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山东海兴电力应邀参加“第十五届电力系统技术国际会议(PowerCon2023)”更新时间:2023-09-22 │ 点击数:

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 山东·济南 



9月21日至22日

山东海兴电力受邀参加
第十五届电力系统技术国际会议(PowerCon2023)

   技术进步助力新型电力系统构建!


会议介绍


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      第十五届电力系统技术国际会议PowerCon2023于2023年9月21-22日在济南举办。本届会议由中国电机工程学会(CSEE)、电气电子工程师学会电力与能源分会(IEEE PES)、国家电网有限公司共同主办,由山东大学、国网山东省电力公司承办。

     本次会议以“技术进步助力新型电力系统结构建”为主题,邀请国内外专家学者400余人,围绕新型电力系统能量平衡、新型电力系统安全稳定、新型电力系统中的电力电子化装备及应用、新型电力系统网源荷储互动、新型电力系统中的信息物理融合、输配电新技术在新型电力系的应用等议题进行交流讨论。

山东海兴应邀参加“第十五届电力系统技术国际会议(Powercon2023)”

     公司董事长王连成博士做了题目为“Load characteristics analysis in the environment of new power systems”的论文演讲。

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     随着太阳能发电和风电等新能源的大规模接入,新型电力系统对负荷预测准确性展现出比传统电力系统下更高的要求。由于负荷的产业构成情况、制冷制热负荷所占比例以及气候因素对负荷预测准确性均产生严重影响,文章分析了某地区各产业(一产、二产、三产、居民)负荷以及影响因素。针对该地区2021-2022年度产业负荷数据,分析夏冬两季最大负荷日各产业空调负荷曲线特征、最大负荷日以及全季节空调负荷占比情况,搭建各产业空调负荷与气象因素的关联模型并分析该模型用于各产业空调负荷预测的准确性。

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山东海兴电力“人工智能AI负荷预测系统(DLLF)”


     山东海兴电力 DLLF (Deep Learning Load Forecasting) 是新型电力系统背景下的短期负荷预测系统,应用于地区(市)级调度部门对系统负荷、母线负荷、新能源出力进行准确预测。
     DLLF 基于深度学习长短期记忆 LSTM(Long Short-Term Memory)网络模型,在历史负荷数据的基础上,充分考虑其他相关因素包括天气、日期类型、钢价等,能够准确预测含有高渗透率太阳能发电、风电和冲击性负荷的地区(市)系统负荷和母线负荷。

     此外,DLLF 负荷特性分析模块可以进行基础负荷规模测算、夏冬两季空调负荷规模测算、空调负荷影响因素及关联模型分析、全网负荷按产业拆分并分析。


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     海兴负荷预测三要素,人工智能AI+差异化精细化+专用气象信息,为新型电力系统背景下的负荷预测和新能源出力预测明确了主打方向

     海兴DLLF 系统的负荷特性分析和负荷预测功能助推对负荷特性的深层次理解、实现了精准负荷预测和新能源出力预测。

未来愿景

     山东海兴电力将继续秉承“为客户创造价值,为社会增添能量”的服务宗旨,依托人才优势、技术优势,“瞄准前沿人工智能技术,助力构建新型电力系统