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[发明专利]功率波动平抑方法、系统、存储介质和计算机设备-CN201710980572.4有效
发明人：魏承志;文安;李正红;丁晓兵;徐光福;邱荣福;黄维芳;李昊;蒋德高;朱皓斌;姜淼 -专利权人：中国南方电网有限责任公司;南方电网科学研究院有限责任公司;南京南瑞继保电气有限公司
申请日： 2017-10-19 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： H02J3/24 文献下载
摘要：本申请涉及一种功率波动平抑方法、系统、存储介质和计算机设备，其中功率波动平抑方法包括以下步骤：将获取的待测日输出功率数据输入预设控制系统函数模型，获得预测输出功率；将获取的实时电价数据输入预设目标输出功率决策系统函数模型，获得目标输出功率；获取储能通用模型，并确定储能通用模型的参数值，根据参数值、输出功率和目标输出功率建立功率波动平抑模型；基于模型预测控制算法对功率波动平抑模型求解，确定实际功率输出值。上述功率波动平抑方法，通过预测待测日输出功率数据和实时电价数据，分别获得预测输出功率和目标输出功率，并采用模型预测控制算法对功率波动平抑模型求解，实现功率波动平抑，获得实时准确的实际输出功率值。
功率波动平抑方法系统存储介质计算机设备

[发明专利]一种制冷站能效模型拟合方法和装置-CN202310936790.3在审
发明人：陈正建;江浩;丁俊彦;章舒茗;艾鑫;李林;邓子潇 -专利权人：深能智慧能源科技有限公司
申请日： 2023-07-27 - 公布日： 2023-10-27 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种制冷站能效模型拟合方法及装置，获取冷水机组运行功率模型、冷冻泵运行功率模型、冷却泵运行功率模型、冷却塔风机运行功率模型和冷水机组的制冷量；对冷水机组运行功率模型、冷冻泵运行功率模型、冷却泵运行功率模型和冷却塔风机运行功率模型构建制冷站的运行总功率模型；根据制冷量和运行总功率模型建立制冷站能效模型；本发明结合了数据驱动和物理建模方法，充分发挥了机器学习和物理建模方法各自的优势，提高了制冷站能效模型拟合的精度和准确度，奠定了制冷站的后续节能以及优化控制的基础
一种制冷能效模型拟合方法装置

[发明专利]一种水风光发电功率预测模型构建方法、装置及存储介质-CN202211081303.1有效
发明人：张玮;李梦杰;陈杰;刘志武;刘攀;刘瑞阔;徐伟峰 -专利权人：中国长江三峡集团有限公司
申请日： 2022-09-05 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种水风光发电功率预测模型构建方法、装置及存储介质，该方法包括：获取数据集，数据集包括作为训练样本的历史气象数据以及作为标签的功率数据；利用数据集训练出多个水电功率预测模型、多个风电功率预测模型和多个光伏功率预测模型；利用多目标模糊决策方法对每个模型的预测结果进行联合评价，确定最优水电功率预测模型、最优风电功率预测模块及最优光伏功率预测模型。通过实施本发明，采用获取的数据集训练得到多个水电功率预测模型、风电功率预测模型和光伏功率预测模型，然后采用多目标模糊决策方法对多个模型的预测结果进行联合评价，从而选出最优的水风光功率预测模型，由此可有效提升水风光联合预测的灵活性和泛化性
一种风光发电功率预测模型构建方法装置存储介质

[发明专利]基于预报风速修正和多模型融合的风电功率预测方法-CN202111534394.5在审
发明人：戚焕兴;廖云;唐家淳;许小红;万俊;徐文文;张捷;李振东;杨加意;潘连荣;马游 -专利权人：广西电网有限责任公司北海供电局;广西电网有限责任公司
申请日： 2021-12-15 - 公布日： 2022-05-10 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本申请公开了基于预报风速修正和多模型融合的风电功率预测方法，包括：采集数据并预处理获取样本数据；分别调用历史数值天气预报数据和历史实测气象数据作为输入样本、输出样本，搭建并训练风速修正模型；调用风电场出厂风速‑功率曲线对照表数据，搭建并训练朴素风电功率预测模型；调用历史实测气象数据与朴素风电功率预测模型形成新样本，搭建并训练基于预报风速修正和多模型融合的风电功率预测模型；调用数值天气预报数据、风速修正模型与朴素风电功率预测模型，形成风电功率预测模型的输入样本，经风电功率预测模型输出最终风电功率预测值。本发明基于风速修正模型、物理模型、统计模型的融合，进行风电功率预测，进一步提高风电功率预测的准确率。
基于预报风速修正模型融合电功率预测方法

