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公开(公告)号：CN115327235B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202210955406.X
申请日：2022-08-10
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于三相四线制配电台区的线路阻抗参数辨识方法，包括获取目标配电台区的台区数据信息；构建目标配电台区的台区拓扑图模型；根据当前的台区拓扑图模型，随机选取台区内的1个末端节点并确定节点连接的上游节点；构建两节点间的电压线性回归方程并求解获得线路阻抗参数；将两个节点合并并更新目标配电台区的台区拓扑图模型及对应的数据信息；重复以上步骤直至完成目标配电台区的线路阻抗参数辨识。本发明还公开了一种实现所述用于三相四线制配电台区的线路阻抗参数辨识方法的系统。本发明能够以现有台区中设备所提供的数据，实现完整的线路自阻抗与互阻抗参数的辨识，而且可靠性高，精确性好，效率较高。
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公开(公告)号：CN115952888A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211551412.5
申请日：2022-12-05
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于多变量灰色模型的能源碳排放预测方法，包括获取目标区域的数据信息作为碳排放影响因素集，能源消耗数据作为碳排放来源数据；初步筛选碳排放影响因素集的因素；确定最终的碳排放影响因素集合；将碳排放影响因素集合输入到多变量灰色模型中，训练得到最佳的碳排放预测模型；采用碳排放预测模型进行目标区域的碳排放预测。本发明还公开了一种实现所述基于多变量灰色模型的能源碳排放预测方法的系统。本发明提供的这种基于多变量灰色模型的能源碳排放预测方法及系统，通过创新的算法设计及预测模型设计，不仅实现了能源碳排放的预测，而且可靠性高、实用性好且精度较高。
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公开(公告)号：CN115473244A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211199421.2
申请日：2022-09-29
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于风险效用的抽水蓄能电站备用容量配置方法，包括获取目标电力系统的数据；得到次日新能源出力的预测数据；得到若干新能源实际出力数据；计算得到若干出力‑偏差散点图；构造风险效用函数；采用最小二乘法进行风险效用函数的拟合；计算最终的抽水蓄能电站的备用容量配置结果。本发明还公开了一种实现所述基于风险效用的抽水蓄能电站备用容量配置方法的系统。本发明采用风险效用函数来衡量抽水蓄能电站对新能源出力不确定性的态度，并根据出力偏差拟合风险效用函数，进而对抽水蓄能的备用容量进行配置；因此本发明的准确性高、可靠性好且客观科学。
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公开(公告)号：CN118232354A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410427449.X
申请日：2024-04-10
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/14 , H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/46 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06Q30/0283 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种电力供需平衡优化方法，包括获取目标电力系统的历史数据信息；构建目标电力系统的源荷场景集；构建考虑源荷时空相关性的电力供需平衡优化模型；基于目标电力系统的源荷场景集对模型进行求解；根据求解结果完成目标电力系统的电力供需平衡优化。本发明还公开了一种实现所述电力供需平衡优化方法的系统。本发明通过场景集的构建和创新的优化模型的构建，不仅实现了电力供需平衡优化，而且考虑了源荷数据的时序性、地域性、时序自相关性和互相关性，因此本发明的可靠性更高，而且精确性更好。
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公开(公告)号：CN117910824A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410069327.8
申请日：2024-01-18
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于BP神经网络的电力系统电‑碳预测方法，包括获取目标电力系统的数据信息并预处理得到训练数据集；构建电力系统电‑碳预测初始模型并采用训练数据集进行训练和修正得到电力系统电‑碳预测模型；采用电力系统电‑碳预测模型对目标电力系统进行实际的电力系统电‑碳预测。本发明还公开了一种实现所述基于BP神经网络的电力系统电‑碳预测方法的系统。本发明基于BP神经网络进行电力系统的电‑碳预测，不仅能够通过少量数据即可得到碳排放预测结果，而且本发明的可靠性更高，精确性更好，更加易于实施。
