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[发明专利]一种基于变分模态分解的短期光伏功率预测模型及构建方法、应用方法-CN202211559082.4在审
发明人：吴新华;陶毓锋;吴晓刚;章寒冰;叶吉超;陈楠;季青锋;杜倩昀;李祖鑫;胡鑫威;周逸之;张有鑫;祝巍蔚;徐文;许文涛;叶碧琦 -专利权人：国网浙江省电力有限公司丽水供电公司
申请日： 2022-12-06 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于变分模态分解的短期光伏功率预测模型及构建方法、应用方法，属于光伏电场的电数字数据处理技术领域。该预测模型包含长短期记忆、改进的自注意力机制和全连接层，由变分模态分解方法分解光伏功率序列，得到不同频率上的功率子序列，降低光伏功率信号的波动性；长短期记忆对输入的光伏功率子序列进行特征提取，实现信息抽象；改进的自注意力机制赋予长短期记忆隐含层不同的权重增强重要信息，通过展开将自注意力层的输出向量转换为全连接层一维向量输入，全连接层输出下一时刻的预测光伏功率。本发明可有效提高光伏电场短期功率预测精度，提高短期光伏功率预测结果准确性，更好地满足后续维持电力运行稳定的需要。
一种基于变分模态分解短期功率预测模型构建方法应用

[发明专利]基于图卷积长短期记忆网络的分布式光伏出力预测方法-CN202310178670.1在审
发明人：朱涛;胡泽江;龚新勇;李俊伟;朱元富;辛平安;胡馨;潘堋 -专利权人：云南电网有限责任公司昆明供电局
申请日： 2023-02-28 - 公布日： 2023-07-14 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了基于图卷积长短期记忆网络的分布式光伏出力预测方法包括，获取历史分布式光伏发电系统的若干个特征数据和光伏出力数据进行预处理；计算各光伏发电站点的历史出力数据之间的相关性，根据计算结果构建相关性图邻接矩阵并结合长短期记忆网络结构，搭建光伏预测的图卷积长短期记忆网络；利用预处理后的历史光伏发电场若干个特征数据和历史光伏出力数据对图卷积长短期记忆网络进行训练；将当前时刻光伏发电系统的若干个特征数据以及未来时刻光伏发电系统所在区域的数值天气预报，经预处理后输入图卷积长短期记忆网络预测神经网络进行光伏出力预测；本发明通过对光伏出力数据进行图卷积长短期记忆网络训练，提高了光伏出力预测的准确度。
基于图卷短期记忆网络分布式出力预测方法

[发明专利]基于马尔可夫理论的短期天然气消费总量预测方法及系统-CN202211535616.X在审
发明人：龚贤夫;彭勃;左婧;徐蔚;李耀东;林海生;廖晖 -专利权人：广东电网有限责任公司
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-03-28 - 主分类号： G06Q30/0202 文献下载
摘要：本发明公开了基于马尔可夫理论的短期天然气消费总量预测方法及系统，包括：将待预测日期之前的第一时间段内每日的短期天然气消费总量的真实值和预测值作为第一数据集；利用第一数据集和由基于自适应角度划分的多目标粒子群优化算法对支持向量机预测模型进行参数优化而获得的消费总量预测模型，预测得到待预测日期的短期天然气消费总量所对应的第一预测结果；通过马尔可夫模型和第一数据集对第一预测结果的修正，以获得对应的第二预测结果。本发明基于支持向量机预测模型，结合短期天然气消费总量的历史数据，初步预测待预测日期的短期天然气消费总量，并用马尔可夫模型对初步预测结果作修正，以提升短期天然气消费总量的预测准确度和预测效率。
基于马尔可夫理论短期天然气消费总量预测方法系统

