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公开(公告)号：CN116957428A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310727935.9
申请日：2023-06-19
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司武汉分院 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种基于生命周期计算光伏设备供应链碳足迹的方法及系统，属于碳排放技术领域。本发明方法，包括：基于所述周期数据建立所述光伏设备的一般化物质消耗与排放计算模型；基于所述链结构数据，构建所述光伏板生命周期的单向碳链结构；构建总排放量计算模型；分别构建所述光伏设备的生产过程功耗模型、运输过程碳排放估算模型及生命周期内碳减排模型；构建所述光伏设备的生态足迹模型，依据所述生态足迹模型，计算得到光伏设备的供应链碳足迹。本发明的实施能够确定光伏发电行业的碳足迹与光伏设备供应链的直接与间接碳排放量，能够结合光伏设备的碳减排量，计算光伏设备在全生命周期环节的碳排放，以评估光伏设备的减排效果。
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公开(公告)号：CN116505509A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202211595951.9
申请日：2022-12-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 一种基于电动汽车标准模型的负荷集控方法及系统，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，从IEC61970标准规定的通用信息模型中获取电动汽车本体、充电桩、充电站的设备模型参数，并构建设备模型；步骤2，基于所述设备模型，从不同型号的电动汽车本体、充电桩、充电站设备上采集参数信息，以生成设备模型集群；步骤3，将所述设备模型集群中的每个设备模型与IEC61970标准中定义的标准设备模型进行比较，并实现模型的关联、派生和映射，以对所述设备模型集群进行更新；步骤4，基于更新后的设备模型集群进行电动汽车充电负荷仿真，并根据仿真结果获取最优的负荷集控方案。
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公开(公告)号：CN116050943B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310286842.7
申请日：2023-03-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0637 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 多类型用户需求侧资源物理调节能力归一计算方法和系统，所述方法包括：划分需求侧资源中所有电力用户的电力设备类型；统计电力用户可参与需求响应的各类型电力设备物理数据；按照用户类型和设备类型采集历史数据，根据电力设备类型和历史数据计算相应的电价敏感系数；基于物理数据、电价敏感系数和归一化系数计算电力用户不同类型电力设备的需求响应物理调节能力；综合所有电力用户不同类型电力设备的需求响应物理调节能力，得到整体需求侧资源物理调节能力归一化计算总值。可适应多类型用户，更为通用，便于电力公司对所有电力用户综合考虑优化，制定最优的需求响应策略，便于对需求侧资源整体评估和综合统筹。
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公开(公告)号：CN116070144A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202211596274.2
申请日：2022-12-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06F18/241 , G06F18/23 , G06F18/2135 , G06Q50/06
Abstract: 一种基于容量紧缺度的台区分类方法、装置及介质，其特征在于，方法包括以下步骤：步骤1，分析电网台区容量紧缺原因并建立容量缺额指标，采用PCA方法对所述容量缺额指标进行降维以获取关键缺额指标；步骤2，计算所述关键缺额指标的熵权，并采用特征加权的模糊C均值聚类算法对所述关键缺额指标的特征矩阵进行聚类，以获取台区类型；步骤3，建立容量紧缺度描述模型以获得所述台区的容量紧缺类型，并采用灰色关联分析法判定所述容量紧缺度描述模型与所述关键缺额指标之间的关联关系，并根据所述容量紧缺类型、所述关联关系生成台区治理规划；步骤4，基于步骤3中获取的所述台区类型和步骤4中获取的所述台区治理规划对所述台区进行治理。
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公开(公告)号：CN115439017B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211298505.1
申请日：2022-10-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供了一种面向多事件场景下的非介入负荷辨识事件检测方法及装置，首先通过负荷辨识终端获取用户基本负荷数据；然后将窗口内用电数据分为“稳定”和“冲击”状态，并基于广义极值分布检测出“冲击”状态；最后针对多设备同时开启（多事件）的负荷辨识场景，基于滑动窗口边缘检测分离出多设备事件状态。本发明所述的方法及装置解决了在现场负荷辨识场景中多设备开启事件无法分离而导致的设备误辨的问题，提高了事件检测率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114023060B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202111328056.6
