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浙江省科学
技术
厅关于 组织开展省级企业研发机构评价工作的通知
按照我厅工作部署,根据《浙江省高新技术企业研究开发中心建设与管理办法》《浙江省企业研究院建设与管理办法》《浙江省重点企业研究院建设与管理办法》(以下简称《管理办法》),经研究,决定对省级企业研发机构(以下简称“研发机构”)开展2022年度集中评价工作。现将有关事项通知如下。
浙江省科学技术厅
2023-07-17
山西省科学
技术
厅关于印发《科技副总项目实施办法(试行)》的通知
为进一步加强科技副总项目的管理与实施,省科技厅制定了《科技副总项目实施办法(试行)》,现予印发,请遵照执行。
山西省科技厅科技人才与创新团队处
2023-08-21
关于2023年度河北省科学
技术
突出贡献奖提名工作的通知
根据《河北省科学技术奖励办法》(河北省人民政府令〔2021〕第4号)和《河北省科学技术奖励办法实施细则》(冀科成市规〔2022〕1号)有关规定,现将提名2023年度省科学技术突出贡献奖候选人事项通知如下。
河北省科学技术厅
2023-07-25
云南省科技厅关于调整省科学
技术
奖励监督委员会委员的通知
为加强云南省科学技术奖励监督工作,根据有关规定及工作需要,经第八届省科学技术奖励委员会主任同意,现将第一届省科学技术奖励监督委员会委员调整如下。
省科学技术奖励办公室
2023-07-17
考虑时空关联与数据隐私性的有源配电网分布式光伏功率预测
技术
(一)成果背景 分布式光伏可在用户侧就近安装与消纳,减少因长距离输送带来的线路损耗问题,在新型电力系统建设中发挥着重要作用。2021年6月,国家能源局综合司发布了《关于报送整县(市、区)屋顶分布式光伏开发试点方案的通知》,用以推动分布式光伏高质量发展、支撑新型电力系统建设。在该政策的推进下,分布式光伏容量迅猛增长。截至2021年底,国内分布式光伏装机容量已达到107.5GW,约占光伏总装机容量的三分之一,且其增长速度已经超过了集中式光伏。 (二)痛点问题 对于配电网来说,光伏出力易受天气因素影响,具有极强的随机波动特性,大规模分布式光伏接入,一方面加剧了配电网负荷短时波动,影响电力实时平衡,制约负荷预测精度提升;另一方面,分布式光伏出力特性与负荷特性的不匹配造成其难以消纳,为有源配电网运行管理带来严峻挑战。 对于电力市场交易来说,随着新一轮电力体制改革的持续深入,分布式光伏所有者作为售电商参与市场竞争成为必然趋势。分布式光伏出力的不确定性与短时剧烈波动性,使得分布式光伏电站/售电商难以制定合理的市场交易策略与电力交易合同,面临严重的市场风险。 因此,亟需精准的分布式光伏功率预测,为有源配电网调度运行、分布式光伏消纳,分布式光伏参与电力市场等提供有力数据支撑。 (三)技术方案 1、基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测 首先利用变分模态分解各分布式光伏复杂出力序列分解为相对简单、波动较小的不同频率子序列,以减小场站间关联关系的挖掘难度。然后,基于分布式光伏场站间时空关联性处于动态变化中的考虑,利用全连接神经网络将各节点特征映射到多维空间,而后利用时域卷积挖掘跨节点关联关系,由此以数据驱动方式挖掘各频率下各场站子序列关联性,有效实现子序列动态图结构的构建。最终,基于可用于非欧式空间结构数据建模的卷积神经网络,将其与动态图结构结合,建立考虑动态时空关联性的图卷积预测模型,针对不同频率下出力子序列分别预测,而后重构得到各场站功率进而获取配电网分布式光伏总功率。 2、基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测 首先,基于长短期记忆神经网络构建时域自编码器模型,该模型编码器用于提取每个时间步输入的时域特征,而后利用解码器将该特征向量转换为输出序列进行未来时间步的预测,自编码能显著增强长短期记忆神经网络的时域建模能力。而后,利用注意力机制解决其在处理长输入时间序列时会导致解码器面临特征冗余问题,且使模型聚焦于对输出更关键的时域特征。由此,利用注意力自编码预测模型通过对时域特征的有效挖掘实现功率预测精度的进一步提升。 在此基础上,开发了用于分布式光伏功率预测的联邦学习框架,在该框架中,本地用户仅需将本地模型进行共享,无需数据的传输,而后由中央服务器进行模型的聚合以实现用户间信息共享。在各本地场站进行注意力自编码预测模型的训练;在中央服务器,基于联邦平均算法实现各本地预测模型的汇聚、全局模型的生成与下发。在保证数据隐私性的前提下取得与传统集中式机器学习训练近似的预测效果。 (四)竞争优势 1、有效表征广域分布式光伏集群间时空关联特征,实现分布式光伏功率预测精度提升。 当缺乏气象实测或预报数据时,考虑分布式光伏时空相关性可有效提升分布式光伏功率预测精度。