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公开(公告)号:CN109544398A
公开(公告)日:2019-03-29
申请号:CN201811414810.6
申请日:2018-11-26
申请人: 国家电网有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院
摘要: 本发明公开了一种基于用户需求导向的综合能源服务定价机制,首先,基于综合能源服务在内容和形式上存在差异,将能源服务分为服务产品类和业务管理类;之后,制定服务产品类能源服务的最优价格;之后,制定业务管理类能源服务的最优价格;最后,制定综合能源服务套餐的最优价格。本发明立足于用户需求的异质性,以用户满意度为中心,在分析综合能源服务定价策略的基础上,引入用户感知效用、用户意愿和用户偏好的概念,提出了一种基于用户需求导向的综合能源服务产品及服务套餐定价方法,相较于传统定价方法,更好地满足了用户的差异化需求,保障了能源提供方获得合理化收益,营造了双赢的局面。
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公开(公告)号:CN109064079A
公开(公告)日:2018-12-21
申请号:CN201811279934.8
申请日:2018-10-30
申请人: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 国网河南省电力公司
发明人: 刘军会 , 白宏坤 , 李虎军 , 杨钦臣 , 杨萌 , 王江波 , 尹硕 , 宋大为 , 李文峰 , 邓方钊 , 赵文杰 , 华远鹏 , 马任远 , 金曼 , 李宗 , 杨进 , 武玉丰 , 李桂林 , 张福生 , 代永梅
CPC分类号: G06Q10/06315 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种基于负荷分类的电力需求响应基线计算方法的选取方法,首先采集省网和参与电力需求响应用户统调的用电8760负荷数据;之后分别计算省网用电负荷和参与电力需求响应的各用户的用电负荷特性,包括年负荷静态下降系数K和月负荷率年平均值σ;之后以月负荷率年平均值σ为横坐标,年负荷静态下降系数K为纵坐标,以省网负荷特性指标K和σ为象限交叉点,用户可分为三类:位于第一象限的高负荷率小波动类型、位于第二象限的中负荷率中波动类型和位于第三象限的低负荷率大波动类型;之后根据用户分类的不同选取相适应的基线计算方法;本发明基于用户用电行为的差异,可有效提高基线负荷计算的精度,有助于公平合理测算用户需求响应规模。
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公开(公告)号:CN118094628B
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410287564.1
申请日:2024-03-13
申请人: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
摘要: 本申请涉及数据加密技术领域,提出了基于加密算法的多主体数据跨域安全交互系统,包括:基于数据跨域安全交互平台获取多主体数据,利用多主体数据获取数据采集序列;基于数据采集序列获取数据信息动态起伏指数;基于数据信息动态起伏指数获取动态起伏特征序列及突变起伏特征序列;根据动态起伏特征序列及突变起伏特征序列获取敏感成分丰富指数;基于敏感成分丰富指数获取目标类别,基于目标类别获取明文矩阵;利用AES数据加密算法基于明文矩阵获取密文及密钥,通过密文及密钥完成多主体数据的跨域安全交互。本申请通过提高数据加密的安全性,提高了多主体数据跨域安全交互的安全性。
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公开(公告)号:CN118445650A
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202410626133.3
申请日:2024-05-20
申请人: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC分类号: G06F18/23213 , G06F18/25 , G06F18/213
摘要: 本发明涉及数据融合技术领域,具体涉及基于强化学习的能源数据上下文信息特征融合方法,该方法具体为:根据能源数据之间的关联程度构建能源峰值联系强度指数,利用ARIMA预测算法对能源数据序列进行预测获得预测特征序列,根据预测特征序列中预测数据的优良程度以及与原始数据的关联情况,构建预测特征关联系数,进而划分真正存在强关联的数据序列,再利用深度学习进行上下文信息特征融合。从而实现能源数据上下文信息特征融合,解决了传统特征融合算法仅考虑关联性而没考虑关联的实质性,导致存在过多的关联数据,最终导致特征融合后特征的准确性较低的问题,提高了能源数据上下文特征信息融合的准确度。
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公开(公告)号:CN118331733A
公开(公告)日:2024-07-12
申请号:CN202410464160.5
申请日:2024-04-17
申请人: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网智能电网研究院有限公司
摘要: 本发明涉及数据安全技术领域,具体涉及用于能源数据安全共享的多方协同计算方法及系统,该方法包括:获取参与能源数据协同计算的各计算机的各参数数据,利用参数数据获得计算机的各进程的进程计算难度特征值,根据不同计算机之间进程计算难度特征值的差值得到两计算机之间的计算机间差异度,根据计算机间差异度得到各计算机集合的计算机集合内密度,从而得到各计算机密钥群组的计算机群组预测分离度,进行密钥更新完成能源数据多方协同计算。本发明旨在降低能源数据协同计算时频繁更新密钥造成的高通信负担,提高计算速度,节省计算资源。
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公开(公告)号:CN117874556B
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410275708.1
申请日:2024-03-12
