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公开(公告)号：CN117251758A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202310942600.9
申请日：2023-07-30
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06N20/20 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06F18/25
摘要： 本发明公开了基于多元特征和Bagging集成学习模型的负荷识别方法及系统包括，获取电器负荷信号，并对负荷信号进行特征提取；基于特征提取结果构建电力负荷数据指纹特征库，将电力负荷数据指纹特征库结合Bagging集成学习模型进行分类学习，得到电器负荷识别分类模型；根据电器负荷识别分类模型对电器负荷信号进行识别。本发明构造了基于后端融合的集成学习Bagging算法来进行负荷识别，能够显著提升负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN117171632A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310875565.3
申请日：2023-07-17
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06N5/01 , G06N20/20
摘要： 本发明公开了基于多元特征提取和Adaboost集成学习的负荷识别方法及系统包括，获取不同电器负荷信号值，并对不同电器负荷信号值进行特征提取；根据特征提取结果，构建电力负荷数据指纹特征库；结合Adaboost框架集成学习框架进行分类学习，构建训练指纹特征和对应负荷之间的关系，得到负荷识别模型进行负荷识别。不仅可满足电力企业在新形势下对负荷预测的要求，同时降低电力企业成本，也能发展深度序列特征学习方法，并拓宽其应用范围，具有重要的工程意义和理论价值。
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公开(公告)号：CN116247649A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211598497.2
申请日：2022-12-14
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种保护隐私的电网用户用能分析方法、系统及存储介质，属于智能电网技术领域，方法包括：获取用能分析服务器与各电网用户之间的共享密钥；根据预构建的Lenet‑5网络模型，通过所述用能服务器，使用所述共享密钥，向各所述电网用户发送用能分析请求；响应于所述用能分析请求，根据私密性点乘算法，通过各所述电网用户，使用所述共享密钥，向所述用能服务器发送用能分析应答；响应于所述用能分析应答，根据所述Lenet‑5网络模型，通过所述用能分析服务器，输出用能分析结果。该方法在解决用能数据隐私问题的同时，解决数据完整性保护问题。
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公开(公告)号：CN116029427A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211637090.6
申请日：2022-12-16
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明涉及云边协同技术领域，尤其涉及一种工业区的用电负荷预测方法以及系统，应用于云端服务器；包括以下步骤：接收N个边缘计算终端发送的非均匀连续时间隐半马尔可夫模型，并进行解密；根据初步加密的用电工厂的用电负荷预测向量和随机生成口令还原得到预测出的用电工厂的未来用电负荷和所述用电工厂的用电负荷预测模型的满足预设精度要求的权值和阈值；根据所述未来用电负荷和满足预设精度要求的权值和阈值，训练工业区用电负荷预测模型；重复上述操作，直到所述工业区用电负荷预测模型到达预设精度要求，并通过所述工业区用电负荷模型预测出工业区的用电负荷，从而通过云边协同技术，实现了精确地预测出未来一段时间工业区的用电负荷。
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公开(公告)号：CN115563859A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211171525.2
申请日：2022-09-26
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F119/06
摘要： 本发明公开了一种基于分层联邦学习的电力负荷预测方法、装置及介质。方法包括：在离线阶段，首先将客户端分成本地客户端和中间层服务器。在本地客户端对采集的气象和时间信息进行预处理后，利用长短期记忆神经网络（LSTM）进行回归学习，得到电力负荷的预测模型和对应的权重系数。在中间层服务器利用联邦学习中的FedAvg算法对深度学习网络参数进行加权聚合，形成初步的电力负荷预测模型。最后通过本地服务器进行加权聚合，形成最终的电力负荷预测模型。该方法具有结构简单，预测精度高的优点。
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公开(公告)号：CN115514527A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211006432.4
申请日：2022-08-22
