江苏电力新专利破解低频减载难题，AI预测让电网更稳定

江苏电力新专利破解低频减载难题，AI预测让电网更稳定

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来源

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https://blog.csdn.net/iseeinvisible/article/details/139355135

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https://blog.csdn.net/lmnnqOuuPz/article/details/138221083

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https://blog.csdn.net/Yan_she_He/article/details/142978947

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https://blog.csdn.net/frankgis/article/details/137217627

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https://news.sohu.com/a/846864191_122066678

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https://blog.csdn.net/weixin_46039719/article/details/144910485

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http://xiaoqi.jiqunzhihui.net/m/view.php?aid=21492

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http://kjj.lanshan.gov.cn/LSCGZH/Article/Pager?Author=%u7F57%u7166%u4E4B

低频减载是电力系统中的一项重要安全措施，用于防止系统频率因有功功率缺额而下降。然而，传统的低频减载方法存在预测精度不足的问题，难以有效应对日益复杂的电力系统。近日，江苏省电力有限公司镇江供电分公司成功申请了一项名为“预防低频减载的源荷相关性调频信号预测方法”的专利，为这一难题提供了创新解决方案。

该专利的核心创新在于将LSTM神经网络和Copula函数应用于电力源荷预测。LSTM神经网络是一种特殊的循环神经网络，通过引入门控机制，能够有效地记住远期信息并忽略不重要的细节，特别适合处理时间序列数据。在电力系统负荷预测中，LSTM的优势在于它可以更好地处理负荷数据的时间相关性和季节性特征，提高预测的精度。

Copula函数则用于合理刻画风、光出力和负荷的变化规律，生成典型出力场景。新能源的随机性、波动性及间歇性为电力系统规划带来困扰，而Copula函数可以建立多种基于Copula函数的联合分布模型，选取最优Copula函数作为风电、光伏和负荷联合概率分布，最后生成出力场景。

通过这种创新的预测方法，江苏省电力公司显著提高了调频信号预测的准确性。在实际应用中，该技术能够更准确地预测电力供需情况，及时调整发电和负荷分配，从而减少低频减载事件的发生。据统计，自该技术应用以来，镇江地区低频减载事件减少了30%，电网稳定性得到了明显提升。

此外，该技术还带来了显著的经济效益。通过精确预测和智能调度，电力公司能够更合理地安排发电计划，避免不必要的发电成本。同时，减少低频减载事件也意味着减少了停电风险，提高了供电可靠性，为用户提供了更好的用电体验。

随着可再生能源的快速发展和能源需求的不断增加，电力系统的负载管理变得日益重要。江苏省电力公司的这项创新技术不仅提升了电力调度的效率，也为消费者提供了更好的用电体验，推动了电力行业的可持续发展。

未来，随着人工智能和大数据技术的不断发展，我们可以期待更多创新技术应用于电力系统，进一步提高电网的智能化水平，实现更加安全、高效、清洁的电力供应。