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公开(公告)号：CN116977467A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310927412.9
申请日：2023-07-26
IPC分类号： G06T11/00 , G06F40/205 , G06F40/295
摘要： 本公开提出一种图标生成方法、装置、电子设备及存储介质。具体方案为：接收图标生成请求，其中，图标生成请求包括：初始图标需求信息，并对初始图标需求信息进行解析处理，以获取多个目标需求关键词，再将多个目标需求关键词一并输入至目标图标生成模型之中，以获取目标图标生成模型输出的目标图标，实现联合目标图标生成模型高效地生成目标图标，有效地提升目标图标的生成效率。
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公开(公告)号：CN114820056A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210427477.2
申请日：2022-04-21
发明人： 王鸿策 , 钟明 , 郭小江 , 安娜 , 申旭辉 , 石冠海 , 孙财新 , 李力 , 潘霄峰 , 张龙 , 赵瑞斌 , 杨宁 , 汤海雁 , 杨伯亨 , 秦猛 , 吴凡 , 李春华 , 王春森 , 关何格格
摘要： 本申请提出一种电力现货市场中持留行为的确定方法、装置及电子设备，其中，方法包括：获取电力现货市场中各发电商的报价数据信息；基于所述报价数据信息对所述各发电商进行数据测试，获得所述各发电商的数据测试结果；其中，所述数据测试为勒纳指数测试和行为影响测试中任意一个；根据所述各发电商的数据测试结果，确定所述各发电商是否存在持留行为。本方案可以根据数据测试结果来确定各发电商是否存在持留行为，从而可以避免由于发电商的持留行为对市场造成危害。
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公开(公告)号：CN117331985A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311266220.4
申请日：2023-09-27
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/22 , G06Q50/06
摘要： 本发明提出一种电力现货市场系统中分时数据的存储方法和存储装置，所述电力现货市场系统中分时数据的存储方法，包括以下步骤：获取电力现货市场系统中多个分时数据和分时数据的标识信息；根据多个分时数据和分时数据的标识信息，生成存储信息。由此，该存储方法根据多个分数数据和分数数据的标识信息，生成一条存储信息，来减少数据库存储的行数，从而减少了数据存储的空间。
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公开(公告)号：CN116957635B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311212662.0
申请日：2023-09-20
发明人： 王春森 , 聂妮纳 , 曾杨柳 , 钟明 , 安娜 , 李力 , 杨宁 , 王凯 , 黄思皖 , 史鉴恒 , 王宝岳 , 李慧琳 , 李昊义 , 吕佳伟 , 董曦薇 , 张宪栋 , 董世佛 , 王彦涛 , 黄雪莹 , 高亚林 , 沈惠聪 , 江晨 , 李小翔 , 刘斐
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 本公开提出了一种电力价格获取方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取待预测的供给节点和使用节点的用电数据；基于用电数据获取供给节点向使用节点输电的目标交易路径，以及第一申报价格；基于目标交易路径计算折算参数，并基于折算参数和第一申报价格，确定供给节点的第二申报价格；基于第一申报价格和第二申报价格，确定目标输电价格。通过将预测生成目标交易路径和使用节点的第一申报价格，计算折算参数，基于计算折算参数确定第二申报价格，并通过第一申报价格和第二申报价格生成目标输电价格，以此从供给节点和使用节点以及二者的交易路径三个维度，制定更加准确的输电价格，为后续的制定电价、招标等工作提供准确的数据。
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公开(公告)号：CN117056758A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311311806.8
申请日：2023-10-11
摘要： 本公开提出一种风电机组运行状态识别方法、装置及设备，方法包括：获取多个风电机组在目标时刻的状态数据，以及各风电机组对应的理论功率；基于各风电机组对应的理论功率，将多个风电机组在目标时刻的状态数据划分为至少一个数据集；采用粒子群算法，分别确定各数据集对应的至少一个初始聚类中心；针对任一数据集，基于数据集对应的各初始聚类中心，对数据集进行聚类，以得到对应的至少一个数据簇；基于各数据簇，确定各风电机组在目标时刻的运行状态。由此，可以实现对风电机组在目标时刻的运行状态的自动识别，可以提高识别结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN116719636A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310507401.5
申请日：2023-05-06
IPC分类号： G06F9/50 , G06F16/957 , G06Q40/04 , G06Q50/06
