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公开(公告)号：CN109905296A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201711290132.2
申请日：2017-12-07
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网上海市电力公司
摘要： 一种多形式供用能设备的互连互通系统及方法，包括：供用能设备模块、设备互联互通模块和信息交换设备模块；所述供用能设备模块：用于将采集到的设备供/用能信息通过所述设备互联互通模块发送到所述信息交换设备模块；并执行所述设备互联互通模块发送的指令；所述信息交换设备模块：用于发送需求信息给所述设备互联互通模块，并接收所述设备互联互通模块发送的所述供用能设备模块的运行状态；所述设备互联互通模块：用于接收所述信息交换设备模块发送需求信息，基于各种协议间的相互转换，向所述供用能设备模块发送控制指令，实现所述设备供/用能信息交换。本发明实现了供用能设备与信息交换设备模块之间的互联互通，提高了人们的生活质量。
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公开(公告)号：CN111339155A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201811551981.3
申请日：2018-12-18
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/35 , G06Q10/06 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种关联分析系统，其包括数据获取和分类模块、数值型事务处理模块、非数值型事务处理模块、概化数据处理模块和评估输出模块，数据获取和分类模块判断事务中是否含有非数值型数据，将数据分为数值型数据集与非数值型数据集，并分别将对应的数据发送给数值型事务处理模块和非数值型事务处理模块，非数值型事务处理模块将数据利用K-means方法对非数值型事务集进行聚类分析，并将聚类分析结果发送给概化数据处理模块，数值型事务处理模块和概化数据处理模块对数据进行处理后将处理结果发送给评估输出模块进行结果输出。本发明具有很好的鲁棒性，可以有效解决电力负荷关联分析对数据类型及低频数据考虑不足的问题。
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公开(公告)号：CN118194916A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410155257.8
申请日：2024-02-02
申请人： 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06N3/0442 , G06N3/09 , G06Q50/06
摘要： 本发明专利申请提供了一种WDCNN‑BiLSTM的构建、负荷辨识方法及系统，包括：基于所述训练数据，训练DCNN‑BiLSTM模型的WDCNN隐藏特征提取层和BiLSTM时序特征提取层，直到训练迭代次数达到预先设置的训练迭代次数，完成WDCNN‑BiLSTM模型的训练；基于验证数据，对训练完成的WDCNN‑BiLSTM模型进行修正，完成WDCNN‑BiLSTM模型的构建；本申请WDCNN‑BiLSTM模型结合了WDCNN和BiLSTM，其中WDCNN隐藏特征提取层，有较大的感受野，BiLSTM时序特征提取层能够同时保留过去和未来的信息，从而更好地理解某一时刻前后的信息，进而能够快速从输入特征中提取时序特征，提高了实时性能和时序特征提取的能力，进而提高了在新场景下WDCNN‑BiLSTM模型的泛化能力。
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公开(公告)号：CN111340645B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN201811548317.3
申请日：2018-12-18
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种针对电力负荷的改进关联分析方法。首先，获取初始数据集，判断事务中是否含有非数值型数据，将数据分为数值型数据集与非数值型数据集；其次，利用基于熵权法的灰色关联分析方法，计算数值型影响因素对负荷变量的灰色关联度，设置关联度阈值，获取与负荷关系密切的数值型影响因素；然后，利用基于FP‑Growth算法的改进关联规则挖掘方法，对包含非数值型影响因素与负荷数据进行关联规则挖掘，通过对挖掘出的关联规则进行解读得到与负荷关系密切的非数值型影响因素；最后综合输出与负荷关系密切的影响因素。本发明具有很好的鲁棒性，可以有效解决电力负荷关联分析对数据类型及低频数据考虑不足的问题。
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公开(公告)号：CN111339155B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN201811551981.3
申请日：2018-12-18
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/26 , G06F18/23213 , G06Q10/063 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种关联分析系统，其包括数据获取和分类模块、数值型事务处理模块、非数值型事务处理模块、概化数据处理模块和评估输出模块，数据获取和分类模块判断事务中是否含有非数值型数据，将数据分为数值型数据集与非数值型数据集，并分别将对应的数据发送给数值型事务处理模块和非数值型事务处理模块，非数值型事务处理模块将数据利用K‑means方法对非数值型事务集进行聚类分析，并将聚类分析结果发送给概化数据处理模块，数值型事务处理模块和概化数据处理模块对数据进行处理后将处理结果发送给评估输出模块进行结果输出。本发明具有很好的鲁棒性，可以有效解决电力负荷关联分析对数据类型及低频数据考虑不足的问题。
