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公开(公告)号：CN115221383A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210805228.2
申请日：2022-07-08
IPC分类号： G06F16/951 , G06F16/35 , G06F40/216 , G06F40/289
摘要： 本发明提供一种面向公开信息源的灾害事件自动提取方法，包括：利用混合灾害爬虫爬取互联网中的灾害相关网页，基于爬行深度自适应控制策略实现灾害主题页面的爬取优化；网页预处理，对爬取的网页进行标签类型识别，提取事件描述文本；事件实体提取，对所提取的事件描述文本进行分词处理，通过对词性、停顿词、实体关键词的识别和解析，构建事件实体特征向量；依据所构建的事件实体特征向量对文本类型进行分类，根据灾害事件与描述属性的对应关系，生成灾害信息图谱。本发明可以利用公开的互联网网页资源进行灾害事件的信息挖掘，有效拓展了灾害事件的信息获取渠道及智能获取水平，对于建立灾害数据库及灾害预警技术研究等具有重要价值。
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公开(公告)号：CN118645992A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410689561.0
申请日：2024-05-30
发明人： 黄亮 , 庹量禹 , 崔一铂 , 凌在汛 , 孙朝霞 , 顾一鸣 , 向慕超 , 吴笑民 , 刘曼佳 , 邓桂平 , 陈文 , 韩鸿凌 , 金晨 , 阮佳楠 , 田晨丞 , 宋杨 , 鲁金华 , 万冲
IPC分类号： H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q50/06 , G06Q50/40 , B60L3/12 , B60L53/00
摘要： 一种基于IACO‑Attention‑LSTM的电动汽车充电负荷预测方法，选择电价以及节假日作为输入变量；IACO算法采用精英蚂蚁系统和最小最大蚂蚁系统，使用IACO算法对LSTM神经网络进行优化时，IACO反馈LSTM神经网络的预测误差；进行IACO‑LSTM方法负荷预测前，IACO算法对LSTM进行训练，选择不同的超参数对数据集进行训练并预测输出结果，根据预测结果和真实负荷值的误差确定让蚂蚁最快遍历所有目标的超参数，在迭代次数完成之后输出最优解，赋值给LSTM神经网络，确定最终LSTM神经网络预测模型，运用Attention机制对所有预测结果进行整合，得到预测结果，以提升预测准确性和效率。
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公开(公告)号：CN118076055A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410151160.X
申请日：2024-02-02
申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力有限公司 , 湖北方源东力电力科学研究有限公司 , 华中科技大学
IPC分类号： H05K7/20
摘要： 本申请涉及一种用于数据中心的跨季节储能多能互补热回收空调系统，液冷末端通过管路连接太阳能集热器、吸附式制冷机以及第一板式换热器，所述太阳能集热器连接吸附式制冷机，所述吸附式制冷机通过管路连接第一冷却塔、第一板式换热器以及精密空调，所述第一板式换热器低温侧通过管路连接第一冷却塔、地埋管换热器以及第二板式换热器，所述地埋管换热器与热泵相连，所述第二板式换热器通过管路连接区域供热用户，所述风冷末端连接精密空调、电制冷机以及第三板式换热器，所述电制冷机连接第二冷却塔，所述第三板式换热器连接热泵，热泵连接区域供热用户。本申请可以有效提高全年热回收率，并降低机房PUE。
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公开(公告)号：CN117895517A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311817259.0
申请日：2023-12-26
IPC分类号： H02J3/06 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/32 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/092 , G06F113/04 , G06F113/06
摘要： 本发明提供提出了一种基于强化学习的多微网能量共享方法，包括：S1，建立源荷模型，包括风力发电、光伏发电、储能电池的数学模型；S2，确定微网内部组成单元的约束限制，述约束限制包括负载需求相应限制、储能电池限制、可再生能源限制；S3，基于步骤S1建立的数学模型和步骤S2确定的约束限制设计多微网系统拓扑结构；S4，在步骤S3设计的多微网系统拓扑结构提出多微网分层优化的方法，将系统分为两层进行调度；S5，根据步骤S4提出的优化方法，采用强化学习对下层多微网进行求解，采用自适应粒子群算法对上层进行求解，进而实现多微网能量共享。与现有的方法相比，本发明首次将强化学习与多微网能量共享方法结合起来，通过最佳学习策略，可更有效地利用可用的能量资源，并提高能量共享的效果；同时，也可更好地解决多微网能量共享的复杂性与不确定性。
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公开(公告)号：CN116864840A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310687930.8
申请日：2023-06-12