[发明专利]一种太阳能电池板输出功率响应的预测方法、系统及平台-CN201811283803.7在审
发明人：白晶;岳霖 -专利权人：北华大学
申请日： 2018-10-31 - 公布日： 2019-03-08 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开一种太阳能电池板输出功率响应的预测方法、系统及平台，本发明首先获取训练集样本、测试集样本；其次根据所述训练集样本确定第一功率响应模型、第二功率响应模型和第三功率响应模型；然后将所述测试集样本分别输入至所述第一功率响应模型、所述第二功率响应模型和所述第三功率响应模型，分别获得对应的第一功率预测集、第二功率预测集和第三功率预测集；根据所述第一功率预测集、所述第二功率预测集和所述第三功率预测集确定最优功率响应模型；最后将所述待测样本输入至所述最优功率响应模型，输出太阳能电池板的输出功率响应预测值，以实现提高预测精度。
功率响应功率预测太阳能电池板输出功率训练集样本预测测试集响应样本待测样本输出

[发明专利]智能功率单元的电热性能分析方法、系统及计算机设备-CN202110467639.0在审
发明人：李敏;刘志强;刘璇;潘彦全;陶冶;赵慧超 -专利权人：中国第一汽车股份有限公司
申请日： 2021-04-28 - 公布日： 2021-07-23 - 主分类号： G06F30/392 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种智能功率单元的电热性能分析方法、系统及计算机设备。该智能功率单元的电热性能分析方法包括：建立直流母排模型、直流母排电容模型、驱动单元模型和功率模块模型，并获取智能功率单元在逆变器内部的布置方式；基于直流母排模型、直流母排电容模型、驱动单元模型、功率模块模型以及布置方式搭建智能功率单元的电热性能仿真模型，电热性能仿真模型包括电性能仿真模型和热性能仿真模型；通过对电热性能仿真模型进行仿真，输出智能功率单元的目标设计参数及其连接与冷却路径。本发明实施例的技术方案，以实现充分考虑智能功率单元各个部件之间的电连接与物理连接关系，得到更接近实际应用的智能功率单元电热特性。
智能功率单元电热性能分析方法系统计算机设备

[发明专利]负荷功率检测模型训练方法及负荷功率检测方法-CN202211117924.0在审
发明人：王莉;费爱国;徐连明;王鹏飞;石一鹭 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-09-14 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明提供一种负荷功率检测模型训练方法及负荷功率检测方法，该方法涉及电力技术领域，包括：获取电力系统的负荷功率数据集；负荷功率数据集包括至少一个数据序列；数据序列包括历史负荷功率数据、当前负荷功率数据及未来负荷功率数据；基于负荷功率数据集，对初始教师网络模型进行训练，得到目标教师网络模型；基于历史负荷功率数据和当前负荷功率数据，对初始学生网络模型进行训练，得到第一学生网络模型；基于目标教师网络模型和第一学生网络模型，采用双知识蒸馏的方式对第一学生网络模型进行更新，确定负荷功率检测模型。本发明提供的方法，提升了负荷功率检测模型的性能，提升了待检测负荷功率数据检测的准确性。
负荷功率检测模型训练方法