申请日：2021-11-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 一种基于中继器的智能用电数据采集与上传方法与系统，其特征在于，所述方法包括以下步骤：步骤1，智能用电数据采集终端基于中继器以预设时间间隔循环发送数据请求并删除预先采集的用电数据；步骤2，待删除完成所述预先采集的用电数据后，所述智能用电数据采集终端采集用电数据，并响应所述中继器的请求，发送所述用电数据，其中，所述智能用电数据采集终端基于所述中继器发送的所述重复请求进行判定，并确认是否再次采集和发送所述用电数据；步骤3，所述中继器接收到所述用电数据后，将所述用电数据实时转发至用电数据处理主站中。本发明中的数据采集与上传，方法简单、采集到的数据准确、降低主站数据处理复杂度，提高分析的准确性。
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公开(公告)号：CN115940144A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211599779.4
申请日：2022-12-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 一种新型电力负荷管理系统分布式新能源信息预测方法，获取分布式新能源发电功率、储能状态和负载用电功率；基于小波变换神经网络法构建分布式新能源的功率预测模型输出不同瞬时频率下的功率预测结果；采集分布式新能源的发电功率、储能状态和负载用电功率，在预测时间窗内对功率进行预测，确定负载供电或功率余量的控制策略；执行控制策略时利用功率预测模型在反馈时间窗内对功率进行预测，以功率反馈结果与功率预测结果的误差最小为训练目标，基于闭环控制策略，采用遗传算法对功率预测模型进行迭代优化，以优化后的功率预测模型进行分布式新能源信息的预测。本发明快速准确地预测短时间内的分布式新能源发电功率、储能装置状态和负载用电功率。
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公开(公告)号：CN115829418A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310075359.4
申请日：2023-02-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 适用于负荷管理的电力用户负荷特性画像构建方法和系统，所述方法包括：确定负荷管理的目标电力用户，对目标电力用户采集多时间尺度下的负荷特性指标数据；建立用户负荷特性标签体系，结合电力用户测量数据，计算得到目标电力用户的各类型负荷特性标签，对用户进行多类型负荷特性标签下的用户负荷可调潜力指标评价；根据用户负荷可调潜力指标评价结果对目标电力用户进行聚类分析，得到适用于负荷管理的电力用户负荷特性画像。可有效为面向电力用户进行负荷管理措施时，提供详细的用户标签分类和相应负荷管理措施类型指导依据。
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公开(公告)号：CN115431811A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211388746.5
申请日：2022-11-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 一种基于电网数据采集网络的电动汽车有序充电控制系统和方法，所述系统包括电动汽车充电桩、电网调度系统、用户及车辆信息采集系统、用电信息采集系统、集中器，电动汽车充电桩获取充电桩充电参数信息并将其传输至集中器；用电信息采集系统分别采集电网调度系统、用户及车辆信息采集系统的台区负荷预测信息、用户及车辆信息，并将采集的信息下发至集中器；集中器设有有序充电优化策略计算模块，该计算模块计算并输出有序充电优化策略，该策略下发至电动汽车充电桩执行，实现基于电网数据采集网络的电动汽车有序充电控制。本发明充分利用电网现有用电信息采集设备及网络，实现了电动汽车负荷有序充电，经济性优异，利于工程应用推广。
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公开(公告)号：CN115081533A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210778301.1
申请日：2022-06-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 一种基于两级聚类和MGRU‑AT的客户侧负荷预测方法，包括如下步骤：采集客户侧负荷瞬时有功功率的历史数据并进行预处理，得到可调节负荷功率序列；计算可调节负荷功率序列的样本间的DTW距离和欧氏距离，进而得到距离值；进而确定历史客户侧负荷功率序列的聚类中心样本集和簇群个数；根据历史客户侧负荷功率序列的聚类中心样本集，利用K‑Medoids算法，得到不同客户侧负荷的聚类结果；根据不同客户侧负荷的聚类结果，利用多通道循环神经网络模型，得到最终的MGRU‑AT预测模型。本发明利用基于改进Canopy和K‑Medoids两级聚类算法可以有效聚合客户侧负荷，防止因聚类簇过多或过少而导致的对原始数据的过划分和欠划分，且消除聚类中心点偏移的现象，提升聚类数据的合理性和相似性。
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