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公开(公告)号：CN118277932A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410455273.9
申请日：2024-04-16
申请人： 国家电网有限公司客户服务中心 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F18/23 , G06F18/21 , G06F18/214 , G06Q10/04 , G06F18/15
摘要： 本发明涉及智能电网技术领域，具体涉及用电负荷的异常数据辨识与修正方法、系统、设备、存储介质。方法包括如下过程：对用户日用电负荷时序数据中的缺失值、常数值以及明显错误值进行逻辑判断辨识，对异常峰谷值采用先特征向量空间聚类生成典型曲线再与原始负荷曲线对比偏差阈值的方法进行辨识，从而形成异常数据发生时刻数据集，最后对异常数据发生时刻进行虚拟预测修正。本专利针对不同行业用户日用电负荷异常数据进行了分类辨识和修正替换，减小了异常数据对用户负荷分析与预测等工作造成的不良影响。
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公开(公告)号：CN117374969A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311533946.X
申请日：2023-11-17
申请人： 国网新疆电力有限公司营销服务中心 , 北京清软创新科技股份有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于电力负荷预测技术领域，具体为一种大工业用户用电负荷预测方法，该大工业用户用电负荷预测方法的具体步骤流程如下：步骤一：利用VMD算法对负荷数据进行分解，得到各个模态和残差量；步骤二：建立基于多分辨率时间序列注意力的工业用户日用电量预测神经网络，深入挖掘电力序列的特征，本文提出的模型(VMD‑MIC‑Informer‑GRU)在前述模型基础上，利用GRU模型对误差序列进行训练和预测，并将其与重构结果相加，得到最终的用电负荷预测结果，该模型的预测MAPE指标仅为1.1193％，表明针对大工业用户用电负荷预测，本文所提出的模型能够更好地拟合和捕捉实际负荷的趋势，并且具有出色的预测精度。
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公开(公告)号：CN116960962A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310918445.7
申请日：2023-07-25
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 北京清软创新科技股份有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0499 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及电力系统负荷预测技术领域，具体涉及一种跨区域数据融合的中长期区域负荷预测方法，包括：确定若干待预测的用电区域，聚合区域电力负荷数据集，构建全局数据集；基于前馈神经网络的电力负荷预测模型，输入全局数据集进行模型训练，得到全局预测模型；并行输入各区域负荷数据集进行精调训练，得到各区域个性化负荷预测模型；将预测模型输入各区域装置，进行月度电力负荷预测，并计算表征负荷预测精度的指标，评价中长期负荷预测效果；本发明融合多区域数据的中长期负荷预测方法，利用区域用电数据，构建高性能中长期负荷预测模型，灵活形成个性化预测模型至各个区域，提高中长期负荷预测精度，从而为电力系统中长期规划提供基础。
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公开(公告)号：CN114268096A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111594894.8
申请日：2021-12-23
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种电网全景智能分析预测方法，包括步骤：获取影响因素数据；对影响因素数据进行标准化处理，获取标准化因素数据；获取电力需求预测数据；根据所述电力需求预测数据匹配预测算法；根据所述标准化因素数据和所述预测算法获取测算结果；其中，所述影响因素数据包括日期数据、地理位置数据、电力需求数据、经济数据和气象数据中的至少一种；所述预测算法分为时间序列类预测算法和人工智能类算法。本发明使得预测算法库基本涵盖各类场景的预测，提升预测工作的全面性与适用性，继而能全面准确的分析预测用电负荷。
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公开(公告)号：CN113743673A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111057989.6
申请日：2021-09-09
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种台风期间的电力负荷预测方法，该方法包括：根据待预测周期的气象预报指标和历史气象指标，确定与待预测周期气象相似度最大的第一周期；待预测周期中包括台风登陆日；根据第一周期的气象指标和负荷数据，确定待预测周期的台风属性；若台风属性为影响性台风或破坏性台风，则从气象相似度满足预设条件的至少一个第二周期中的每个第二周期分别选取一个相似日，并根据各个相似日的气象指标和负荷数据、以及预设的人工智能预测模型，确定待预测周期的负荷预测结果。通过第一周期以及相似日组成的双重相似机制加入到人工智能预测模型中，对台风期间的电力系统进行负荷预测，能够有效提高台风期间的负荷预测精度。
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公开(公告)号：CN113743519A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111055709.8