[发明专利]种质库转移阶梯式除湿系统及方法-CN201510669642.5有效
发明人：詹向东;陈大虎;周佩雯;张前荣 -专利权人：上海市农业生物基因中心
申请日： 2015-10-13 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： F24F3/147 文献下载
摘要：本发明公开了种质库转移阶梯式除湿系统，包括种质库和除湿机，还包括用于控制除湿机工作的控制部件以及种质库内与控制部件电连接的湿度感应器，种质库包括中期库、长期库和短期库，除湿机包括连接于中期库的第一除湿机、连接于长期库的第二除湿机和连接于所述短期库的第三除湿机，短期库还连接于所述第一除湿机和第二除湿机，所述种质库内均设有制冷装置。本发明还公开了该除湿系统对种质库的除湿方法，将短期库中的空气作为中期库和长期库除湿机的再生干空气，先将中、长期库空气中的水分转移至短期库，再由第三除湿机对短期库内空气除湿，确保种质库湿度达到设计要求；节省了设备成本和耗能成本
种质转移阶梯除湿系统方法

[发明专利]一种包含上下游效应实时监测的超短期预测方法-CN201210031681.9有效
发明人：汪宁渤;路亮;李照荣;刘光途;赵龙;张铁军;王定美;马明;马彦宏;李晓霞 -专利权人：甘肃省电力公司风电技术中心
申请日： 2012-02-13 - 公布日： 2012-08-08 - 主分类号： G01P5/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种包含上下游效应实时监测的超短期预测方法，包括：基于T639全球谱模式场库数据源、CALMET风场诊断模型与静态数据，通过模式格点，获取超短期模式预报结果；基于目标风电基地风塔资料数据库、结合上下游参考指标站风向风速实时监测数据，建立相应的参考指标站与各目标风塔之间的上下游效应统计方程，获取目标风塔上下游效应，对各目标风塔超短期风速变化进行预测预报，结合超短期模式预报结果进行订正，形成目标风电基地风塔超短期风速变化的预测预报；经多次循环，获取目标风电基地各风电场在目标区域内各高度层未来超短期风速变化的预测预报。
一种包含下游效应实时监测短期预测方法

[发明专利]一种特高压交直流混联电网中短期协调调度方法-CN201611026303.6有效
发明人：程春田;苏承国;申建建;周华;李颖毅;朱炳铨;郭锋;陆春良;吴华华;吴臻;张俊;黄静;黄锦华 -专利权人：大连理工大学;国网浙江省电力公司;国家电网公司
申请日： 2016-11-19 - 公布日： 2019-04-26 - 主分类号： H02J3/46 文献下载
摘要：一种特高压交直流混联电网中短期协调调度方法，涉及电力系统发电调度领域。西电东输时，低谷时段馈入规模急剧增大，受端电网的负荷调节难度明显增加，导致电网中短期开机方式和运行计划安排难度随之增大。本发明包括中期发电计划制定和短期计划制定，中期发电计划以月为决策周期、以日为计算时段，在确保电力系统负荷需求及电站、机组自身运行参数的条件下，将月度电量分解到日，并优化决策机组每日的开机方式；短期计划根据短期负荷预测结果将日电量计划形成96点出力计划；并根据负荷的最新预测信息和机组电量实际完成情况，滚动修正原有中期发电计划；本技术方案避免发电机组频繁启停，实现中期和短期发电计划的有效衔接和相互协调。
一种高压直流电网中短期协调调度方法

[发明专利]一种非径流式小水电短期功率加权预测方法-CN201610963665.1有效
发明人：范强;林呈辉;文贤馗 -专利权人：贵州电网有限责任公司电力科学研究院
申请日： 2016-11-04 - 公布日： 2019-11-05 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种非径流式小水电短期功率加权预测方法，它包括：采集地区非径流式小水电的数据信息；计算第j时刻，第i个非径流式小水电第一短期功率预测值；计算地区非径流式小水电的第j时刻第一短期功率预测值；在第j时刻，根据第i个径流式非径流式小水电的历史数据、气象数据和地区电网的峰谷电价，利用支持向量机计算得到地区非径流式小水电的第二短期功率预测值；确定权重系数；计算预测日第j时刻,地区非径流式小水电短期功率预测值Pnrj；解决了现有技术中对非径流式小水电短期功率预测采用直接预测方法为主，存在的需要依赖运行人员主观经验、知识以及其他综合判断能力，预测误差较大等技术问题。
一种径流小水电短期功率加权预测方法

