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公开(公告)号：CN115713152A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211425052.4
申请日：2022-11-14
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网安徽省电力有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 北明软件有限公司
摘要： 本发明公开了基于深度时空特征与效应分解的光伏功率预测系统，涉及光伏功率预测技术领域，通过设置历史数据收集模块收集光伏发电站的历史数据；设置区域气象划分模块根据历史数据对光伏发电站所在区域以及气象进行划分；设置气象效应分解模块将历史数据根据不同的气象进行基于气象的效应分解；设置历史数据修正模块根据每类气象的气象指数对历史数据中的每日特征数据进行修正；设置相似日选择模块从历史数据中选择与待预测日期特征数据相近的日期；设置模型训练模块使用相似日序列预测光伏电站发电功率的LSTM模型；设置光伏功率预测模块对待预测日期的产生的光伏功率进行预测；解决了根据气象时空区别预测光伏功率的问题。
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公开(公告)号：CN109494719B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN201811370866.6
申请日：2018-11-18
申请人： 国网安徽省电力公司 , 国网安徽省电力公司电力科学研究院 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 北明软件有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开一种中低压混合配电网层次化阻抗分析方法，可用于配电网运行分析。方法首先针对中低压混合配电网，引入层次化划分方法，将配电网分为中压配电网、低压配电网和入户电网，然后分析各层级配电网络的根节点、叶节点和茎节点，并建立等值电路模型及各层级配电网络的数学模型，模型求解采用多元线性回归方法，进行各层级网络的局部优化求解，获取阻抗的初始值，再将各级网络联立获取全局方程，构建全局残差平方和方程，以残差平方和最小为目标进行最小二乘求解，从而获取中低压混合配电网的各线路阻抗值。本发明可提高阻抗分析的效率，为配电网的网络分析和调控提供可靠的数据基础，保障电网运行安全。
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公开(公告)号：CN113946657A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111233832.4
申请日：2021-10-22
申请人： 唐亮 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 北明软件有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于知识推理的电力业务意图自动识别方法，属于电力产业技术领域，具体方法包括：步骤一：获取关键词检索模块和关键词扩充模块，用户通过关键词检索模块进行关键词检索，获得若干个检索文本；用户通过关键词扩充模块进行关键词扩充，获得一个扩充文本；步骤二：利用余弦相似度函数对扩充文本和检索文本进行分析，获得与扩充文本最相似的检索文本，将对应的检索文本标记为分析文本；步骤三：获取用户信息和用户历史检索记录，将用户信息、用户历史检索记录和分析文本整合标记为意图分析数据；步骤四：获取意图分析模型，将意图分析数据输入到意图分析模型中，获得用户检索目的。
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公开(公告)号：CN113612225A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110909650.8
申请日：2021-08-09
申请人： 赵永生 , 国网安徽省电力有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 北明软件有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明属于评估方法，具体涉及一种中压供电可靠性效果评估方法。它包括：步骤一：数据收集；步骤二：调整电网参数；步骤三：电压电流合成；步骤四：曲线拟合；步骤五：选取主要曲线；步骤六：曲线归一化；步骤七：主要参数归一化曲线合并；步骤八：求阈值范围；步骤九：评估。本发明的显著效果是：本申请的效果评估方法，通过评价电网中每个设备的用电效果，然后从用电效果反过来评价中压电可靠性。在方法执行过程中，选取了用电设备的主要性能参数，使得评价结果与用电设备效果直接挂钩，评价结果可靠精确，通过选取主要曲线、归一化和曲线合并，使得多维度的评价变为简单的数值比较，保证了评价结果简单易懂。
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公开(公告)号：CN114978931B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210902318.3
申请日：2022-07-29
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： H04L41/147 , H04L41/14 , H04L43/0876 , H04L41/16 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于流形学习的网络流量预测方法、装置及存储介质，包括获取网络流量数据；对网络流量数据进行预处理，预处理包括降维以及采用流行学习方法去除共轭点并保持各样本点之间的距离不变；将预处理后的数据输入到训练优化后的网络流量预测模型得到预测的网络流量数据，网络流量预测模型包括依次连接的双向LSTM神经网络、CNN神经网络和全连接网络。本发明能够提供更为精确的用电信息采集网络流量预测。本发明能够提供更为精确的用电信息采集网络流量预测。