申请日：2021-09-09
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
摘要： 本发明提供一种电网母线典型负荷曲线识别方法。该方法包括：获取电网中各条母线分别对应的负荷曲线集；针对每一条母线，利用第一聚类算法，对该母线对应的负荷曲线集进行聚类提取，得到该母线对应的标准负荷曲线；将各个母线对应的标准负荷曲线形成电网标准负荷曲线集；利用第二聚类算法和第三聚类算法，对电网标准负荷曲线集进行聚类剔除，并根据聚类剔除后的结果确认电网母线典型负荷曲线集。本发明能够提高电网工作的可靠性。
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公开(公告)号：CN113554117A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110939592.3
申请日：2021-08-16
申请人： 中国南方电网有限责任公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
摘要： 本发明适用于电力技术领域，提供了一种异常负荷数据识别方法及电子设备，所述方法包括：获取目标负荷数据集；针对每个预设采集时刻，从目标负荷数据集中提取各日的该预设采集时刻对应的负荷数据，得到该预设采集时刻对应的负荷数据子集；针对每个负荷数据子集，根据该负荷数据子集中各个负荷数据的密度确定该负荷数据子集对应的异常数据域；根据各个负荷数据子集对应的异常数据域确定目标负荷数据集对应的异常数据域，并基于目标负荷数据集对应的异常数据域，识别目标负荷数据集中异常的负荷数据。本发明能够更准确地识别异常的负荷数据。
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公开(公告)号：CN107480833B
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201710793013.2
申请日：2017-09-05
申请人： 清华大学 , 国网冀北电力有限公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
发明人： 孙荣富 , 王东升 , 施贵荣 , 宁文元 , 梁吉 , 王靖然 , 王若阳 , 丁然 , 徐海翔 , 范高锋 , 梁志峰 , 丁华杰 , 王冠楠 , 徐忱 , 鲁宗相 , 乔颖 , 刘梅 , 罗欣 , 廖晔
IPC分类号： H02J3/46
摘要： 本发明公开了一种风电发电系统调峰能力评估方法，首先获取负荷预测、机组组合信息和数值天气预报信息；并利用风电出力可靠性模型计算风电负向波动风险与风场收益得到调峰能力预测值；从而判断是否进行系统校正控制；本发明提供的方法根据元件综合停运模型和风电场可靠性模型，采用最优负荷削减模型，当出现发电不平衡，线路潮流越限时，自动模拟系统的校正控制策略，优化发电量与切负荷量，开断线路，该方法考虑机组爬坡能力约束，发电平衡约束，输电网络约束，采用MC法进行状态采样，并通过风电功率波动风险指标和风电场收益指标量化运行尺度下风电场出力波动对风险和收益的贡献度，从风险和经济两个角度描述风电场对系统调度运行的影响。
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公开(公告)号：CN106779346A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611089585.4
申请日：2016-12-01
申请人： 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司 , 国网江苏省电力公司经济技术研究院 , 北京清软创新科技股份有限公司
CPC分类号： G06Q10/06375 , G06K9/6282 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种月度用电量的预测方法，具体步骤如下：步骤一，依据皮尔逊相关系数筛选行业指标；步骤二，随机森林训练与预测。本发明可以采用各大重点行业为着眼点，根据各行业上下游产业链情况，结合皮尔逊相关系数，筛选出与用电量关联关系较强的行业指标；而后对筛选的行业指标与行业用电量进行随机森林训练与建模，实现重点行业各行业的逐月用电量预测；该预测方法将预测对象细化到各个重点行业，预测时间细化到月，有助于预测人员充分掌握各行业的逐月用电量情况；同时，在日新月异的经济形势下，将经济和行业因素有效融入到用电量预测中，充分考虑经济结构变化对用电量的影响，及时准确把握用电量发展趋势。
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公开(公告)号：CN106779228A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611213463.1
申请日：2016-12-23
申请人： 国网浙江省电力公司 , 国网浙江省电力公司杭州供电公司 , 国家电网公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
摘要： 本发明公开了一种母线净负荷预测方法及装置，其中该方法包括：获取母线的历史负荷数据，历史负荷数据包括该母线的母线负荷数据和分布式电源出力数据；基于分布式电源出力数据预测目标时刻的分布式电源出力值，并基于母线负荷数据利用多种预先设定的预测方法分别预测目标时刻的母线负荷值；确定每种预测方法对应的母线负荷值与分布式电源出力值的差值为与每种预测方法对应的母线净负荷值；基于预先设定的每种预测方法的权重对每种预测方法对应的母线净负荷值进行加和运算，得到目标时刻的预测母线净负荷值。从而考虑了分布式电源接入母线后对母线净负荷的影响，进而通过上述技术方案实现对母线净负荷的预测，大大提高了预测精度。
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