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  • 本发明公开了一种多时间尺度电力负荷预测方法及相关装置,包括:获取省级电网负荷时间序列,对所述省级电网负荷时间序列进行预处理及时序归一化,得到归一化的结果;将所述归一化的结果输入到多时间尺度电力负荷预测模型中,得到多时间尺度电力负荷的预测结果...
  • 本发明公开了一种配电网供电分区划分方法、电子设备、存储介质及系统,涉及输电规划技术领域,包括建立配电网分区划分的双层优化模型;基于配电网中各节点的光伏出力、负荷需求及储能状态的时序运行数据,采用注意力机制构建时间表征模型,提取各节点在多时间...
  • 本发明公开一种考虑极值敏感特性的分布式光伏功率预测方法,属于新能源功率预测与智能电网技术领域。该方法首先获取城市分布式光伏系统的历史功率序列及相关气象特征,对原始序列进行多尺度分解,以分离长期变化与短周期扰动信息并抑制非平稳性影响;再基于分...
  • 本发明公开了一种分布式光伏短期功率预测方法及系统,方法包括:步骤S101:获取各光伏电站的历史发电功率数据,以及各光伏电站的历史发电功率数据对应的气象数据,进行数据预处理,构建样本库;步骤S102:根据数据长度L和数据切分步长S对样本数据进...
  • 本发明涉及电力系统暂态稳定评估技术领域,公开了基于FTF‑ACGAN与时空注意力的电力系统暂态稳定评估方法。本方法通过生成反映不同潮流运行方式与故障条件的原始数据集,提取暂态电气量作为输入特征;通过模糊转移场‑辅助分类器生成对抗网络提取样本...
  • 本发明涉及电力负荷调度技术领域,具体涉及基于长短期负荷分析的行业级电力负荷调度方法,包括:S1:获取目标城市中各个用电行业的历史用电量数据、历史GDP增长率和历史环境数据;S2:计算各个用电行业的用电弹性系数和温度敏感系数;S3:计算各个用...
  • 本发明公开一种双馈风机功率爬坡事件检测方法,包括以下步骤:1)读取N个风电功率爬坡样本数据,并计算相邻采样点的功率斜率;2)计算采样时间区间内的风电爬坡阈值;3)将采样点的功率斜率和风电爬坡阈值进行比较;4)若判断采样点处为异常值点,则以为...
  • 本发明公开了一种配电网台区变压器与线路拓扑关系校正方法及系统,涉及配电网变压器拓扑校正技术领域,方法包括:获取目标区域中待校正的台区变压器,在所述台区变压器的预设一侧注入预设频率和幅值的目标电流信号;基于馈线终端单元,获取所述目标区域的若干...
  • 本发明公开一种基于堆叠图神经网络的电力系统状态估计方法及装置,本方法通过电力系统数据中心,获取拓扑信息和量测数据,基于拓扑信息构建表征节点间连接关系的邻接矩阵,结合量测数据形成训练数据集。基于训练数据集及解耦GNN模块,构建堆叠图神经网络模...
  • 本发明公开了一种风光混合电站的协同发电量预测及调度优化装置,属于电力系统调度与优化控制技术领域,其包括采集风机与光伏运行数据及天气预报数据,计算欧氏距离与电气连接阻抗;计算风功率理论值与光电转换理论值并求残差序列,对残差序列执行前向差分递推...
  • 本发明涉及光伏发电量预测技术领域,具体涉及光伏系统发电量预测方法、系统、设备及介质,所述方法包括:获取多个光伏电站的历史运行数据集并进行预处理;基于各光伏电站的历史运行数据集,为各光伏电站构建本地预测模型;利用联邦学习框架对多个光伏电站的本...
  • 本发明属于电力技术领域,提供了一种用户负荷增长及概率边界预测方法,本发明首先采用拓扑自适应时空融合机制,实现多源异构数据的统一投影与深度融合;其次,利用物理约束对比学习与超图聚类,生成符合电网规律且负荷敏感的拓扑模式;进而通过注入物理规则、...
  • 本发明公开了一种配电网暂态电压线性化预测方法,属于电力系统安全稳定与优化调度技术领域。该方法包括:基于配电网仿真数据构建图神经网络预测模型并训练;对训练完成的预测模型进行线性化处理并转化为混合整数线性规划模型;将配电网实时状态数据输入混合整...
  • 本发明公开台区线损自适应场景感知与动态优化方法及系统,涉及电力系统线损分析与治理技术领域,包括采集台区配电变压器的电压电流数据,对数据进行时序分解得到趋势项和周期项,计算场景判别指标并进行运行场景划分;根据运行场景和场景判别指标构建线损估计...
  • 本申请实施例提供一种净功率预测方法、装置、设备、介质及程序产品,具体涉及电力技术领域。该方法包括:采用群体智能优化算法,对信号分解模型的参数进行优化,确定目标参数组合;基于确定的目标参数组合,对净功率历史序列数据进行变分模态分解,得到多个模...
  • 本发明公开了一种基于多源异构数据的光伏出力修正预测方法及系统,属于光伏出力预测技术领域,方法包括以下步骤:对多源异构数据进行预处理整合后,提取出负荷特征数据集;构建光伏出力预测模型;获取数据库中对照组数据,得出对照组预测结果;分析出光伏出力...
  • 本发明公开一种基于动态图与多尺度时空融合的短期风电功率预测方法,构建动态时空卷积注意力网络。针对风电场动态拓扑及序列复杂特性,本发明设计基于度量学习的时空拓扑模块,自适应融合物理距离与实时特征,捕捉由风向及尾流效应引起的动态空间关联。核心S...
  • 本发明公开了一种基于深度学习的微电网负荷预测方法,包括如下步骤:S1、采集微电网负荷数据,生成负荷时间序列;S2、执行负荷结构分解,生成负荷子序列;S3、执行负荷运行场景识别,生成负荷运行场景标签和负荷结构子序列;S4、将负荷结构子序列输入...
  • 本发明公开了一种基于动态差分隐私联邦学习的光伏发电功率预测方法,应用于一个中心服务器的全局模型和若干个本地用户的本地模型,全局模型和本地模型进行轮聚合;初始化全局模型的参数,以及设置各本地模型的总隐私预算值;将当前全局模型的参数下发至所有本...
  • 本发明属于数据处理技术领域,具体涉及一种新能源车的供电负荷预测方法及系统,其方法包括:获取新能源汽车的实时运行参数及历史供电负荷数据集;对任一时刻:根据供电负荷相对于其历史同期供电负荷的偏移量及相对前一时刻的供电负荷的差异,确定负荷波动敏感...
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