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公开(公告)号：CN107145586A
公开(公告)日：2017-09-08
申请号：CN201710326252.7
申请日：2017-05-10
申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司电力科学研究院
发明人： 邓春宇 , 涂莹 , 王晓蓉 , 颜拥 , 沈然 , 史梦洁 , 王新迎 , 刘鹏 , 刘凤魁 , 韩笑 , 季知祥 , 张国宾 , 杨硕 , 张玉天 , 丁麒 , 王庆娟 , 童钧 , 胡若云
CPC分类号： G06F17/30303 , G06F17/30321 , G06F17/3048 , G06F17/30539 , G06F17/30554 , G06F17/30557 , G06F17/30575 , G06F17/30592 , G06F17/30595 , G06F2216/03 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种基于电力营销数据的标签产出方法和装置，方法包括：采集用户属性数据、用电行为数据、交易行为数据和履约能力数据；清理电力营销数据中不完整数据、异常数据和重复数据；根据清理后的电力营销数据产出标签，还可以进一步实现用户画像的生成。本发明提供的基于电力营销数据的标签产出方法和装置，有效地实现了数据特征提取，减少了数据规模，提高了数据价值密度，可广泛应用于公司管理效率的提升、电力用户服务的优化、政府部门的辅助决策、电力数据交易的共享；通过电力营销数据可以全触点、全渠道多维度洞察用户特征，凭借智能化价值分布、权重分配、时间衰减等，立体化展现360°用户画像，可防范潜在风险，充分挖掘电力用户数据资产价值。
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公开(公告)号：CN107145586B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201710326252.7
申请日：2017-05-10
申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网浙江省电力公司电力科学研究院
发明人： 邓春宇 , 涂莹 , 王晓蓉 , 颜拥 , 沈然 , 史梦洁 , 王新迎 , 刘鹏 , 刘凤魁 , 韩笑 , 季知祥 , 张国宾 , 杨硕 , 张玉天 , 丁麒 , 王庆娟 , 童钧 , 胡若云
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/27 , G06F16/28 , G06F16/2455 , G06F16/248 , G06F16/25 , G06F16/2458 , G06Q30/02 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种基于电力营销数据的标签产出方法和装置，方法包括：采集用户属性数据、用电行为数据、交易行为数据和履约能力数据；清理电力营销数据中不完整数据、异常数据和重复数据；根据清理后的电力营销数据产出标签，还可以进一步实现用户画像的生成。本发明提供的基于电力营销数据的标签产出方法和装置，有效地实现了数据特征提取，减少了数据规模，提高了数据价值密度，可广泛应用于公司管理效率的提升、电力用户服务的优化、政府部门的辅助决策、电力数据交易的共享；通过电力营销数据可以全触点、全渠道多维度洞察用户特征，凭借智能化价值分布、权重分配、时间衰减等，立体化展现360°用户画像，可防范潜在风险，充分挖掘电力用户数据资产价值。
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公开(公告)号：CN103001249B
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201210460427.0
申请日：2012-11-15
申请人： 中国电力科学研究院 , 山东电力集团公司 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司 , 国家电网公司
IPC分类号： H02J3/38
CPC分类号： Y02A30/12 , Y02E10/763
摘要： 本发明公开了一种基于BP神经网络的风电场短期功率预测方法，包括如下步骤：a.获取风电场所在地的气象要素数据的历史记录及与每一记录相对的输出功率；b.将气象要素数据修正为风机轮毂高度数据；c.将修正后的气象要素数据作为输入数据输入BP神经网络，将与气象要素数据对应的输出功率作为BP神经网络的输入对BP神经网络进行训练；d.根据数值天气预报获得风电场所在地在预测时间段的气象要素数据，并将气象要素数据修正为风机轮毂高度数据，生成修正后的气象要素数据；e.将步骤d所得的修正后的气象要素数据输入BP神经网络，输出的数据即为该预测时间段的风电场的发电输出功率。本发明方法简单易行，准确度高。
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公开(公告)号：CN103310283A
公开(公告)日：2013-09-18
申请号：CN201310154160.7
申请日：2013-04-28
申请人： 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司 , 国网新源张家口风光储示范电站有限公司
摘要： 本发明提供一种风光互补电站的选址方法，包括以下步骤：确定风光互补电站的候选场址；进行风电机组微观选址；确定风电机组的阴影分布；确定光伏阵列的安装位置；对选址结果进行校验和调整。本发明综合考虑风能和太阳能空间分布特性及风电场和光伏电站选址的特点，将风电场宏观选址、微观选址及光伏电站选址和设计技术融为一体，有助于充分利用有限的土地资源和宝贵的风能/太阳能资源、获得最大的经济和环境效益。
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公开(公告)号：CN103001249A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201210460427.0
申请日：2012-11-15
申请人： 中国电力科学研究院 , 山东电力集团公司 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司 , 国家电网公司
IPC分类号： H02J3/38
CPC分类号： Y02A30/12 , Y02E10/763
