超群;徐晓波;陈懿;王翔;迟长云 -专利权人：浙江浙达能源科技有限公司
申请日： 2023-04-18 - 公布日： 2023-07-11 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明请求保护一种基于深度学习的超短期负荷预测方法及系统，通过响应于当前预测负载环境中当前预测的预测操作，提取当前预测负载环境的多个历史预测的历史预测负荷以及与多个历史预测对应的目标负荷终端的工作档案信息，目标负荷终端为历史预测中被启动过的负荷终端；根据目标负荷终端的工作档案信息及历史预测负荷，生成与当前预测负载环境对应的分时段特征向量；提取相匹配的多个候选预测负荷；根据分时段特征向量，确认多个候选预测负荷的信任特征向量并从多个候选预测负荷中确认当前预测的信任预测负荷本发明可以充分利用负荷终端的历史运行数据，有效地在此基础上根据特定需求准确预测出对应范围内短期的负荷水平。
一种基于深度学习短期负荷预测方法系统

[发明专利]一种电网设备及断面超短期负荷预测、告警及稳控方法-CN201810322845.0有效
发明人：李伟;周俊宇;钟童科;杨英勃;刘嘉逊;骆国铭;陈晓彤;亓玉国;何引生;谌随;罗广锋;莫祖森;吉宏锋;钟展文;区智叶;温纪营;江学峰;许喆;郝玉锋;陈华林;苏炳洪;潘志涛;黄雄浩;黄文安 -专利权人：广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司佛山供电局
申请日： 2018-04-11 - 公布日： 2020-08-04 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及电网风险安全评估的技术领域，更具体地，涉及一种电网设备及断面超短期负荷预测、告警及稳控方法，具体包括如下步骤：S01：系统初始化，从EMS系统获取电网结构模型、电网实时运行状态、历史负荷及历史温度数据，根据电网拓扑结构及运行方式进行设备及断面的拓扑分析；解析24小时天气数据；S02：BP神经网络模型样本数据处理；S03：基于BP神经网络模型的电网负荷预测；S04：电网设备或断面整点负荷计算；S05：电网设备或断面负荷预警；S06：电网设备或断面稳控方式分析；S07：综合统计及查询负荷越限情况。实现超短期电网负荷的准确预测，有助于及时发现电网可能存在的安全风险，提高电网安全及稳定性。
一种电网设备断面短期负荷预测告警方法

[发明专利]一种基于小波分解的超短期风电功率预测方法及存储介质-CN202210749902.X在审
发明人：张鑫;申旭辉;赵春阳;赵勇;李铮;赵良;汤海雁;高亚静;邱波;谢典;高雯曼;李媛媛;唐晓骏;李立新;周国鹏;罗红梅;张新宇;施悦;周素婷;朱劭璇;康俊杰;张恺;霍启迪;王子琪;陈长胜;谢岩;陈萌;李惠玲;陈湘;陈得治;王青 -专利权人：中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司;华能集团技术创新中心有限公司;中国电力科学研究院有限公司;中国华能集团有限公司能源咨询中心
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-10-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于小波分解的超短期风电功率预测方法及存储介质，其中，所述方法包括：获取风电场在超短期风电功率待预测时刻对应的历史风电功率数据时间序列及所述风电场对应的历史气象数据时间序列；将历史风电功率数据时间序列进行小波分解，将各小波分量及气象数据时间序列输入预先建立的风电场发电功率超短期预测模型中，得到待预测时刻的各小波分量预测值；对所述各小波分量预测值进行小波重构，得到所述待预测时刻的超短期风电功率预测值。本发明提供的技术方案，先对风电功率数据时间序列进行小波分解，然后再将小波分量代入预先建立的风电场发电功率超短期预测模型，进而得到超短期风电功率预测值，提高了超短期风电功率预测的精度。
一种基于分解短期电功率预测方法存储介质