[发明专利]基于机床功率的主轴轴向热误差模型建模方法-CN202210779600.7在审
发明人：王四宝;汤滨瑞;孙守利;王浩;黄强 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-07-04 - 公布日： 2022-09-06 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于机床功率的主轴轴向热误差模型建模方法，包括如下步骤：步骤一：构建理论切削功率模型；步骤二：在理论切削功率模型的基础上考虑轴向热误差对切削功率的影响，构建考虑热误差的切削功率模型；步骤三：利用构建得到的考虑热误差的切削功率模型构建支持向量回归机模型；步骤四：优化支持向量回归机模型的参数，得到主轴轴向热误差模型。本发明基于机床功率的主轴轴向热误差模型建模方法，通过机床功率变化能够辨识主轴的轴向热误差。
基于机床功率主轴轴向误差模型建模方法

[发明专利]一种基于方差最小的短期风功率预测方法-CN201510768952.2在审
发明人：曾杰;陈晓科;杨萍;徐晓刚;张弛;杨汾艳;李鑫;李兰芳;汪进锋;黄嘉健;黄杨珏;谢宁;张臻;王雪莹 -专利权人：广东电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2015-11-12 - 公布日： 2016-05-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于方差最小的短期风功率预测方法，包括如下步骤：1）根据历史风功率数据与历史气象数据的对应关系及最新的气象数据，分别用统计预测模型和物理预测模型预测风功率；2）根据风功率预测历史积累误差方差最小时，不同预测模型在风功率组合预测模型中所占的权重，动态调整单一的统计预测模型和物理预测模型所占的权值；所述组合预测模型是指由所述统计预测模型和物理预测模型构成的组合预测模型；3）得到组合预测模型的风功率预测数据；4）获取风电场实时出力数据，计算当前时间点的风功率误差，并根据当前时间点的风功率误差调整所述统计预测模型和物理预测模型所占的权值，更新组合预测模型的风功率预测数据。
一种基于方差最小短期功率预测方法

[发明专利]风功率预测模型优选及修正方法-CN201310354431.3有效
发明人：王玮;金国刚;屈富敏;付嘉渝;傅铮;张柏林;李晓晶;王福军;崔刚;陈新 -专利权人：国家电网公司;甘肃省电力公司;中国电力科学研究院
申请日： 2013-08-15 - 公布日： 2018-07-31 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种风功率预测模型优选及修正方法，通过选取实际风功率值和预测模型，对风功率和预测风功率的关联度进行分析，并对选定的模型进行修正。以关联度大小评价预测模型对实际风功率曲线的拟合程度，进而评价预测模型的优劣，为不同地区风电场根据该地区风电输出功率变化特点，选择预测模型提供了检验依据；并对优选出的预测模型进行误差统计分析，并对对优选出的原始功率预测模型进行线性回归拟合，得到修正后的预测模型。达到了减少风功率预测模型预测误差的目的。
功率预测模型优选修正方法

[发明专利]基于时间序列和神经网络法的风电功率预测方法-CN201210413575.7有效
发明人：武乃虎;冯江霞;贠志皓;麻常辉;张磊;蒋哲 -专利权人：山东电力集团公司电力科学研究院;国家电网公司
申请日： 2012-10-25 - 公布日： 2013-01-16 - 主分类号： G06F19/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时间序列和神经网络法的风电功率预测方法，具体步骤为：步骤一：建立时间序列模型；步骤二：建立神经网络模型并对神经网络初始化；步骤三：建立风速预测模型：根据风速的原始数据经数据差分处理，基于时间序列法建立风速预测模型；步骤四：根据风速的预测模型及风速-功率转换关系，预测风电功率；步骤五：建立风电功率预测模型：基于风速的预测模型及风速-功率转换关系，建立风电功率的预测模型，利用风速预测模型获得的风速预测值作为风电功率预测模型的输入值，获得风电功率预测值，有效减少由于风速与风电功率之间的非线性关系带来的预测误差，适于风电功率的短期预测。
基于时间序列神经网络电功率预测方法

