-
公开(公告)号：CN111985958A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010719477.0
申请日：2020-07-23
Applicant: 昆明电力交易中心有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种电力交易多市场协同管控方法，包括通过为每个电力交易平台建立对应的电力交易主体准入资格模型；然后将实时从每个电力交易平台中获取每个电力交易主体的账户信息以及交易数据，并以电力交易主体为维度将其进行合并存储；再选定交割周期并获取交割周期内每个电力交易主体的交易数据，然后将其结合电力交易主体主准入资格模型以及系统预设判断规则判断每个电力交易主体在交割周期内是否具有交易资格；当电力交易主体在交割周期内不具有交易资格，则向电力交易平台的管理员发送预警提醒。本发明可实现对电力交易平台中的各个电力交易主体进行实时管控。本发明还提供了一种电力交易多市场协同管控系统。
-
公开(公告)号：CN111144624A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911257484.7
申请日：2019-12-10
Applicant: 昆明电力交易中心有限责任公司
Abstract: 本发明提出了一种可再生能源电力配额分配的优化方法。本发明计算自顶向下可再生能源电力消纳总量；计算各省份自底向上消纳量配额；通过ZSG-DEA(Zero Sum Gains Data EnvelopmentAnalysis)模型对各省份自底向上消纳量配额进行再分配，以达到分配的最有效。本发明可以以自顶向下的方式确定可再生能源消纳总量，实现了消纳总量在各省份消纳量的最佳再分配。
-
公开(公告)号：CN111028001A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911172732.8
申请日：2019-11-27
Applicant: 昆明电力交易中心有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于容量市场的燃煤机组搁置成本补贴计算方法，所述方法包括：分别获取参考燃煤机组和老旧燃煤机组的CONE值和NE&AS值；计算NCONE比值，其中，所述NCONE比值为所述老旧燃煤机组与所述参考燃煤机组的NCONE值之比；获取容量需求价格曲线，并根据所述容量需求价格曲线获取容量出清价格；根据所述容量出清价格和NCONE比值，计算所述老旧燃煤机组的容量补贴价格。本发明公开了一种基于容量市场的燃煤机组搁置成本补贴计算装置。采用本发明，可以实现解决老旧机组的生存问题。
-
公开(公告)号：CN118350628A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410455564.8
申请日：2024-04-16
Applicant: 昆明电力交易中心有限责任公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q30/0201 , G06Q40/04 , G06Q50/06 , G06F18/2433 , G06F18/2431
Abstract: 本申请涉及一种市场力风险的监测方法、系统及计算机可读存储介质，其方法包括：基于获取的至少一个售电公司的电力零售交易数据确定多个风险监测指标；若市场结构指标大于风险监控阈值，则将所述多个风险监测指标输入至市场力评价模型进行处理，得到各所述售电公司的市场力评价结果；将所述市场力评价结果分别输入到市场力风险综合警报系统和市场力行为异常警报系统，对各所述售电公司的市场力风险和市场力行为异常进行预警。本申请提供了一套科学、合理、敏感的市场力风险监测体系，能够适应电力零售市场主体分散、场景多变、价格多元的特征，帮助电力交易机构及时有效发现风险隐患，为电力零售市场健康平稳运行提供基本保障。
-
公开(公告)号：CN112950019B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202110224761.5
申请日：2021-03-01
Applicant: 昆明电力交易中心有限责任公司
IPC: G06F16/35 , G06Q50/06 , G06Q30/0282 , G06F40/30 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于联合注意力机制的售电公司评价情感分类方法，属于信息技术领域。该方法包括售电公司评价文本数据集的构建与划分、模型训练、模型调优和售电公司评价情感分类四大步骤。该方法获得的评价情感的分类结果一定程度可以反映电力用户对于售电公司的情感倾向，能够在某种意义上刻画售电公司在零售市场的客户满意度和好评度；分类结果可以作为评估售电公司服务质量、信用等级的一个重要指标，能够促进售电公司不断提升服务质量，优化电力套餐结构，调整电力价格，保障电力零售市场的良性竞争和健康平稳运行。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111275285B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN201911393389.X