[发明专利]一种基于IVMD-ACMPSO-CSLSTM组合电力负荷预测方法-CN202011189088.8在审
发明人：易灵芝;朱江;刘江永;孙颢一;陈智勇;范朝冬 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2020-10-30 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种基于IVMD‑ACMPSO‑CSLSTM组合电力负荷预测方法。该模型使用IVMD算法将负荷信号分解为多个IMF，将负荷信号减去所有IMF得到残差序列，IVMD的K值选取通过隐式反馈机制决定；然后将各序列分别建立LSTM子模型，采用滚动策略预测指定长度的负荷点序列，各子模型对应索引值相加得到负荷预测值通过ACMPSO算法求得LSTM最优参数,减小误差；最后设置IVMD‑ACMPSO‑CSLSTM需寻优的参数及范围。最后将本发明用到中短期负荷预测的模型上去，与现有技术相比，本发明具有提高超短期负荷预测精度、降低训练时间等优点，而且预测误差最小。
一种基于 ivmd acmpso cslstm 组合电力负荷预测方法

[发明专利]一种测风网络实时校正的ARMA模型风电功率超短期预测方法-CN201410187023.8有效
发明人：汪宁渤;路亮;刘光途;王定美;吕清泉 -专利权人：国家电网公司;国网甘肃省电力公司;甘肃省电力公司风电技术中心
申请日： 2014-05-05 - 公布日： 2017-11-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种测风网络实时校正的ARMA模型风电功率超短期预测方法，包括采用测风网络实时校正的ARMA模型，对待测风电功率进行模型训练处理；基于待测风电功率的模型训练结果，对待测风电功率进行超短期预测本发明所述测风网络实时校正的ARMA模型风电功率超短期预测方法，可以克服现有ARMA技术中风电功率超短期预测精度低等缺陷，以实现高精度的风电功率超短期预测的优点。
一种网络实时校正 arma 模型电功率短期预测方法

[发明专利]一种基于动态神经网络的超短期电力负荷预测方法-CN202210172387.3在审
发明人：孔政敏;李悦;柳硕;易仕琪 -专利权人：武汉大学
申请日： 2022-02-24 - 公布日： 2022-06-07 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及机器学习中的时间序列预测技术，具体涉及一种基于动态神经网络的超短期电力负荷预测方法，对原始负荷数据进行数据预处理，修正缺失值和异常值，整理为多个批量大小，并进行归一化操作；将预处理的数据传入CNN将特征提取后的数据分别输入LSTM神经网络和优化的动态跳跃LSTM神经网络，将这两个网络的输出结果通过全连接层整合；最后将预处理过的数据经过线性回归模块提取局部线性特征后与神经网络部分的输出进行整合，反归一化后得到最终的超短期负荷预测结果该方法既保留了常规网络预测结果，又加强了负荷数据周期性信息在预测结果中所占的比重，使得最终的负荷预测结果比常规网络所获得的更为准确。
一种基于动态神经网络短期电力负荷预测方法

[发明专利]一种基于爬坡识别的海上风电功率超短期预测方法及装置-CN202310723843.3在审
发明人：胡银龙;龚增浩;叶梓松;张啸;解振霖;石尚;孙永辉 -专利权人：河海大学
申请日： 2023-06-19 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种基于爬坡识别的海上风电功率超短期分段预测方法及装置，属于海上风电功率预测技术领域。然后根据随机森林特征重要性计算模块和皮尔逊系数实现天气预报信息数据特征选择；再将历史功率数据和特征选择后的天气预报信息数据输入到深度学习模型中进行爬坡识别；再根据爬坡识别结果，采用TCN‑XGBoost组合模型对海上风电功率进行超短期预测；最后根据超短期预测结果，提出改进的分位数回归概率预测模型，获取海上风电功率超短期概率预测结果。本发明有效地提高了超短期预测的精度，实现了海上风电功率的超短期预测和概率预测。
一种基于爬坡识别海上电功率短期预测方法装置

[发明专利]一种基于随机扰动的超短期功率预测数据修正方法及系统-CN202210896371.7在审
发明人：范文光;孙财新;郭小江;闫耀;潘霄峰;李楠;关何格格 -专利权人：华能新能源股份有限公司山西分公司;中国华能集团清洁能源技术研究院有限公司
申请日： 2022-07-27 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本申请提出一种基于随机扰动的超短期功率预测数据修正方法及系统，所述方法包括：获取风电场原始超短期预测功率数据，并随机选取H组所述原始超短期预测功率数据的偏差值；利用概率密度函数确定各组中各偏差值的概率；根据所述各组中各偏差值的概率筛选出风电场发电量最大时对应的一组偏差值；基于筛选的一组偏差值对所述风电场原始超短期预测功率数据进行修正。本申请提出的技术方案，基于偏差值的概率进行风电场原始超短期预测功率数据进行修正，提高了风电场超短期预测功率数据的精度。
一种基于随机扰动短期功率预测数据修正方法系统