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公开(公告)号：CN117454322A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311455907.2
申请日：2023-11-03
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于电力数据和能源数据的碳排放预测方法，包括获取目标区域的电力数据和能源数据；基于Kaya恒等式将目标区域的碳排放量进行因素分解，并量化各个因素对碳排放量的影响基于OLS回归方法研究目标区域内电力数据与能源数据的转换比例关系，实现电力数据到能源消费数据的转换；基于IPCC排放系数对碳排放量进行预测。本发明还公开了一种实现所述基于电力数据和能源数据的碳排放预测方法的系统。本发明同时考虑了数据可得性、能源流转及碳排放特征等实际需求，因此本发明的可靠性更高，精确性更好，且实用性更好。
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公开(公告)号：CN115330263A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211139118.3
申请日：2022-09-19
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种混合式抽水蓄能电站的选址方法，包括确定混合式抽水蓄能电站的候选点；建立混合式抽水蓄能电站的评价指标体系并确定各个指标的权重；对各个候选点评分并计算每个候选点的三角模糊函数；验证评分结果的一致性，计算每个候选点的一致性值并对各候选点进行筛选，得到混合式抽水蓄能电站的选址结果。本发明首先确认初始可用候选点；然后建立评价指标体系并进行指标赋权；再通过对候选点的评价结果，以三角模糊数形式表示高效程度，并通过评价一致性和临界阈值筛选进行评价意见综合统一进一步提高混合式抽水蓄能电站选点的高效性与有效性，实现开发混合式抽水蓄能电站的站址的确定；而且本发明方法的可靠性高且科学性好。
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公开(公告)号：CN116957154A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310924850.X
申请日：2023-07-26
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于数据融合和深度学习的短期负荷预测方法，包括获取目标电力系统的历史负荷数据并预处理得到原始负荷数据集；进行特征提取得到负荷数据集；构建短期负荷预测初始模型并训练得到短期负荷预测模型；采用得到的短期负荷预测模型对目标电力系统进行短期负荷预测。本发明还公开了一种实现所述基于数据融合和深度学习的短期负荷预测方法的系统。本发明通过创新的负荷预测算法，不仅实现了电力系统的短期负荷预测，而且可靠性更高，精确性更好。
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公开(公告)号：CN116644850A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310606113.5
申请日：2023-05-26
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了一种电力系统基础负荷计算方法，包括构建基础负荷影响因子；采集基础负荷影响因子历史数据及电力负荷基础数据并处理得到训练数据集和测试数据集；构建广义相加负荷剖析模型并训练；采用测试数据集对训练后的模型进行测试得到最终的广义相加负荷剖析模型；根据最终的广义相加负荷剖析模型计算得到目标电力系统的基础负荷。本发明还公开了一种实现所述电力系统基础负荷计算方法的系统。本发明针对影响电力系统负荷的核心因素，建立了广义相加负荷剖析模型，利用理论模型实现基础负荷客观、合理、准确的计算；而且本发明创新性的提出了一种剔除核心因素影响的基础负荷计算方案，具有较高的普适性，而且可靠性高、精确性好且客观科学。
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公开(公告)号：CN115907186A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211551407.4
申请日：2022-12-05
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于多源数据的能源碳排放预测方法，包括获取目标区域的运行数据信息、处理得到数据集并进行划分；初始化SA算法、PSO算法和LSSVM算法；基于PSO算法中每个粒子的适应度值更新个体局部最优值和全局最优值；根据SA算法更新当前粒子的位置并生成新的粒子；根据PSO算法中粒子的相应数据进行退火操作；迭代完成后得到训练后的LSSVM算法模型；对LSSVM算法模型进行若干次精度检验并在符合条件时将输出的数据进行反归一化得到最终的碳排放预测数据。本发明还公开了一种实现所述基于多源数据的能源碳排放预测方法的系统。本发明的可靠性高、准确性好且简单实用。
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