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江苏电力新专利:LSTM神经网络与Copula函数优化低频减载方案

创作时间:
2025-01-21 18:53:34
作者:
@小白创作中心

江苏电力新专利:LSTM神经网络与Copula函数优化低频减载方案

近日,国网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,引起广泛关注。这项专利利用LSTM神经网络和Copula函数,提高了调频信号预测的准确性,大幅降低了低频减载的概率,有助于提升电力企业的竞争力和电网的稳定性。这一创新性解决方案不仅在技术上有重大突破,也在市场层面上具有深远影响,有望推动整个电力行业的智能化进程。

01

低频减载:电力系统稳定运行的关键防线

在电力系统中,稳定性与供电可靠性是每个国家经济发展的基础,同时也是社会的命脉。面对日益增长的能源需求,我们如何确保电力输出的稳定性,成为了各大电力企业亟待解决的问题。而近日,国网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,引起了行业和市场的广泛关注。

所谓低频减载,主要是指在电网频率降至一定阈值以下时,电力系统为了保证供电可靠性而进行的负载切除。这种情况通通常出现在用电高峰期或突发事故时,给电力系统带来了巨大的压力和不稳定性。如果不能有效预测和预防低频减载事件的发生,可能导致电网的崩溃,造成非常严重的经济损失和社会影响。

02

创新技术:LSTM神经网络与Copula函数的完美结合

根据专利摘要,可以看到该方案通过提炼调频信号的统计变量,从而有效表征调频信号的特点。然后,采用LSTM(长短期记忆网络)神经网络对电力源荷进行预测,进而求得未来时刻源荷功率的变化。LSTM作为一种优秀的时间序列预测模型,其对时间相关性数据的处理能力相对较强,能够更好地捕捉出电力负荷变化的趋势。这一方法不仅提升了预测的准确度,还大幅降低了低频减载的概率。

该专利进一步采用Copula函数来对历史调频信号的统计变量与源荷功率变化进行建模,探索三者之间的相关性。通过这种建模方法,能够有效揭示调频信号与源荷功率之间的关系,使预测变得更加精准。同时,基于概率学理论,提取出的条件概率密度分布模型能为进一步的决策提供有效依据。

03

实际应用:提升电网稳定性和经济效益

这一创新性专利的签署,不仅在技术上具有重大意义,更在市场层面具有深远的影响。电力公司在进行电力调度时,借助于这一智能预测系统,能够更高效地调配资源,降低运行成本,并确保在高负荷时刻电网的安全稳定。同时,减小低频减载行为的发生概率,有助于提升消费者的用电体验,对促进经济的发展也具有积极作用。

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未来展望:推动电力行业智能化发展

随着全球电力消费的不断增长,特别是在可再生能源接入比例越来越高的情况下,电力系统的调度利润与安全稳定是一项复杂的挑战和任务。因此,如何更好地进行调频信号预测以及如何进一步提升电力系统的智能化水平,依然是未来电力行业的一大热点。

虽然国网江苏省电力有限公司这一专利的申请已经表明在电力调度方面的创新探索,但行业内是否能因此引发更多的研发投入,形成“中国智造”的强大竞争力,值得我们持续关注与思考。

总的来说,这种基于大数据和人工智能的电力调度预测方法,不仅提升了相关技术的更新迭代,也将为整个电力行业延续新的发展机遇。未来,我们期待看到更多此类技术的应用与突破,助力全球电力行业的可持续发展。

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