[发明专利]一种配变负荷预测方法-CN202110420221.4在审
发明人：赵建利;杜晓东;陈泽;冯海燕;赵百捷;姬艳鹏;刘良帅 -专利权人：国网河北省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司;国网河北能源技术服务有限公司
申请日： 2021-04-19 - 公布日： 2021-08-31 - 主分类号： G06Q50/06 文献下载
摘要：本发明属于配变负荷预测技术领域，公开了一种配变负荷预测方法，包括步骤：根据负荷特性分析结果、数据宽表以及算法模型，训练配变负荷预测模型；通过已经训练好的所述配变负荷预测模型进行配变负荷预测，取得配变负荷预测值判断配变负荷预测值是否超过预设阈值，当配变负荷预测值超过预设阈值时，进行报警。本发明针对配变运行分析结果，设定相应阈值，当预测值接近阈值时预警，超过阈值时报警，对应输出短期、超短期预警和报警信息，并将分析结果通过app推送给运维人员进行核查，推送给管理人员进行决策使用。
一种负荷预测方法

[发明专利]一种用户侧用能纵深优化综合能源管控方法-CN201710709973.6有效
发明人：姚宗强;曹涛;杨得博;赵长伟;张慧颖;曹晓微;张学博;鹿海成;刘洪星;刘庆先;汪俊静;闫建朋;杨智;崔珉赫;刘春玲;刘伟 -专利权人：国网天津市电力公司;国家电网公司
申请日： 2017-08-18 - 公布日： 2021-01-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种新型用户侧用能纵深优化综合能源管控方法，其技术特点在于包括如下步骤：步骤1、对预测新能源发电进行超短期预测，并将发电预测与超短期负荷预测进行匹配，进而调节冷热负荷，实现源荷互补控制；步骤2、根据多种能源的配比优化策略，冷热电联供冷热负荷分时匹配的协调控制技术，实现对不同冷热源的小时级优化调度与自趋优控制；步骤3、根据环境温度自趋优控制策略，在不影响环境舒适度的前提，调整冷热能的温度指标，
一种用户侧用能纵深优化综合能源方法

[发明专利]一种针对电网缺失数据的智能补全方法-CN202211024552.7在审
发明人：仇晨光;李刚;崔占飞;梁文腾;赵玉林;杨康;李蓝青;李言 -专利权人：国网江苏省电力有限公司;南京通衡信息科技有限公司;仇晨光;崔占飞
申请日： 2022-08-25 - 公布日： 2022-11-11 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：所述针对电网缺失数据的智能补全方法包括：电厂上报功能、日内偏差计划调整功能、超短期预测功能、平衡表自动生成功能和线性插值法；所述电厂上报功能包括燃机曲线上报、机组调峰和机组缺陷三个功能模块；所述超短期预测功能包括调度用电预测、风电预测和光伏预测三个功能模块。本发明提供的针对电网缺失数据的智能补全方法可以对原有的负荷数据进行修复，并对填补的缺失数据进行标识，使之能够通过标识区分原始数据与修复的数据，致使补全数据更接近真实数据，且补全误差小，可以作为负荷预测必要的数据预处理步骤，使负荷预测具有更高的准确度的优点。
一种针对电网缺失数据智能方法

[发明专利]实时校正的自学习ARMA模型风电功率超短期预测方法-CN201410186902.9有效
发明人：汪宁渤;路亮;赵龙;张金平;黄蓉 -专利权人：国家电网公司;国网甘肃省电力公司;甘肃省电力公司风电技术中心
申请日： 2014-05-06 - 公布日： 2018-04-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种实时校正的自学习ARMA模型风电功率超短期预测方法，包括输入数据得到自回归滑动平均模型参数；输入风资源监测系统数据和运行监测系统数据，并根据运行监测数据实时校正开机容量；建立自回归滑动平均模型从而得到风电功率超短期预测结果；引入实时测风塔数据对风电功率超短期预测结果进行实时校正。通过对风力发电过程中的风电功率进行预测，并通过引入实时测风塔数据对风电功率超短期预测结果进行实时校正，克服现有ARMA技术中风电功率超短期预测精度低的缺陷，达到高精度的风电功率超短期预测的目的。
实时校正自学习 arma 模型电功率短期预测方法