摘要： 本发明公开了一种储能电站用锂电池热失控三阶段安全预警方法及系统。该方法包括：采集纳米微粒子、可燃气体、温度、烟雾/光辐射浓度，以及锂电池电压、电池荷电状态和故障锂电池位置信息；当仅有纳米微粒子探测器报警，并且锂电池管理系统显示的电池电压和电池荷电状态运行数据异常时，进入第一阶段安全预警；当可燃气体探测器、以及温度探测器发生报警时，进入第二阶段安全预警；当烟雾/光辐射探测器均发生报警时，进入第三阶段安全预警。本发明不仅能够提前发现隐患，进行超前干预，进一步预留充足的消防处置时间，避免安全事故的发生，而且能够根据不同预警信号采取针对性预警动作，确保储能电站的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN115983095A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211526379.0
申请日：2022-12-01
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/23213 , G06N3/0442 , G06N3/084 , H02J3/00 , G06F113/04 , G06F111/08
摘要： 本发明提供一种基于聚类算法、神经网络和遗传算法的光伏发电预测方法，通过将光伏发电功率与天气等影响因素的映射关系建立辨识模型，对历史数据集进行K‑Means聚类分析，然后将聚类所得的数据输入至BP神经网络中进行训练，输出发电功率，再将所得发电功率数据集作为输入放入LSTM神经网络中训练，对于神经网络的超参数利用遗传算法(GA)来确定，最终预测输出明日光伏发电功率。本发明为当前光伏发电预测的可靠性及准确性提供了新思路。
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公开(公告)号：CN114661784A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210220632.3
申请日：2022-03-08
申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/215 , G06N3/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种配网台区电压曲线相似性的判断方法，包括以下步骤：A、台区相关数据的获取，所述台区相关数据包括：变电站、10kV线路与台区的正确对应关系、台区名称、台区地址码、台区出口电压数据；B、基于步骤A获取的台区相关数据，对数据进行预处理；C、根据步骤B预处理后的数据，生成训练数据；D、根据步骤C生成的训练数据，基于神经网络训练得到台区电压曲线相似性的确定模型。本发明所提的配网台区电压曲线相似性的判断方法，可实现台区电压曲线相似性的准确判断，为台区线变关系校验提供数据基础。
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公开(公告)号：CN118153848A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410156557.8
申请日：2024-02-02
申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力有限公司 , 湖北方源东力电力科学研究有限公司 , 华中科技大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/126 , G06F17/18 , H02J3/00
摘要： 本申请涉及面向电力用户的基于容需优化的储能优化配置方法，包括以下步骤：采集用户历史逐时负荷数据为配储优化工作做准备；以月为单位，计算该月功率的最大值和最小值；获得需量调节范围；确定用户储能后的容需电费；确定电池至少需要的容量；取电池所需配置容量；以净现值最大为目标，建立用户侧储能优化配置模型；基于遗传算法求解所述用户侧储能优化配置模型，确定储能最优容量配置。本申请考虑了电力市场环境下，容需优化对用户侧储能容量需求的影响，在实现容需优化的基础上，可一定程度上实现削峰填谷，为用户侧容需优化配储提供指导依据。
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公开(公告)号：CN116494784A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310245165.4
申请日：2023-03-10
摘要： 本发明提出一种基于模糊深度神经网络的电动汽车充电负荷预测方法、装置、系统及存储介质，该方法包括：S1，对历史负荷数据进行预处理和采用隶属度函数对温度进行数字化模糊处理后再对所有输入数据进行归一化处理，再将其一起输入到神经网络中；S2，将经过步骤S1处理的负荷数据作为脉冲神经网络的训练样本，进行预训练初步构建深度神经网络预测模型，完成对深度神经网络每一层神经元的权值初始化；S3，预训练后，使用PSO对步骤S2初始化的模糊深度神经网络各层之间权参量精细化微调，建立模糊深度神经网络预测模型。本发明既考虑了传统负荷预测方法难以同时兼顾负荷时间特性和空间特性的问题，又能客观反映实际情况，实用性更强。
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公开(公告)号：CN115907389A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211511466.9
申请日：2022-11-29
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/23213 , G06F18/231 , G06F18/2321
摘要： 本申请涉及一种基于用户画像的城区尺度需求响应潜力电力用户定位方法、系统及介质，方法包括步骤：收集城区所辖用户的电力相关数据，并对数据进行预处理形成可用电力数据集；设计可反映用户削峰填谷潜力与容需优化潜力的用电特性指标用于用户画像；逐一计算各用户对应的画像指标具体值，形成用户画像特征数据集；结合最优聚类数判断标准确定最终聚类类别，经过聚类获取反映不同用电特性的电力用户群；实现有效定位具有削峰填谷潜力与容需优化潜力的用户集群。本申请为目前电力系统提出的需求响应战略提供技术指导，协助电力运营商在极端天气等紧急情况下从海量用户中快速定位出可调节用户，减少大范围有序用电带来的损害。
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