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公开(公告)号：CN115905348A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211313830.0
申请日：2022-10-25
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/215 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种多源异构数据的行业用电异常预警方法及系统，接收物联网设备采集到的包括行业用电数据和环境数据的多源异构数据，保证了数据采集的实时性和完整性；通过边缘云通讯网络传输将多源异构数据传输至边缘服务器，因此基于云通讯网络的数据采集与传输具有高效性和低成本的特点，也为多源异构数据的有效整合提供了基础；对多源异构数据进行数据预处理，将多源异构数据中的异常用电数据进行标记，并基于机器学习模型的训练和测试得到各行业用电数据的检测结果，以此方式能够高准度地进行行业用电异常预警。
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公开(公告)号：CN115796358A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211503703.7
申请日：2022-11-28
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
摘要： 本发明公开了一种碳排放预测的方法与终端，获取统计年鉴历年的统计数据，并对所述统计数据进行数据清洗；针对清洗后的所述统计数据，通过随机森林算法进行影响因素的重要程度判别，根据重要性选择影响因素，并生成特征矩阵；建立碳排放预测模型，所述碳排放预测模型基于改进烟花算法IFWA和广义回归神经网络GRNN；根据所述特征矩阵对所述碳排放预测模型进行训练，并在训练后根据输入的各个影响因素的数值，进行碳排放的预测；本发明针对影响因素复杂的问题，采用随机森林算法筛选因素并判别其重要程度，并针对传统烟花算法易使模型陷入局部最优解的问题，采用改进烟花算法，有效提高了模型的预测性能，提高了碳排放预测的精度。
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公开(公告)号：CN112182019B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202011121105.4
申请日：2020-10-20
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/242 , G06F16/2458
摘要： 本发明涉及一种电网统计专业指标特征提取的语义解析搜索方法，包括步骤：获取电网统计专业电网指标术语，建立术语库；建立电力专业指标数据库，所述电力专业指标数据库中包括电力专业指标数据以及根据各项指标的特性所提取指标的关键词；将所需搜索的内容切分为单个字义的关键词；将各个关键词在术语库中进行模糊匹配，得到标准的关键词；将得到的标准的关键词进行重组拼装，将重组的片段在所建立的术语库进行比对，筛选出所含关键词在电力专业指标数据库中存在对应的关键词的重组片段，将其作为最终的搜索片段；利用该搜索片段在电力专业指标数据库中获取相应的查询指标结果。本发明能够提高电网统计专业指标的查询效率。
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公开(公告)号：CN114237880A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111490214.8
申请日：2021-12-08
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06F9/50
摘要： 本发明公开了基于CG&S分布式计算方法的灵活性资源规划方法及终端，包括步骤：步骤S1、建立多阶段随机灵活性资源规划模型；步骤S2、使用丹茨‑沃尔夫公式将多阶段随机灵活性资源规划模型的目标函数分解并重新表述为主问题和子问题；步骤S3、求解分解后的主问题和子问题，得到目标函数的最优规划策略。本发明通过建立多阶段随机灵活性资源规划模型并使用丹茨‑沃尔夫公式分解并重新表述为主问题和子问题求解，实现对复杂的资源规划问题的求解，得到电力系统中灵活性资源的最优规划策略。
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公开(公告)号：CN114139649A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111491877.1
申请日：2021-12-08
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于地理信息系统的灵活性机会时空评估方法及终端，包括步骤：步骤S1、基于地理信息系统在不完全信息状态下采用K‑NN分类算法确定每个用电负荷连接的主变电站；步骤S2、根据人口普查数据预测各类电器的使用数量，根据聚合各个电器的不同月份和不同时段的平均用电需求，从而估计未来的额外用电需求；步骤S3、根据未来的用电需求，对基于各变电站容量的灵活性机会进行评估；步骤S4、基于地理信息系统，将对灵活性机会评估的结果展示在地图上。本发明通过K‑NN分类算法收集电力系统的低压网络数据，综合了时间与空间的因素，满足电力规划工作人员的需求，利于灵活性资源的开发。
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公开(公告)号：CN113761036A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111045247.1
申请日：2021-09-07