[发明专利]一种冷轧机组功率建模方法-CN201610487049.3有效
发明人：杨杰;宋健;胡琦;许昊;赵琨 -专利权人：中国地质大学(武汉)
申请日： 2016-06-28 - 公布日： 2018-06-26 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：一种冷轧机组功率建模方法。本发明针对酸洗‑连轧机组功率特点，提供了一种酸洗‑连轧产线机组功率建模的方法，对酸洗‑连轧产线中由变频电机控制的大功率机组建立了电功率模型，对酸洗槽建立了热功率模型，并将电功率模型和热功率模型耦合成为统一的功率模型本发明所述基于电功率的机组以轧机机架、矫直机、卷曲机为例，其他机组的建模方法与之类似；热功率建模方法与电功率建模方法类似。本发明所建立的功率模型可以为后续冷轧工艺能量效率研究提供基础，也可以进行加工能耗评估和预测。建立的功率模型物理意义明确，合理、简单而准确，解决了酸洗‑连轧产线机组能效评估的问题。
电功率建模酸洗功率模型热功率产线连轧功率建模冷轧机组机组大功率机组变频电机工艺能量机组功率连轧机组模型耦合能耗评估能效评估物理意义效率研究轧机机架矫直机卷曲机酸洗槽冷轧预测加工统一

[发明专利]基于二阶锥规划的光储系统功率平滑控制方法-CN201310062555.4有效
发明人：马静;石建磊;王桐;王彤;王增平 -专利权人：华北电力大学
申请日： 2013-02-28 - 公布日： 2013-07-10 - 主分类号： H02J3/01 文献下载
摘要：本发明公开了电力系统稳定控制技术领域中的一种基于二阶锥规划的光储系统功率平滑控制方法。包括：读入数据，即各个储能单元的综合经济指标、发电成本系数、环境污染指标和一次能源浪费指标；建立优化模型，即建立综合经济指标模型、目标函数模型、功率平衡约束模型和功率极限约束模型；分别对目标函数模型、功率平衡约束模型和功率极限约束模型进行二阶锥规划处理；利用二阶锥规划求解方法求解优化模型，计算出各发电单元的发电功率，使各发电单元按照计算的发电功率输出功率。本发明能够很好地抑制光伏输出功率的波动，并给出经济性最好的功率分配策略。
基于二阶锥规划系统功率平滑控制方法

[发明专利]一种光伏电站功率预测方法及系统-CN202210852465.4在审
发明人：曹利蒲;杨继明;陈岩磊;张澈;王传鑫;崔源 -专利权人：北京华能新锐控制技术有限公司
申请日： 2022-07-20 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明涉及光伏发电技术领域，具体提供一种光伏电站功率预测方法及系统，包括：定期采集光伏电站的环境参数和实际功率，将采集的环境参数按照采集时间先后排序得到参数序列；利用预先基于元学习架构训练好的预测模型根据参数序列生成预测功率，所述预测模型包括主策略模型和多个子策略模型，多个子策略模型包括短期功率预测器、超短期功率预测器、实时功率预测器、持久性预测器和平均值预测器；计算预测功率与相应实际功率的误差，并将所述误差反馈至所述预测模型以修正所述预测模型本发明基于元学习结构构建短期的功率预测模型，从而实现对光伏电站的短期功率预测，提高了功率预测精度。
一种电站功率预测方法系统

[发明专利]一种配电网调度方法和存储介质-CN202010917484.1在审
发明人：雷小林;马宁;李书双;孙汉威;赖裕;黎有锡;蓝镇勇;邓汉生 -专利权人：广东电网有限责任公司韶关供电局
申请日： 2020-09-03 - 公布日： 2020-12-11 - 主分类号： H02J3/46 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种配电网调度方法和存储介质，该方法包括：根据风电机组的输出功率模型和光伏机组的输出功率模型，建立可再生能源利用率最大模型；根据配电网的净负荷模型和电动汽车集群的功率，建立净负荷峰谷差最小模型；根据风电机组的输出功率模型、光伏机组的输出功率模型和配电网的净负荷模型，建立净负荷方差最小模型；根据配电网向大电网的购电成本和储能装置的运行维护成本，建立电源侧综合成本最小模型；根据联络线的功率，建立联络线功率波动最小模型；根据可再生能源利用率最大模型、净负荷峰谷差最小模型、净负荷方差最小模型、电源侧综合成本最小模型和联络线功率波动最小模型，调度配电网，可实现对园区配电网的合理调度。
一种配电网调度方法存储介质

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