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC分类号： H04L9/40 , H04L9/32 , H04L9/08 , G06F16/901 , G06F17/10
摘要： 本发明公开了一种基于拉格朗日插值算法的智能电网数据聚合方法，包括存储聚合数据的数据存储库(DR)、从数据存储库下载聚合数据的用户(User)、从多个智能电表聚合消息的网关(Gateway)、智能电表(SM)以及密钥分发中心(KDC)五种实体，为了避免智能电网中数据采集过程中的网络拥塞，使用聚合协议将来自多个智能电表的消息聚合为一条短消息。目前，通过使用同态加密算法很好地解决了隐私问题，其中多个智能电表使用相同的加密密钥加密不同的消息，还提出了一种新的智能电网数据聚合协议，由于智能电网数据聚合协议可以将多条消息聚合为一条消息，因此它非常轻量级，本发明新设计的智能电网数据聚合协议可以在智能电网环境中实现安全和效率目标。
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公开(公告)号：CN114398924A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111571652.7
申请日：2021-12-21
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司
摘要： 本发明公开了一种综合能源计量工况提取方法，包括将综合能源计量工况信号输入工况一维卷积网络模型得到综合能源计量的第一特征向量；将图像化的综合能源计量工况信号输入工况一维卷积网络模型得到综合能源计量的第二特征向量；根据第一特征向量和第二特征向量得到成综合能源计量的工况降维特征向量，本发明具有更高的工况分类准确率。一方面，该工况特征提取方法可以针对性提取工况信号特征以及工况矩阵特征，并可以通过分类算法优化特征数据，具有更强的理论基础。另一方面，该方法具体很强的非线性能力，能够在各类工况场景下有效提取特征，操作步骤简单，运算速度快，拥有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN111064209A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911249186.3
申请日：2019-12-09
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种综合储能优化配置方法和系统，结合用户侧综合能源系统的架构，给定各时段系统的能源需求、各时段系统内能量生产单元的最大出力；建立系统内能量转换单元和储能单元的物理模型；建立以负荷方差最小、可再生能源削减量最小、综合储能容量最小为目标的综合储能优化配置模型，模型的最优解为各类型储能装置应当配置的最优容量。可以应用于各种具体架构的用户侧综合能源系统，通过多能互补和多能流的协调优化调度，充分挖掘用户侧综合能源系统对于减少电网负荷峰谷差、提升可再生能源消纳能力的作用。该方法可以协调配合电热冷综合储能促进削峰填谷和可再生能源消纳，有效提升了电力系统的运行安全性和经济性。
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公开(公告)号：CN111064209B
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN201911249186.3
申请日：2019-12-09
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 东南大学
摘要： 本发明公开了一种综合储能优化配置方法和系统，结合用户侧综合能源系统的架构，给定各时段系统的能源需求、各时段系统内能量生产单元的最大出力；建立系统内能量转换单元和储能单元的物理模型；建立以负荷方差最小、可再生能源削减量最小、综合储能容量最小为目标的综合储能优化配置模型，模型的最优解为各类型储能装置应当配置的最优容量。可以应用于各种具体架构的用户侧综合能源系统，通过多能互补和多能流的协调优化调度，充分挖掘用户侧综合能源系统对于减少电网负荷峰谷差、提升可再生能源消纳能力的作用。该方法可以协调配合电热冷综合储能促进削峰填谷和可再生能源消纳，有效提升了电力系统的运行安全性和经济性。
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公开(公告)号：CN113240154A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110399162.7
申请日：2021-04-14
申请人： 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 北京国网普瑞特高压输电技术有限公司 , 国家电网有限公司 , 东南大学
发明人： 李波 , 杨世海 , 孔月萍 , 陈铭明 , 丁瑞鑫 , 孙广明 , 张卫国 , 邵军军 , 陈良亮 , 宋杰 , 朱庆 , 王金明 , 郑红娟 , 余洋 , 纪程 , 张宇峰 , 李奕杰 , 郭晋伟 , 庄童 , 顾海飞
摘要： 本发明公开了一种考虑弹性能量云模型的多能源系统不确定性优化调度方法、装置及系统，方法包括获取预设的弹性能量云模型；获取不确定性优化调度模型，所述不确定性优化调度模型包括目标函数和约束条件，所述约束条件包含所述弹性能量云模型；对基于历史数据计算出的各自弹性系数进行随机抽样组合，获得若干组自弹性系数随机组合，结合所述不确定性优化调度模型，得到最终不确定优化调度后的若干组综合需求响应实施后的弹性负荷变化量。本发明可以有效减少不确定性优化调度过程中系统运行时间，减少MEUs参与IDR潜力的不确定性优化调度结果误差率。
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