[发明专利]一种基于数据驱动的区域建筑空调器短期耗电量预测方法-CN202011488907.9有效
发明人：陈淑琴;李鑫悦;李鸿亮 -专利权人：浙江大学
申请日： 2020-12-16 - 公布日： 2021-04-06 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于数据驱动的区域建筑空调器短期耗电量预测方法，包括采集空调使用数据建立数据集，建立区域建筑典型空调使用模式挖掘模型、区域建筑空调器使用率预测模型和区域建筑空调器短期耗电量预测模型；将挖掘得到的典型空调使用模式占比输入区域建筑空调器使用率预测模型，预测得到区域建筑空调器逐时使用率；将预测得到的空调器逐时使用率输入区域建筑空调器短期耗电量预测模型，对空调器短期耗电量进行预测。本发明所提出的一种基于数据驱动的区域建筑空调器短期耗电量预测方法，建模规则简单，具有强大的自学习能力，尤其适用于人员在室情况变化大、空调使用行为随机性强的区域建筑空调器短期耗电量预测。
一种基于数据驱动区域建筑空调器短期耗电量预测方法

[发明专利]一种用于IPTV领域的长短期兴趣建模方法-CN202010129277.X有效
发明人：李恒;雷航;杨茂林;曾敬鸿;朱迪;付守伟 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2020-02-28 - 公布日： 2021-09-10 - 主分类号： H04N21/25 文献下载
摘要：本发明提供了一种用于IPTV领域的长短期兴趣建模方法，通过区分长期点击序列Lt‑1和短期点击序列St，将长期点击序列Lt‑1和短期点击序列St嵌入映射得到长期点击序列嵌入表示和短期点击序列嵌入表示DDA0002395348820000012.JPG" imgContent="drawing" imgFormat="JPEG" orientation="portrait" inline="yes" />进而计算出家庭长期偏好和用户短期兴趣US，然后根据家庭长期偏好和用户短期兴趣US得到用户混合偏好Uhybird，
一种用于 iptv 领域短期兴趣建模方法

[发明专利]一种基于大数据的锂电池健康度预警方法-CN202110376516.6有效
发明人：钱超;王翰超;王云;姜明军;孙艳;刘欢;沈永柏;江梓贤 -专利权人：力高（山东）新能源技术有限公司
申请日： 2021-04-07 - 公布日： 2022-08-19 - 主分类号： G01R31/392 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于大数据的锂电池健康度预警方法包括以下步骤：S1、获取锂电池历史数据MsgData[n，m]，并生成有效历史数据MsgData[nv，m]；S2、基于预定义的短期历史数据条件对有效历史数据MsgData[nv，m]进行筛选并生成短期历史数据MsgData_short[ns，m]；S3、基于预定义的短期模式识别模块对短期历史数据进行模式识别，生成不同的短期模式数据，随后对不同的短期模式数据进行预警信号阈值的定义。
一种基于数据锂电池健康预警方法

[发明专利]考虑数据缺失和特征冗余的超短期负荷预测方法及系统-CN202011162966.7有效
发明人：任志超;叶强;马瑞光;程超;王海燕;胥威汀;汪伟;徐浩 -专利权人：国网四川省电力公司经济技术研究院
申请日： 2020-10-27 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06N3/0464 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑数据缺失和特征冗余的超短期负荷预测方法及系统，通过基于改进KNN的缺失数据补全算法,对存在数据缺失问题的数据集进行处理；通过基于最大信息系数MIC的包裹式特征选择方法,得到超短期负荷预测的优选特征集合，降低多变量时序数据的特征冗余度；采用S2S‑GRU超短期负荷预测模型，通过序列到序列进行负荷预测，提高对时序信息的处理能力，从而提升超短期负荷预测的精度。本发明考虑到了负荷数据的形态相似性，可以有效筛选出优选特征集合，提高超短期负荷预测的精度。采用S2S‑GRU超短期负荷预测模型通过序列到序列进行负荷预测，进一步提高算法对长时间序列模型的预测能力，避免传统负荷预测任务中输入序列和输出序列长度的限制。
考虑数据缺失特征冗余短期负荷预测方法系统