摘要： 本发明公开了一种基于BP神经网络的风电场短期功率预测方法，包括如下步骤：a.获取风电场所在地的气象要素数据的历史记录及与每一记录相对的输出功率；b.将气象要素数据修正为风机轮毂高度数据；c.将修正后的气象要素数据作为输入数据输入BP神经网络，将与气象要素数据对应的输出功率作为BP神经网络的输入对BP神经网络进行训练；d.根据数值天气预报获得风电场所在地在预测时间段的气象要素数据，并将气象要素数据修正为风机轮毂高度数据，生成修正后的气象要素数据；e.将步骤d所得的修正后的气象要素数据输入BP神经网络，输出的数据即为该预测时间段的风电场的发电输出功率。本发明方法简单易行，准确度高。
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公开(公告)号：CN109711913A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201711012697.4
申请日：2017-10-25
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 北京大学 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种电动汽车供需差预测方法和充电桩布局规划方法。该电动汽车供需差预测方法包括：从原始数据中抽取相关数据并构造特征；使用信息增益率对特征进行排序，生成特征排序表；对特征排序表进行倒序筛选，生成不同数据缺失程度的特征子集；针对不同数据缺失程度的特征子集，利用改进的回归树算法生成相应的子回归树模型；按照线性回归模型进行整合，学习出各个子回归树模型的参数；使用线性回归的投票策略进行集成，得到集成学习回归树模型，进行车辆供需差的预测。然后依据车辆供需差来计算出充电桩布局模型。本发明采用时间复杂度较低、准确率较高的集成学习回归树，能够解决存在数据缺失情况下充电桩布局规划的问题。
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公开(公告)号：CN104156776B
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201410163998.7
申请日：2014-04-23
申请人： 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司 , 国网宁夏电力公司
CPC分类号： Y02A30/12 , Y02E40/76 , Y04S10/545
摘要： 本发明涉及一种太阳能资源评估方法，所述方法包括(1)建立区域太阳能资源图谱，得到区域内太阳能辐照度数据集S；(2)构建实测数据集Q；(3)构建数据子集，计算各个网格点的加权系数；(4)修正数值天气预报模式生成的未来24h的辐照度数据集SP，建立太阳能资源实时分布图。本发明考虑了对实测数据的筛选，能够实现用尽可能少的站点来获得较精确的区域太阳能资源分布，以节省设备安装和数据存储资源。本发明综合采用线形相关和加权平均来计算修正系数，减小了计算量、提高了计算速度。本发明将实时监测数据与数值天气预报结果相结合，使评估的结果更精确。
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公开(公告)号：CN105404944A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510920842.3
申请日：2015-12-11
申请人： 中国电力科学研究院 , 国家电网公司 , 北京交通大学 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种面向电力系统重过载预警的大数据分析方法，包括：对历史电力负荷数据进行预处理；提取预处理后的历史电力负荷数据D中与负荷属性关联性强的属性集合，建立包含负荷属性数据和与负荷属性关联性强的属性集合数据集D′；利用聚类方法将数据集D分为正常运行数据类、重载数据类和过载数据类；根据数据集D构建电力负荷数据预测模型，预测变压器的重载概率和过载概率；本发明提供的方法利用历史负载数据，天气数据及其他外部数据，对特定时期区域下属各台区在特定时间段的负荷重过载概率进行预测，从而优化配置在此时期的配电网检测、检修等人力和物质资源，以提高系统运行的安全稳定性，并减少电网工作人员的劳动强度。
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公开(公告)号：CN104156776A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410163998.7
申请日：2014-04-23
申请人： 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司 , 国网宁夏电力公司
CPC分类号： Y02A30/12 , Y02E40/76 , Y04S10/545
摘要： 本发明涉及一种太阳能资源评估方法，所述方法包括(1)建立区域太阳能资源图谱，得到区域内太阳能辐照度数据集S；(2)构建实测数据集Q；(3)构建数据子集，计算各个网格点的加权系数；(4)修正数值天气预报模式生成的未来24h的辐照度数据集SP，建立太阳能资源实时分布图。本发明考虑了对实测数据的筛选，能够实现用尽可能少的站点来获得较精确的区域太阳能资源分布，以节省设备安装和数据存储资源。本发明综合采用线形相关和加权平均来计算修正系数，减小了计算量、提高了计算速度。本发明将实时监测数据与数值天气预报结果相结合，使评估的结果更精确。
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公开(公告)号：CN103208029A
公开(公告)日：2013-07-17
申请号：CN201310076634.0
申请日：2013-03-11
申请人： 中国电力科学研究院 , 中电普瑞张北风电研究检测有限公司 , 国家电网公司
CPC分类号： Y04S10/60
摘要： 本发明提供了一种基于净空模型的光伏电站超短期功率预测方法，包括如下步骤：(1)数据预处理；(2)模型训练；(3)根据模型，预测光伏电站超短期功率。本发明提供的基于净空模型的光伏电站超短期功率预测方法，结合太阳辐照度的净空模型与光伏电站出力特性获得的光伏电站净空模型可以计算光伏电站在具体时刻的理论最大出力，在理论最大出力的基础上，采用归一化数据并结合自回归时间序列建立的超短期功率预测模型，有效提高预测的准确性。
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