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公开(公告)号：CN117171502A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311446737.1
申请日：2023-11-02
Applicant: 国网经济技术研究院有限公司 , 西安交通大学 , 国网上海市电力公司
Inventor： 王丹 , 李凡 , 刘栋 , 秦博宇 , 孙珂 , 仇卫东 , 黄阮明 , 王明杰 , 于昊洋 , 刘忠健 , 费斐 , 梁涵卿 , 张柯欣 , 秦继朔 , 李灏恩 , 游沛羽 , 章程 , 陶太堃
Abstract: 本发明公开了一种风火打捆的多直流外送电力系统直流故障过电压峰值计算方法，所述方法包括：根据直流近区含不同风机数量的多直流外送电力系统的多个电压和多个功率，确定所述多直流外送电力系统发生直流故障后的换流母线过电压计算模型；确定不同故障类型下的所述多直流外送电力系统中直流系统消耗的有功功率和无功功率；将所述不同故障类型下的直流系统消耗的有功功率和无功功率代入所述换流母线过电压计算模型，计算直流故障过电压峰值。本发明考虑风机低电压穿越特性和直流故障无功特性与过电压耦合关系，能够计算风火打捆的多直流外送电力系统直流故障过电压峰值，并提高计算结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116565823A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310362120.5
申请日：2023-04-06
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 一种嵌入式能量路由器及其系统、运行方法，包括：电能变换装置；所述电能变换装置的输出端以串联电压源形式接入直流系统的一极直流线路中，所述电能变换装置的输入端连接能源载体。本发明通过将能量路由器的输出端以串联电压源形式接入直流系统的直流线路中，则不需要将换流器工作电压做到直流系统电压，需要的电力电子器件较少，可节省成本，也可以直接具备分布式能源接入、差异化多落点负荷、电能灵活存储/返网三方面的能力。
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公开(公告)号：CN115860208A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211509335.7
申请日：2022-11-29
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊神经网络的间歇性电源出力预测方法，方法包括：获取模型训练数据集，对模型训练数据集进行预处理，基于预处理后的模型训练数据集训练模糊神经网络模型，将实际数据输入训练好的模糊神经网络模型，得到实际预测结果；训练好的模糊神经网络模型包括：输入层；模糊化层；规则层；去模糊层；和输出层。与现有技术相比，本发明具有能解释预测结果的可靠性、贴近真实的输出等优点。
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公开(公告)号：CN114493619A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111488010.0
申请日：2021-12-08
Applicant: 国网上海市电力公司 , 星环信息科技(上海)股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于电力数据的企业征信标签构建方法，包括：获取企业电力数据，并对数据进行数据审核分析；对采集的数据进行预处理；根据业务场景需求，确定征信标签的标签内容；基于机器学习算法、分类聚类算法和文本挖掘算法确定每个标签的取值；对标签有效性进行验证；对企业进行打标签操作，并标注对应的业务场景。与现有技术相比，本发明具有对企业信用进行多维度刻画、标签更新快速、能够完善企业征信体系等优点。
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公开(公告)号：CN113723775A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202110937512.0
申请日：2021-08-16
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06F30/23 , G06K9/62 , G06F16/215 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于电力大数据的企业及行业运营风险的评估方法，该方法包括以下步骤：步骤1：对企业的用电量数据进行数据预处理；步骤2：根据用电量数据建立有限混合模型，以识别企业运营的不同状态；步骤3：通过有限混合模型得到企业的用电行为分属不同状态的概率；步骤4：通过抓取企业的用电行为，对企业的运营状态以及对行业的运营风险进行实时评估，以获得真实的运营情况，与现有技术相比，本发明具有不受限于行业和地区的特点、能够避免人为的主观评分误判的可能、降低信用分析成本、确保快速决策以及降低可能的风险等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113469419A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110651692.6
申请日：2021-06-11
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网上海能源互联网研究院有限公司 , 复旦大学