申请人: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
摘要: 本发明涉及数据安全技术领域,具体涉及基于区块链的电力大数据安全共享方法,该方法包括:获取各电力时序数据序列;根据电力时序数据序列中的数据变化情况构建电力时序数据序列的电力能耗变动序列;构建各电力能耗变动序列的递变表征系数;计算不同电力时序数据序列之间的序列关联性系数,基于此计算电力时序数据序列的电力数据关系密切指数;计算电力时序变动序列的规律变化指数及电力时序平稳序列的季节变化指数,基于此计算电力时序数据序列的周期性确信指数,进而得到密钥长度调整系数,以自适应设定加密密钥长度,对电力数据进行加密,实现电力数据安全共享。本发明提高了数据保护性,保证电力数据的安全共享。
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公开(公告)号:CN117892357A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202410295368.9
申请日:2024-03-15
申请人: 大连优冠网络科技有限责任公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
摘要: 本发明涉及数据安全技术领域,具体涉及基于差分隐私防护的能源大数据共享分发风险控制方法,该方法包括:采集能源数据管理平台中现有各种电力数据并按照时间排序,组成各存储电力数据序列,并获取各新增电力数据序列;设定各新增电力数据序列的类别新增权重;构建各新增电力数据序列的波峰紧密度及数据类别一致指数,基于此计算各新增电力数据序列的电耗宏观影响指数;构建各新增电力数据序列的电耗微观变化指数,进而计算细分程度指数;构建各新增电力数据序列的隐私预算修正因子,以获取自适应隐私预算,结合采用差分隐私查询优化算法对各新增电力数据序列进行处理。本发明可降低能源大数据共享过程中的风险,提高数据共享的安全性。
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公开(公告)号:CN117692196A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311689787.2
申请日:2023-12-11
申请人: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号: H04L9/40 , H04L67/1396 , G06F18/243 , G06N20/20
摘要: 本发明涉及一种基于随机森林的用户状态画像异常监测方法属大数据及用户画像领域,包括采集用户历史时间段内每日的网页访问数据并进行预处理得到训练样本数据;建立每个工作日随机森林模型和不区分工作日全周随机森林模型;根据训练样本数据的登录星期特征将训练样本数据分发至每个工作日的随机森林模型和全周随机森林模型,各随机森林模型基于各自分发到的训练样本数据进行训练得到各工作日的用户状态画像模板和不区分工作日的用户状态画像模板;计算各工作日的用户状态画像模板和不区分工作日的用户状态画像模板的平均路径长度作为基线;对当前用户状态画像数据向量计算异常值得分进行用户行为异常判决。解决内部威胁监测效率低准确率低的问题。
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公开(公告)号:CN117496179A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311496281.X
申请日:2023-11-10
申请人: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网河南省电力公司 , 河南九域腾龙信息工程有限公司 , 南京信息工程大学
发明人: 王圆圆 , 王世谦 , 王涵 , 狄立 , 夏旻 , 李秋燕 , 宋大为 , 卜飞飞 , 华远鹏 , 韩丁 , 贾一博 , 田春筝 , 白宏坤 , 郝福忠 , 姬哲 , 王自强 , 牛斌斌 , 牛金星 , 邵颖彪 , 刘军会 , 贾鹏 , 于雪辉 , 郭正宾
IPC分类号: G06V10/44 , G06V10/82 , G06V10/42 , G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06V10/80 , G06N3/048
摘要: 本发明公开了一种多尺度双重注意力引导融合网络模型的碳排放分析方法,属于碳排放检测分析技术领域,准备卫星数据和辅助数据,对数据进行预处理形成一个空间一致的数据集;将卫星数据和辅助数据输入到多尺度双重注意力引导融合网络模型中进行训练,能够同时对卫星数据和辅助数据在多个尺度上进行关注和引导,以捕捉各种地理和气象条件对碳排放的影响,并对一个地方的某个时间序列生成对应的碳排放量的估计值,再结合当前时间序列的气象条件预估出真正的碳排放地区;本发明能够更准确地分析和预测碳排放趋势,具有更高的准确性以及更好的多尺度分析、数据融合和时序预测能力,为环境科学领域提供了更强大和全面的工具。
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公开(公告)号:CN115994656A
公开(公告)日:2023-04-21
申请号:CN202211560865.4
申请日:2022-12-07
申请人: 国网河南省电力公司经济技术研究院
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要: 本发明属于虚拟电厂经济调度技术领域,具体涉及分时电价下计及激励需求响应的虚拟电厂经济调度方法;通过步骤1以风/光发电企业通过历史数据预测未来24H内的风/光发电量,并将预测发电量上报虚拟发电厂;步骤2 CVPP根据电动汽车的负荷基线确定其负荷的可调节能力并集合新能源发电量的预测给出次日的调度策略,下发给各签约用户及电网公司;步骤3各签约企业根据经济优化调度方法进行调度;考虑了电动汽车充电站充电需求、风光发电系统出力及储能系统储能,合理的预测了分布式电源出力,匹配各时段的电力需求并通过激励形式以市场机制发掘用户需求响应,更好的实现了节能减排、削峰填谷、新能源发电利用率最大化及虚拟电厂经济效益最优的目标。
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