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公开(公告)号:CN112883588A
公开(公告)日:2021-06-01
申请号:CN202110288993.7
申请日:2021-03-18
申请人: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网能源研究院有限公司 , 北京经世万方信息技术有限公司
IPC分类号: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F113/04
摘要: 本发明公开了一种基于用户用电数据的分产业负荷曲线模拟方法、系统及装置,该方法包括:确定某地区样本行业内样本用户,并确定各季的季节典型日,计算该季典型日的用电量数值以及样本行业该季典型日用电量占样本行业典型日所在月份用电量的比重;计算行业用电量的实际放大系数;计算得到该行业实际该季典型日用电负荷;基于样本行业负荷数据得到行业模拟负荷,重复上述步骤,得到地区第一、第二、第三产业及居民生活模拟典型日负荷曲线。本发明基于部分用户用电数据,实现了从微观用户到行业再到产业用电负荷曲线的模拟,有助于揭示行业及产业负荷形态特征和负荷特性的时空演变规律,为优化电网运行方式以及制定相关运营发展策略提供决策支持。
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公开(公告)号:CN112766617A
公开(公告)日:2021-05-07
申请号:CN202110283998.0
申请日:2021-03-17
申请人: 国网能源研究院有限公司
摘要: 本发明公开了一种夏季电网最大负荷预测方法、系统及装置,该方法包括:计算去年夏季电网d日降温负荷;通过对去年日最大负荷与去年最高气温进行加权计算,得到去年夏季d日电网电力修正最高气温;根据去年夏季电网d日降温负荷与去年夏季d日电网电力修正最高气温,对去年夏季电网d日降温负荷与去年夏季d日电网电力修正最高气温进行散点图一次函数拟合,得到去年单位温度变化对降温负荷影响的一次函数;得到夏季d日的预测最高气温,代入一次函数,得到夏季d日预测的降温负荷;计算夏季d日预测电网基础负荷数据;根据夏季d日预测的降温负荷和夏季d日预测电网基础负荷数据建立夏季电网最大负荷预测模型。本发明解决了夏季最大负荷预测问题。
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公开(公告)号:CN112561159A
公开(公告)日:2021-03-26
申请号:CN202011460132.4
申请日:2020-12-11
申请人: 国家电网有限公司 , 国网电子商务有限公司 , 国网能源研究院有限公司 , 许继集团有限公司 , 国网新能源云技术有限公司
发明人: 刘劲松 , 谢国辉 , 张成龙 , 余秋霞 , 谢祥颖 , 艾宇飞 , 张崇见 , 李娜娜 , 吴静 , 娄奇鹤 , 刘思革 , 樊昊 , 栾凤奎 , 马晓光 , 刘润彪 , 单雨 , 王少婷 , 葛乐矣 , 张翠霞
摘要: 本发明公开了一种面向地市级的分层电力供需预测方法及系统,以宏观和微观相结合的方式进行电力供需预测,首先从影响因素少结构简单的场站和用户入手,获得场站电力供应分析预测结果以及用户电力需求分析预测结果,然后基于场站电力供应分析预测结果以及用户电力需求分析预测结果,以日、月、年为时间维度,依次对台区、变电站、区/县和地市进行电力供需预测的分层统计,最终得到地市电力供应分析预测结果和地市电力需求分析预测结果。相对于传统方案而言,本发明整个电力供需预测过程均是基于已有的电力相关数据,并不需要主观设定参数,因此,可以获得更为准确的电力供需预测结果,从而可以适应电力市场的快速发展和变化。
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公开(公告)号:CN112235824A
公开(公告)日:2021-01-15
申请号:CN202011161269.X
申请日:2020-10-27
申请人: 国网能源研究院有限公司
IPC分类号: H04W24/08 , H04L12/24 , H04L12/26 , H04B17/309
摘要: 本发明公开了一种无线能量传输驱动的两跳多中继网络性能分析方法、系统及装置,所述方法包括:计算中继节点Ri从源节点S收集到的能量Ei、计算中继节点Ri从源节点S接收到的信号值的大小、以及计算目的节点D从中继节点Ri接收到的信号值的大小;计算系统端到端信噪比,并计算莱斯衰落信道下系统链路中断的概率、中继节点Ri能量受限的概率、以及中继节点Ri能量够用的概率;计算系统的中断概率,并计算系统的吞吐量;根据系统的中断概率和系统的吞吐量对两跳多中继网络性能进行分析。
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公开(公告)号:CN111988797A
公开(公告)日:2020-11-24
申请号:CN202010793651.6
申请日:2020-08-10
申请人: 国网能源研究院有限公司
发明人: 张煜 , 熊轲 , 吴鹏 , 单葆国 , 谭显东 , 王成洁 , 唐伟 , 刘小聪 , 贾跃龙 , 谭清坤 , 马捷 , 霍沫霖 , 冀星沛 , 李江涛 , 张成龙 , 吴姗姗 , 徐朝 , 段金辉 , 张春成
IPC分类号: H04W24/02 , H04W24/06 , H04W16/22 , H04B17/391 , H04L12/26