Abstract: 本发明涉及一种商业楼宇用电量预测方法及系统，方法包括：利用第二回归预测模型预测商业楼宇用电量；其中，所述的第二回归预测模型的获取过程包括：采集商业楼宇用电器的历史用电数据，并进行预处理；根据历史用电数据，通过回归分析建立第一回归预测模型，通过剔除步骤剔除第一回归预测模型中不显著的自变量，获得第二回归预测模型。与现有技术相比，本发明计算量少，操作简单，准确度高，可直观地观察各自变量对用电量预测值的影响。
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公开(公告)号：CN113283674A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110710314.0
申请日：2021-06-25
Applicant: 上海腾天节能技术有限公司 , 国网上海市电力公司
Inventor： 张皓 , 刘晓春 , 田英杰 , 吴裔 , 李凡 , 屠盛春 , 熊真真 , 黄福海 , 周银 , 张艳霞 , 陈雪梅 , 苏运 , 郭乃网 , 朱征 , 赵莹莹 , 时志雄 , 陈琰 , 杜习周 , 许唐云
Abstract: 本发明涉及一种基于用户用电特征的基线负荷预测修正方法，该方法包括如下步骤：S1、基于用户历史用电负荷数据进行用户特征分类，确定用户类别，包括：负荷平缓型用户、负荷波动型用户、负荷逐级型用户；S2、若属于负荷平缓型用户，则通过分类方法确定预测日负荷曲线所属的负荷类别以及典型负荷曲线，基于与预测日邻近的临近日负荷数据以及典型负荷曲线预测修正用户基线负荷；若属于负荷波动型用户，则选取相似日负荷数据，基于相似日负荷数据预测修正用户基线负荷；若属于负荷逐级型用户，则基于用户历史负荷数据预测修正用户基线负荷。与现有技术相比，本发明能够更适配、更精准的预测不同用户的基线负荷，提升基线负荷预测修正能力。
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公开(公告)号：CN111861206A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010700143.9
申请日：2020-07-20
Applicant: 国网上海市电力公司 , 复旦大学 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 本发明涉及一种基于企业电力大数据的工业行业景气指数获取方法，包括以下步骤：1)获取行业内企业的用电信息，并进行清洗和修正；2)根据中类行业的用电量数据构建不同时期的复杂网络模型，用以描述行业间相互影响、相互传导的上下游关联关系；3)提取复杂网络模型的网络指标并采用隐马尔可夫状态转移模型进行工业行业景气指数预测。与现有技术相比，本发明具有有效整合企业耗电量高频数据、明确行业间的上下游产业结构、排除非生产性因素的干扰、构建细分行业的工业行业景气指数等优点。
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公开(公告)号：CN119831565A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411869986.6
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京交通大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/092 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明提供一种多目标强化学习的配电网检修计划设置方法和系统。包括：利用搜索法开展初始计划的合并与互斥判断；建立了包括配电网检修计划经济性、任务量等多个目标的检修计划调整数学模型，同时考虑了可能出现的工期时长波动；将数学模型转化为约束马尔可夫决策过程，定义检修状态、检修动作、检修计划编排奖励函数和约束空间，利用噪声深度Q强化学习对计划编排智能体进行训练求解；利用某检修计划数据验证了所提方法的有效性。本发明通过搜索法和多目标噪声深度Q强化学习，可以进行配电网检修计划自动合并与计划排期，提高检修计划的合理性和经济性，提升配电网决策的智能化。
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公开(公告)号：CN119721142A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411593515.7
申请日：2024-11-08
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N3/0495 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种基于神经网络的量化方法、装置、芯片、存储介质及程序产品。方法包括生成初始化数据和模拟数据；通过待量化模型处理初始化数据，以确定各个批量归一化层的松弛分布系数；通过待量化模型分别处理各个模拟数据，以确定各个批量归一化层的输出数据的第二均值和第二方差；确定批量归一化层的总损失，批量归一化层的总损失基于松弛分布系数、及各个批量归一化层对应的第二均值和第二方差；基于批量归一化层的总损失对模拟数据进行迭代，直至确定使得批量归一化层的总损失满足预设条件的目标数据，目标数据用于对待量化模型进行量化，以生成量化模型。可在无数据的情况下，生成用于模型量化的目标数据，从而量化模型，提升模型性能。
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