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公开(公告)号：CN119561008A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411569601.4
申请日：2024-11-05
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 中国电力科学研究院有限公司 , 陕西科技大学
IPC: H02J3/00 , H02J13/00 , G06N3/0442 , G06N3/098 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于联邦学习的月度分时电量预测方法，包括以下步骤：采集用户月度分时电量数据，并对用户月度分时电量数据进行预处理；构建基于长短时记忆网络的初始全局电量预测模型；基于预处理后的用户月度分时电量数据，通过联邦接受平均算法对初始全局电量预测模型进行联邦学习，得到最终全局电量预测模型；通过最终全局电量预测模型对用户月度分时电量进行预测。
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公开(公告)号：CN119150221A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411168176.8
申请日：2024-08-23
Applicant: 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 北京信息科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/211 , G06F18/243 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于分布式光伏发电技术领域，具体涉及一种基于集成学习器的光伏台区反向重过载识别方法。为解决台区反向重过载预警准确度不高的问题，本发明通过分析反向重过载发生时变压器负荷数据特性，分别从数据特征和识别模型两个角度对光伏微电网内光伏配电变压器进行反向重过载识别。利用影响反向负载率的特征作为输入，利用AdaBoost的反向重过载识别模型实现微电网内光伏变压器的反向重过载识别。
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公开(公告)号：CN119109066A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411184385.1
申请日：2024-08-27
Applicant: 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司
IPC: H02J3/14 , H02J3/06 , H02J3/00 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/006 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及新型电力系统中的负荷预测技术领域，具体涉及一种配电台区重过载的处理方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：获得原始负荷；利用VMD算法将所述原始负荷分解并归一化得到归一化分量，使用Pearson相关系数计算所述原始负荷与特征变量的相关程度，选择所述特征变量中相关程度大于预设值的特征变量作为关键特征；将所述归一化分量与所述关键特征输入预测模型中，得到所述预测模型输出的预测结果，其中，所述预测模型为基于LSTM‑CNN组合神经网络的机器学习模型；根据所述预测结果，在预设预警级别表中查找对应的预警等级；根据所述预警等级发布预警信息；基于所述预警信息和预设的智能配电网需求响应模型，采用粒子群算法对所述智能配电网需求响应模型进行求解，得到治理策略。本申请提供的方案，能够对配电台区因为负荷波动及外部环境因素导致的重过载现象进行及时的分级预警；还可以建立考虑分时电价和直接负荷控制的智能配电网需求响应模型，并采用粒子群算法对模型进行求解，最终得到智能配电网负荷管理优化策略。
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公开(公告)号：CN118676912A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410809772.3
申请日：2024-06-21
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电力系统负荷测算预测技术领域，具体提供了一种考虑随机负荷影响的降温负荷方法及装置，包括：采用变分模态分解算法将当前时间周期内的降温负荷划分为K个模态分量，并获取所述K个模态分量中前k个低频分量；将所述k个低频分量和当前时间周期内的气象特征数据作为预先训练的长短时记忆神经网络模型的输入数据，得到预先训练的长短时记忆神经网络模型输出的当前时间周期对应的预测时间周期内的降温负荷。本发明提供的技术方案，剔除降温负荷中随机因素的影响，可提高降温负荷与气象参数的相关性，同时准确测算并预测降温负荷进一步提升了总用电负荷的预测准确性，对负荷测算及预测业务具有重要的意义。
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公开(公告)号：CN119273388A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411370474.5
申请日：2024-09-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 陕西科技大学