摘要: 本发明公开了一种无线能量传输驱动的两跳多中继网络性能分析方法与系统,该方法包括步骤获取两跳多中继网络相关计算所需数据;计算系统网络中选定中继节点接收源节点能量及信息传输信号值,及目的节点接收选定中继节点的信息传输信号值;计算确定网络的端到端中断概率及吞吐量;根据计算的吞吐量对莱斯衰落信道条件下的网络性能进行评估,根据评估结果对网络进行优化。本发明通过分析网络信息传输与能量间的因果关系及系统各因素对户外无线能量传输驱动中继网络端到端中断概率及吞吐量性能的影响,确定能够适应户外物联网形势发展要求的、能够克服物联网节点能量有限缺点的、莱斯衰落信道条件下的网络性能评估计算方法。
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公开(公告)号:CN111915113A
公开(公告)日:2020-11-10
申请号:CN201910387020.1
申请日:2019-05-10
申请人: 国网能源研究院有限公司 , 国网陕西省电力公司经济技术研究院
摘要: 本发明公开了一种评估用户参与电网友好互动能力的负荷特性指标体系,属于电力工程技术领域,一种评估用户参与电网友好互动能力的负荷特性指标体系,包括以下步骤:S1:建立考虑用户行为和时序特征的指标体系,根据指标特点的不同,将其分为三类:用户负荷形态时序特征类指标、用户互动能力类指标、用户互动意愿类指标,S2:利用灰色关联度评价方法,评估用户参与电网友好互动的能力,以某地区调研用户各项指标理想最佳值作为参考数列的实体,被评价用户的各指标作为比较数列的实体,求关联度。本发明能够全面表征用户用电行为特点及负荷特性的变化、准确把握负荷特性的变化趋势、评估用户参与电网友好互动的能力。
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公开(公告)号:CN111738615A
公开(公告)日:2020-10-02
申请号:CN202010615898.9
申请日:2020-06-30
申请人: 国网能源研究院有限公司 , 华北电力大学
摘要: 本发明公开了一种基于ISM模型的能源业态演化影响因素分析方法,包括以下步骤:获取影响能源业态演化因素的相关数据;利用灰色关联分析法构建能源业态影响因素集,并使用Granger因果检验法得到影响各因素之间相关关系;根据各影响因素之间相关关系,构建ISM解释结构模型;对各影响因素按照重要程度进行划分,获得层级划分图;对各影响因素按直接影响因素、间接影响因素和全局影响因素划分,得到能源业态演化影响因素层级结构图。本发明可以有效地实现对能源业态演化数据的非线性相关分析,从而有助于提高能源业态演化趋势分析的准确度和效率。
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公开(公告)号:CN110135619A
公开(公告)日:2019-08-16
申请号:CN201910262783.3
申请日:2019-04-02
申请人: 国网能源研究院有限公司
摘要: 本发明公开了一种中长期电供暖需求的预测方法及系统,包括:在待预测区域内获取供暖参数;基于所述供暖参数和预先构建的电供暖需求预测模型对待预测周期内的电供暖需求进行预测;所述电供暖需求预测模型为,根据各情景模式下电供暖面积、电供暖电量、电供暖负荷和电供暖配套电网容量之间的关系进行构建的;所述供暖参数包括:燃煤供热面积和新增电供暖推广比例。本发明提供了一套全流程的预测方法,形成普适易用的方法论模型,为准确把握电供暖未来发展潜力、制定发展策略提供决策依据。
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公开(公告)号:CN110135619B
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN201910262783.3
申请日:2019-04-02
申请人: 国网能源研究院有限公司
摘要: 本发明公开了一种中长期电供暖需求的预测方法及系统,包括:在待预测区域内获取供暖参数;基于所述供暖参数和预先构建的电供暖需求预测模型对待预测周期内的电供暖需求进行预测;所述电供暖需求预测模型为,根据各情景模式下电供暖面积、电供暖电量、电供暖负荷和电供暖配套电网容量之间的关系进行构建的;所述供暖参数包括:燃煤供热面积和新增电供暖推广比例。本发明提供了一套全流程的预测方法,形成普适易用的方法论模型,为准确把握电供暖未来发展潜力、制定发展策略提供决策依据。
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公开(公告)号:CN118171757A
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202311796925.7
申请日:2023-12-25
申请人: 国网能源研究院有限公司 , 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院
摘要: 本发明涉及一种煤炭供给预测方法、装置及电子设备,所述方法包括:采集指定历史时间段内的煤炭供给数据预处理后提取煤炭供给相关的特征数据得到训练数据来训练构建的至少两个煤炭供给预测模型;利用基于训练好的煤炭供给预测模型对当前时间段的煤炭供给量数据进行预测并为此调整产能和策略而为国内煤炭基地产能投放节奏、进出口政策导向制定提供支撑。本申请基于分析煤炭供给数据预测更准确、精确且高效率高鲁棒性的供给量数据预测结果,有助于策略产能调整实现最优分配、最大限度的节约和保障能源安全。
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