[发明专利]基于数据增强的分布式光伏群短期功率预测方法及系统-CN202310596490.5有效
发明人：龚伟;曾伟;王文彬;周求宽 -专利权人：国网江西省电力有限公司电力科学研究院;国家电网有限公司
申请日： 2023-05-25 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明属于电力系统运行与分析技术领域，涉及一种基于数据增强的分布式光伏群短期功率预测方法及系统，该方法对具备建模条件光伏电站的光伏发电功率实测值以及短期光伏发电功率预测值进行标幺化；基于各分布式光伏电站标幺化后的历史数据进行光伏电站综合预测模型训练，利用光伏电站综合预测模型得到综合预测结果；将综合预测结果有名化，作为典型光伏电站的短期发电功率预测值；典型光伏电站的短期发电功率预测值和历史发电功率，参与统计升尺度预测，形成分布式光伏电站群短期发电功率预测结果本发明采用数据增强的方式，通过强化对样本电站历史数据的训练，最大程度提升样本光伏电站短期发电功率的预测精度。
基于数据增强分布式光伏群短期功率预测方法系统

[发明专利]分布式光伏短期预测方法、装置、电子设备及存储介质-CN202310961866.8有效
发明人：艾倩雯;张清皓;施垚;卢樟林;吴洁瑕;林超;裘薇;王志毅;钟方军;张锴;陆锡航;李佳萍 -专利权人：北京弘象科技有限公司
申请日： 2023-08-02 - 公布日： 2023-10-20 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种分布式光伏短期预测方法、装置、电子设备及存储介质，包括：获取研究区中每个分布式电站的多源数据集合；通过降尺度及订正模型基于多源数据集合确定气象预报数据集；以及通过反演辐射模型基于多源数据集合确定辐射数据；将研究区划分为多个电站集群，并从每个电站集群包含的分布式电站中确定每个电站集群的基准电站；确定基准电站所处位置处的当前天气类型，以通过当前天气类型对应的短期光伏功率预测模型，基于基准电站的气象预报数据集和辐射数据，确定基准电站的短期光伏功率预测值；根据每个电站集群内基准电站的短期光伏功率预测值，确定研究区的目标短期光伏功率预测值。本发明可以显著提高分布式光伏短期预测的准确率。
分布式短期预测方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种短期负荷预测方法、装置、设备及存储介质-CN201810784848.6在审
发明人：殷豪;许锐埼;孟安波;曾云;刘诗韵;吴非;李皓 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2018-07-17 - 公布日： 2018-12-21 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开的一种短期负荷预测方法，首先获取历史负荷数据，然后基于集成经验模态分解对历史负荷数据进行分解得到多个子序列，其次选取训练样本并利用训练样本训练DBN网络以得到DBN网络预测模型，最后利用DBN网络预测模型和各子序列对短期负荷进行预测，采用本方案，由于将历史负荷数据进行了分解得到子序列，从一定程度上降低了负荷数据的复杂特性(高度非线性和非平稳性)，因此，采用DBN网络预测模型和低复杂特性的负荷数据的子序列对短期负荷进行预测，本方案对短期负荷的预测精度更高，对电网运行调度的正常运行提供了很大的保障。此外，本发明还公开了一种短期负荷预测装置、设备及存储介质，效果如上。
短期负荷预测历史负荷数据网络预测模型子序列存储介质复杂特性负荷数据训练样本预测经验模态分解高度非线性分解非平稳性运行调度电网网络

[发明专利]采用SVM选取预测模型的风电功率爬坡事件预测方法-CN201510586593.9在审
发明人：欧阳庭辉;查晓明;秦亮;熊一;夏添 -专利权人：武汉大学
申请日： 2015-09-15 - 公布日： 2015-12-16 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种采用SVM选取预测模型的风电功率爬坡事件预测方法，包括：根据窗长度将第一样本集划分为局部数据段；采用SVM构建局部数据段的短期风电功率预测模型，从而获得短期风电功率预测模型库；采用Ward聚类法对短期风电功率预测模型库中模型进行聚类融合，并采用SVM分类模型表示预测模型选取机制，并采用第二样本集训练预测模型选取机制；基于预测模型选取机制获得短期风电功率预测数据，时间连续的短期风电功率预测数据构成长期风电功率预测数据
采用 svm 选取预测模型电功率爬坡事件方法