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公开(公告)号：CN113868938A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202110973907.6
申请日：2021-08-24
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于分位数回归的短期负荷概率密度预测方法、装置及系统，包括获取DL‑LSTM‑A深度网络模型，所述DL‑LSTM‑A深度网络模型包括若干个双层LSTM网络元胞和注意力机制模块，各双层LSTM网络元胞的输出端分别与所述注意力机制模块相连；所述注意力机制模块将各双层LSTM网络元胞的输出进行加权求和；所述双层LSTM网络元胞包括顺次相连的两个LSTM元胞；利用训练数据训练获得DL‑LSTM‑A网络中待优化的各个参数，获得优化后的DL‑LSTM‑A深度网络模型；将获取到的电力负荷消耗的影响因素输入至优化后的DL‑LSTM‑A深度网络模型，获得分位数；采用非参数密度估计方法对分位数进行处理，获得最终的负荷概率密度函数。本发明能够提供更为精确的长期电力负荷概率密度预测。
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公开(公告)号：CN114118401A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111188000.5
申请日：2021-10-12
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于神经网络的配电网络流量预测方法、系统、装置及存储介质，其方法包括：获取电力负荷消耗的影响因素以及当前的配电网络流量信号，并输入预构建的优化后的深度网络模型，得到配电网络流量的预测值；其中，所述深度网络模型包括去噪模块、卷积神经网络模块、记忆网络模块和全连接神经网络模块，所述去噪模块、卷积神经网络模块、记忆网络模块对当前的配电网络流量的信号数据进行依次处理，然后将处理后的信号数据和电力负荷消耗的影响因素输入进全连接神经网络获得配电网络流量的预测值。本发明能够提高对配电网络流量预测的准确性。
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公开(公告)号：CN114978931A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210902318.3
申请日：2022-07-29
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： H04L41/147 , H04L41/14 , H04L43/0876 , H04L41/16 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于流形学习的网络流量预测方法、装置及存储介质，包括获取网络流量数据；对网络流量数据进行预处理，预处理包括降维以及采用流行学习方法去除共轭点并保持各样本点之间的距离不变；将预处理后的数据输入到训练优化后的网络流量预测模型得到预测的网络流量数据，网络流量预测模型包括依次连接的双向LSTM神经网络、CNN神经网络和全连接网络。本发明能够提供更为精确的用电信息采集网络流量预测。本发明能够提供更为精确的用电信息采集网络流量预测。
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公开(公告)号：CN114336779A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111528772.9
申请日：2021-12-14
摘要： 本发明属于电网优化运行领域，尤其涉及一种基于能量储备的台区侧电网柔性运行方法，以出力成本达到最小为目标建立目标函数，所述出力只用来支撑系统电能需求：bi为电源i的增量成本；gi(k)为电源i在时刻k的计划出力；Ig为系统内发电机所构成的集合；通过建立约束条件，对目标函数进行优化得到优化后的参数，其中，所述约束条件包括：电力平衡约束、发电机出力约束、储能设备的运行约束、基于电量的发电机能量储备约束、基于电能的能量需求约束、储能设备的能量储备约束以及能量储备管理约束，解决在大规模新能源接入下电力系统运行柔性提升问题。
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公开(公告)号：CN113722752B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202110953709.3
申请日：2021-08-19
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于LFP树与代理向量的轨迹隐私数据发布方法、装置及系统，所述方法包括利用网格模型将轨迹数据库D中个人位置数据信息转化成代理向量，形成原始代理向量轨迹数据库DV；利用LFP树在所述原始代理向量轨迹数据库DV中搜索破坏匿名性的最小冲突序列MVS集合；利用基于LFP树更新的局部抑制方法去除最小冲突序列，形成新的代理向量轨迹数据库DV'；基于所述新的代理向量轨迹数据库DV'，针对用户的信用级别，发布不同类型的数据。本发明使用基于网格的代理向量来有效避免数据的泄露问题，通过局部频繁模式树跳过大量不必要的候选序列，并且降低了数据的维度数，减少了时间复杂度，该方法保证了数据的安全性和利用率。
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