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/248 , G06F16/2458 , G06F16/29 , G06Q10/06 , G06Q50/06
摘要： 本发明提出一种电网统计专业指标多维关联组表查询展示方法，用于电网统计数据的展示，所述多维关联组表为电网统计专业指标数据库的数据结构，该数据结构通过以用于电网统计的专业指标数据来设定；所述展示方法以多维关联组表内各指标数据的相互包含关系建立父子关系模型，使父子关系模型中的指标数据具有地理属性和时间属性，再根据父子关系模型把展示数据划分为父类数据和子类数据以使展示数据便于查询；本发明能将指标信息与GIS地图进行关联，按省、市、县/区三个层面的指标逐层分解，依据地理位置在地图上显示指标情况，还原指标的地理属性。同时预置本期值、同比、累计值、累计同比信息，快速定位异常指标所处地理位置，更好地聚焦异常区域。
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公开(公告)号：CN113657735A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110886642.6
申请日：2021-08-03
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明涉及考虑森林碳汇能力约束的“碳中和”场景下电源结构规划方法，包括：预测碳中和场景下目标年的负荷、电量需求和负荷特性参数，以及森林碳汇能力；基于森林碳汇能力、火电合理利用小时数确定目标年的火电装机范围；基于区域资源禀赋、基核水平等计算目标年的水电和核电等非火常规电源装机范围；基于区域资源禀赋、电量平衡约束计算“碳中和”目标年的风电、光伏新能源装机范围；基于区域资源禀赋、电力和调峰平衡约束计算目标年的抽水蓄能和电化学储能等储能装机范围；基于上述各类型电源装机范围，得出碳中和场景下的电源装机结构规划方案，并对电力、电量和调峰平衡约束进行迭代优化；本发明能提出碳中和场景下的电源结构方案。
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公开(公告)号：CN112506921A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011275902.8
申请日：2020-11-16
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/25 , G06F16/9535 , G06F40/216 , G06F40/30
摘要： 本发明涉及一种基于数据中台的多源异构指标多维自助分析方法，包括步骤：通过ETL抽取技术，从多个专业部门接入相关的指标报表数据；基于接入的报表，抽取单位、指标、时序三类元素，对多源异构指标数据进行匹配关联，形成规范统一的指标存储库；封装Data Analysis模型，在操作界面以图标拖拽的形式对指标进行相应的分析，并产生对应的结果显示；构建具有电力指标特色的经济活动分析指标知识库；对单个分析场景进行标签化处理，并存储标签化的分析场景，搭建全量场景池；进行信息过滤，将筛选结果存入索引数据库中供分析人员查询；收集分析人员对分析场景的反馈信息，依次来对场景池进行优化。本发明形成标准化的指标模型库，利用语义检索技术实现多源异构指标多维自助分析。
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公开(公告)号：CN117728400A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311703387.2
申请日：2023-12-12
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种基于运行场景确定电力系统备用容量的方法及终端，利用电力系统的历史运行数据进行聚类，得到电力系统的典型运行场景，然后以备用费用最低为目标计算典型运行场景所需的典型备用容量；针对待确定时段的运行场景从所有典型运行场景中筛选出匹配运行场景，查询匹配运行场景所需的典型备用容量，根据查询到的典型备用容量以及待确定时段的运行数据，计算待确定时段下的电力系统备用容量。以此方式，在针对待确定时段进行备用容量确定的时候，可以直接筛选匹配运行场景并查询对应的典型备用容量，后续只需要使用公式计算即可得到待确定时段下的电力系统备用容量，此过程的计算量很小，可以快速近似地确定备用容量。
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公开(公告)号：CN116307119A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310147820.2
申请日：2023-02-22
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F17/11 , G06F17/18 , G06F17/15 , G06F17/10 , H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了基于集成学习的短期发电量预测方法，涉及短期发电量预测技术领域。为了解决现有模型没有充分考虑电量历史数据的周期性，因此导致现有模型存在预测精度低的问题。基于集成学习的短期发电量预测方法，所述方法包括以下步骤：通过MSTL充分提取原始序列的趋势项、周期项、残差项，对不同分量分别预测，提高了模型预测精度；对于周期项充分考虑了影响观测点的相邻的历史数据和距离观测点较远的若干个周期的历史时刻数据，是减小短期发电量预测误差的关键；通过对MSTL分解的残余项采用VMD算法进一步分解，降低了残余项的复杂性，对分量分别预测，进一步提升了模型的性能。
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