申请日：2019-12-30
Applicant: 昆明电力交易中心有限责任公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种计及可中断负荷容量的用电量调控方法和系统，该方法包括以下步骤：根据现货市场价格、系统负荷需求量、售电公司的售电信息和用户的用电信息，获取在系统调用用户可中断负荷时售电公司的预期收益和用户的预期收益；采用斯坦科尔伯格双层博弈模型，基于售电公司和用户的预期收益构建售电公司和用户的最大化收益的双层模型；采用逆向倒推法对该双层模型进行求解，确定最优可中断负荷容量并更新售电公司予以用户的调用补贴价格；根据用户拟出售给售电公司的最优可中断负荷容量和更新后的售电公司予以用户的调用补贴价格，确定可中断方案并对用户的实际用电量进行调控。本发明实现了系统可中断负荷时，售电公司和用户的利益的最大化。
-
公开(公告)号：CN113505338B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202110816472.4
申请日：2021-07-20
Applicant: 昆明电力交易中心有限责任公司
IPC: G06F17/11 , G06Q10/04 , G06Q10/10 , G06Q30/0283 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种电力市场环境下电力零售套餐购电量智能调整装置，属于电力交易技术领域。该装置包括电网集抄系统、智能终端和电力零售交易系统；电网集抄系统包括智能终端绑定申请接收模块、智能终端绑定验证短信管理模块、智能终端‑户号对应关系管理模块、集抄电量采集及整理模块和集抄电量定向分发模块；智能终端包括集抄系统绑定申请模块、集抄系统绑定验证模块、集抄电量接收模块、测算模型优选模块等结构。电力零售交易系统包括登录模块、智能终端自动登录管理模块等结构。通过本发明能保障电力零售套餐购电量与当月实际用电量的匹配度，及时、准确调整电力零售套餐购电量，大幅降低电力市场环境下电力用户用电价格风险。
-
公开(公告)号：CN113570426B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202110820214.3
申请日：2021-07-20
Applicant: 昆明电力交易中心有限责任公司
IPC: G06Q30/0601 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于标准零售套餐的电力交易系统和方法，属于电力市场交易系统技术领域。该系统包括套餐参数管理模块、套餐配置模块、套餐上架模块、套餐浏览搜索模块、套餐下单模块、套餐审核模块、套餐购买资格管理模块、身份验证模块、交易协议模块和资金管理模块。本发明对现有线下电力零售交易方式进行改变，将现有售电公司与零售用户签订的线下合同转变为由不同标准套餐参数组成的标准化合同。同时售电公司可通过设置套餐控制参数对自身风险进行管控，减少自身损失，满足了售电公司对产品服务多样化、差异化，降低运营成本和扩大零售用户群体等需求。
-
公开(公告)号：CN114742584A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210353320.X
申请日：2022-04-02
Applicant: 昆明电力交易中心有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种售电公司批零差额收益结算系统及方法，属于电力系统技术领域。该系统包括正常结算数据采集模块、差错结算数据采集模块、结算参数设定模块、售电公司零售电能正常结算模块、售电公司零售电能差错结算模块、售电公司批发电能正常结算模块、售电公司批发电能差错结算模块、售电公司批零收益正常结算模块、售电公司批零收益差错结算模块、售电公司批零收益账单模块等结构，本发明系统结构新颖，结算过程合理、高效，有利于准确计算售电公司的批零收益，出具售电公司批零收益账单，为电力市场交易结算的先进机制提供有效技术支撑。
-
公开(公告)号：CN114219137A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111479260.8
申请日：2021-12-06
Applicant: 昆明电力交易中心有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种基于概率性长短期记忆模型的风速区间预测方法，首先构建LSTM时序预测模型和高斯过程回归概率性预测模型；然后根据所述LSTM时序预测模型和高斯过程回归概率性预测模型，构建概率性的LSTM时序预测模型；通过提取的预报因子和预报对象，训练得到所述概率性的LSTM时序预测模型参数，得到最优概率性的LSTM时序预测模型；针对任意一组风速预报因子，提取预报风速的均值和方差，根据所述均值和方差构建风速的正态分布，以便预测得到高精度的风速结果。本发明的有益效果是：能快速提供风速区间预测结果，且该预测结果具有深度学习的高精度拟合特性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
48
records
(took 0.049 seconds)