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/045 , G06N20/20 , G06F16/29 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种面向代理购电用户的改进TCN电量预测方法，属于用电量预测技术领域，包括：采集各类用户的代购电量历史数据，以及影响因素历史数据；基于所述代购电量历史数据和影响因素历史数据，采用随机森林法对特征重要性进行排序，提取关键的影响因素；将筛选过后的影响因素数据集与代购电量历史数据集划分训练集和测试集，共同输入至PhaCIA‑TCNS预测模型进行预测，得到预测结果。本发明采用上述的一种面向代理购电用户的改进TCN电量预测方法，能够有效提升代理购电用户电量预测的准确性、可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119168677A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411004456.5
申请日：2024-07-25
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力系统负荷计算技术领域，具体提供了一种考虑多因素影响的中长期负荷增长分析方法及装置，包括：获取待分析周期内各影响因素引起的负荷增量；基于待分析周期内各影响因素引起的负荷增量分析待分析周期内各影响因素对负荷增长的量化值；其中，所述影响因素包括下述中的一种：气象因素、经济增长因素、相关事件因素。本发明提供的技术方案能够综合考虑气象、经济、事件对负荷增长的影响，分析各影响因素对于负荷增长的作用程度，量化归因负荷增长，对售电市场负荷分析业务具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117638951A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311413454.7
申请日：2023-10-27
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明申请提供了一种基于边缘智能分析的需求侧资源柔性主动控制方法及系统，包括：基于系统中各负荷集群接入节点的电压数据、频率数据和预设阈值，计算各负荷集群的功率调节量；基于负荷集群中各变流器负荷装置的运行成本、各负荷集群的功率调节量和电压数据，对集群内部负荷单体调节功率优化模型进行求解，得到负荷集群中各变流器负荷装置的控制指令；根据用户满意度，基于各变流器负荷装置的控制指令，对负荷集群中各变流器负荷装置按需进行柔性控制；本发明申请通过预设阈值，判断功率的随机波动是否需要调控、再计算各负荷集群的功率调节量并基于调节量求解最优控制指令，实现了基于数据波动情况对系统进行优化控制，提升了控制精细化程度。
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公开(公告)号：CN116544935B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310820163.3
申请日：2023-07-06
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/14 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及含电机类负荷的电气节能应用技术领域，具体提供了一种参与需求响应的电机类负荷的优化控制方法及装置，包括：基于电机类负荷的需求运行功率确定当前设定满意度下电机类负荷的可调节潜力；将所述当前设定满意度下电机类负荷的可调节潜力代入预先构建的日前调度计划模型并求解，得到电机类负荷的日前计划运行功率；将所述电机类负荷的日前计划运行功率代入预先构建的日内运行优化模型并求解，得到电机类负荷的日内滚动优化功率；基于所述电机类负荷的日内滚动优化功率对电机类负荷进行优化调节。本发明提供的技术方案，可实现变频装置的低成本改造升级，提升与电网的互动能力。
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公开(公告)号：CN116544935A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310820163.3
申请日：2023-07-06
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/14 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及含电机类负荷的电气节能应用技术领域，具体提供了一种参与需求响应的电机类负荷的优化控制方法及装置，包括：基于电机类负荷的需求运行功率确定当前设定满意度下电机类负荷的可调节潜力；将所述当前设定满意度下电机类负荷的可调节潜力代入预先构建的日前调度计划模型并求解，得到电机类负荷的日前计划运行功率；将所述电机类负荷的日前计划运行功率代入预先构建的日内运行优化模型并求解，得到电机类负荷的日内滚动优化功率；基于所述电机类负荷的日内滚动优化功率对电机类负荷进行优化调节。本发明提供的技术方案，可实现变频装置的低成本改造升级，提升与电网的互动能力。
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公开(公告)号：CN119357574A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411220878.6
申请日：2024-09-02
Applicant: 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06F18/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/006 , G06N3/0985 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本申请适用于电量预测技术领域，提供了一种分时电量预测方法及装置，该方法包括：获取初始分时电量数据和初始气象数据；对初始分时电量数据进行辛几何模态分解，并对分解后的初始分时电量数据和初始气象数据进行去噪处理，分别得到去噪后的分时电量数据和多维气象序列；对去噪后的分时电量数据和多维气象序列进行多元变分模态分解，得到同频多元分量；将同频多元分量输入时空卷积网络，并基于金枪鱼群优化算法得到最终预测结果。本申请能够适应现货市场价格不确定环境，并提升分时电量分解预测精度。
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