现有研究多利用各光伏场站地理距离或者整体出力表征时空相关性。这种静态建模方式在分布式光伏出力模式长期稳定的情况下,可以取得较好的预测效果。然而,易受天气因素的影响,分布式光伏出力极易发生短时波动,因而各场站关联性处于动态变化过程。以恒定的场站间关联关系去考虑这种复杂的集群出力序列,显然无法反映天气影响下分布式光伏出力短时变化,难以实现功率预测精度的有效提升。 所提的基于变分模态分解与动态图卷积网络的分布式光伏功率预测方法,利用数据驱动方式实现挖掘各场站间关联特性的动态实时挖掘。在基础上,考虑到不同模态分量下各场站间关联关系的差异性,将各场站原始功率分解为了相对简单、波动较小的不同频率模态分量,减小关联关系的挖掘难度。 2、有效保证各分布式光伏数据隐私性,且能取得与传统集中式机器学习训练方式近似的预测效果 现有的数据驱动预测方法性能在很大程度上依赖于训练数据的数量,因此大多以一种集中的训练方式实现,即中央服务器汇聚来自各场站的运行数据而后进行模型的训练。然而,这种集中训练的方式会期限数据隐私,使用户信息暴露在公共环境而导致被外部攻击者进行数据分析、行为探测等。此外,在竞争激烈的电力市场中,分布式光伏场站所有者可能不愿共享数据。这些因素使传统模型训练方式难以实现。 所提的基于深度联邦学习的分布式光伏发电功率预测方法,利用注意力自编码模型在本地场站进行建模预测,实现对本地功率时域特征的有效挖掘;利用分散式训练的联邦学习框架,实现各场站预测模型信息共享,有效保证本地用户的数据隐私的同时取得不错的预测效果。 创新点 1、考虑了场站间关联关系的动态性。对于分布式光伏,虽然场站数量众多、分布广泛,但是其位置临近,由于云团运动等气象因素导致的相关性较强。所提方法以数据驱动方式根据网络当前的各场站输入功率进行关联关系的动态表征,实现功率预测精度的有效提升。 2、在保障各分布式光伏站点数据隐私应的前提现实现信息共享。利用自编码结构进一步提升LSTM的时间序列建模能力;利用注意力机制模型聚焦于对预测更关键的输入特征,以此实现时域特征的有效挖掘。在此基础上,利用联邦学习框架聚合各本地模型,实现各站点信息聚合,实现精度有效提升。 市场前景 随着新型电力系统建设目标的推进,分布式光伏装机容量呈爆发式增长。所研成果可应用于配电网负荷预测、用户可调度容量评估、激励型需求响应基线负荷估计等场景中,为高比例分布式光伏有源配电网的安全、经济、高效运行,维持电力平衡等工作提供重要参考。同时,随着分布式光伏逐步参与到电力市场,所研成果可为分布式光伏售电商制定最优的交易策略,签订合理的价格合同提供有力数据支撑。综上所述,所研成果市场前景广阔。
华北电力大学
2023-08-10
关于开展安徽省农业物质
技术
装备揭榜挂帅暨农机补短板项目备案工作的通知
为贯彻落实中央、省工作会议精神,按照中央1号、省委1号文件和省委省政府“两强一增”行动“加快短板农机装备研发”要求,着力突破技术瓶颈、补齐短板弱项,推动我省农机装备产业高质量发展,现开展农业物质技术装备揭榜挂帅暨农机补短板项目备案工作,有关事项通知如下
安徽省科学技术厅
2023-07-25
关于开展2023年自然科学研究系列专业
技术
人才职称评审工作的通知
根据自治区人力资源和社会保障厅《关于做好2023年全区职称评审工作的通知》(内人社办发〔2023〕79号),自治区科学技术厅负责组建自治区自然科学研究系列高级职称评审委员会并开展职称评审。
内蒙古科学技术厅人事处
2023-07-14
关于公布2023年度内蒙古自治区
技术
转移服务机构的通知
根据《内蒙古自治区技术转移服务机构管理办法》(内科发成字〔2022〕34号)相关规定,内蒙古自治区中蒙医药研究院等33家机构(名单见附件)经评审合格,公示无异议,准予备案为内蒙古自治区技术转移服务机构,现予以公布。
内蒙古自治区科学技术厅成果管理与转化处
2023-08-17
重庆市科学
技术
局关于申报2023年鲁渝科技协作计划项目的通知
为深入落实山东•重庆东西部协作第十九次联席会议精神,加强鲁渝科技协作,根据两省市“十四五”科技协作框架协议和年度工作安排,现启动2023年鲁渝科技协作项目申报工作。
资配处
2023-08-03
山西省科学
技术
厅关于实施科技成果在线登记工作的通知
按照《中华人民共和国促进科技成果转化法》《科技部科技成果登记办法》《山西省促进科技成果转化条例》和《山西省科技成果登记实施细则》等规定,为进一步完善科技成果管理制度,优化科技成果登记流程,自即日起山西省科技成果登记通过“国家科技成果在线登记系统”(https://cgdj.tech110.net/yhgl/login.jsp)实行线上办理。
山西省科技厅科技成果评价与监督处
2023-08-07
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