摘要： 本公开提出一种用于电力现货交易的资源优化方法、装置及设备，方法包括：响应于用户的资源请求，获取用于电力现货交易的待加载图表资源；其中，待加载图表资源包括至少一个待加载图表；基于各待加载图表的图表高度，将待加载图表资源划分为第一图表资源和第二图表资源；加载并显示第一图表资源；在第一图表资源加载完成的情况下，加载并显示第二图表资源。由此，可以实现对CPU资源的优化，提升加载图表的流畅性，改善用户的使用体验。
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公开(公告)号：CN116562986A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310611931.4
申请日：2023-05-26
IPC分类号： G06Q30/0601 , G06Q40/04 , G06Q50/06
摘要： 本申请公开了一种电力现货市场中机组交易策略的处理方法及装置，该方法包括：获取待处理机组的起始出力和终止出力，并获取与所述起始出力和所述终止出力对应的报价信息；根据所述起始出力、所述终止出力和所述报价信息，生成所述待处理机组对应的目标交易策略，其中，所述目标交易策略由多段交易数据组成；响应于所述目标交易策略满足验证条件，向服务器提交所述目标交易策略，本申请在当电力现货市场中机组较多时，可以一次提交多个机组的交易策略，使用户提交机组交易策略时操作更加便捷、减少出错的可能性，提高了提交机组交易策略的高效性和准确性。
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公开(公告)号：CN118710324A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410300706.3
申请日：2024-03-15
发明人： 黄思皖 , 钟明 , 安娜 , 任立兵 , 李力 , 杨宁 , 王春森 , 史鉴恒 , 王宝岳 , 杨雪 , 高亚林 , 沈惠聪 , 江晨 , 王静 , 任鑫 , 李小翔 , 冯帆 , 杨永前 , 韦玮 , 吴磊 , 刘旭亮
IPC分类号： G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种电力现货市场最优减载策略优化方法及相关设备，属于新型电力系统技术领域，本方法将预处理的电力现货市场数据输入至预先构建的双层规划模型以获得电力现货市场的最优减载量；其中，双层规划模型的上层模型为电力现货市场成本最小化策略；而下层模型采用两个神经网络，神经网络来表征上层(代理)决策与下层(市场)结果之间的映射，即采用神经网络模型取代原有算法中下层经济调度约束问题，用来捕捉输入变量和价格之间的映射；使得本方法构成一个非凸优化问题并进行求解得到最优的减负载量以获得最大收益；本方法通过创新的模型架构、数据选择和训练策略，提高了原算法模型的性能和适用性。
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公开(公告)号：CN118172088A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410300702.5
申请日：2024-03-15
发明人： 黄思皖 , 钟明 , 安娜 , 李力 , 杨宁 , 王春森 , 任立兵 , 史鉴恒 , 王宝岳 , 杨雪 , 高亚林 , 沈惠聪 , 江晨 , 王静 , 张燧 , 王青天 , 邸智 , 王芸靖 , 郑子辰 , 葛戈 , 刘雅欣 , 杨紫阳 , 伊然 , 任鑫 , 李小翔 , 薛丽 , 李亚川 , 孙可欣
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/096
摘要： 本发明公开了一种基于自适应循环神经网络的电力现货市场日前价格预测方法及系统，包括：将采集电价的原始数据进行清洗；基于时序相似性对清洗后的数据进行分割量化，获取若干段分布最不相似的时间序列；基于所有时间段的完全标记数据构建RNN模型，并对RNN模型进行模型预训练，得到网络参数；基于若干段分布最不相似的时间序列构建迁移学习模型，将网络参数输入至迁移学习模型中进行迭代训练，得到最优化的迁移学习模型；再次采集电价的原始数据输入至最优化的迁移学习模型中，获取预测电力现货市场的日前价格。本发明对时间序列数据进行迁移学习，构建一个时间无关的模型用于未知测试集数据，能够提高模型准确率，准确的获得参考预测结果。
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公开(公告)号：CN117913778A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311503467.3
申请日：2023-11-13
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0499 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/09 , G06N3/084 , G06N3/088
摘要： 本申请提出一种短期风电功率预测方法、系统、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取风电场待预测日的数值天气预报数据、待预测日前一日的测风塔实测数据和风电功率实测数据，并对所述预测日前一日的测风塔实测数据和风电功率实测数据进行预处理；将所述数值天气预报数据输入到预先训练好的FNN模型中进行特征提取，得到所述数值天气预报数据的特征数据；将所述数值天气预报数据的特征数据、所述预处理后的测风塔实测数据、所述预处理后的风电功率实测数据输入到预先训练好的风电功率预测模型中，得到所述待预测日的风电功率预测数据。本申请提出的技术方案，通过对数据进行多环节处理，提高了风电场短期风电功率的预测精度。
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