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公开(公告)号：CN111340645A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201811548317.3
申请日：2018-12-18
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种针对电力负荷的改进关联分析方法。首先，获取初始数据集，判断事务中是否含有非数值型数据，将数据分为数值型数据集与非数值型数据集；其次，利用基于熵权法的灰色关联分析方法，计算数值型影响因素对负荷变量的灰色关联度，设置关联度阈值，获取与负荷关系密切的数值型影响因素；然后，利用基于FP-Growth算法的改进关联规则挖掘方法，对包含非数值型影响因素与负荷数据进行关联规则挖掘，通过对挖掘出的关联规则进行解读得到与负荷关系密切的非数值型影响因素；最后综合输出与负荷关系密切的影响因素。本发明具有很好的鲁棒性，可以有效解决电力负荷关联分析对数据类型及低频数据考虑不足的问题。
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公开(公告)号：CN118882169A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410944656.2
申请日：2024-07-15
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 徐玉婷 , 汤卓凡 , 潘明明 , 郑庆荣 , 赵建立 , 吴丹 , 雷珽 , 田世明 , 刘畅 , 李建锋 , 仝杰 , 李永军 , 袁金斗 , 郑博文 , 杨鸣宇 , 瞿亚运 , 徐子尚 , 李雨莹
摘要： 本发明涉及智能电网控制技术领域，具体提供了一种基于深度强化学习的空调快速调控方法及装置，包括：将空调的状态信息作为空调对应的本地模型的输入，得到空调对应的本地模型输出的空调的分布式特征表示向量；将空调的分布式特征表示向量作为空调对应智能体的状态量，得到该空调对应智能体输出的空调控制动作。本发明提供的技术方案，能够在满足用户舒适度的条件下，大幅减少空调能量消耗，维护了城市电网的安全稳定运行，具有重要的科学意义以及显著的经济效益。
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公开(公告)号：CN111091217A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201811233985.7
申请日：2018-10-23
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种楼宇短期负荷预测方法及系统，包括：获取具有相同时间的移动基站数据、气象数据和楼宇负荷数据，并提取所述移动基站数据的拟特征变量；基于所述拟特征变量、所述气象数据和所述楼宇负荷数据，通过熵权法求取负荷预测的输入变量；根据所述输入变量，通过BP神经网络对楼宇负荷进行预测。本发明提供的一种楼宇短期负荷预测方法，提高了楼宇短期负荷预测的预测精度。有助于进一步理解用户用电行为、探索电力系统的发展规律，对电力负荷预测、配网负荷预警及智能电网的安全经济运行具有重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN117913839A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311688917.0
申请日：2023-12-11
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种基于模型预测的电机负荷需求响应控制方法及系统，应用于频率型需求响应控制技术领域。在该方法中，根据获取到的电力系统的频率偏差量，确定变频电机的负荷响应量；根据负荷响应量和各类变频电机的出力权重系数，确定变频电机的负荷调节量；根据获取到的电力系统的频率变化率和负荷调节量，基于电力系统的频率动态模型，确定变频电机的响应功率；根据响应功率，对变频电机进行控制。在参与频率型需求响应的过程中不仅考虑频率偏差量，还考虑频率变化率，因此能够快速响应系统频率变化，加快频率调节速度，在可调容量充足时能够消除系统稳态频率偏差，实现无差调节。
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公开(公告)号：CN111091217B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN201811233985.7
申请日：2018-10-23
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种楼宇短期负荷预测方法及系统，包括：获取具有相同时间的移动基站数据、气象数据和楼宇负荷数据，并提取所述移动基站数据的拟特征变量；基于所述拟特征变量、所述气象数据和所述楼宇负荷数据，通过熵权法求取负荷预测的输入变量；根据所述输入变量，通过BP神经网络对楼宇负荷进行预测。本发明提供的一种楼宇短期负荷预测方法，提高了楼宇短期负荷预测的预测精度。有助于进一步理解用户用电行为、探索电力系统的发展规律，对电力负荷预测、配网负荷预警及智能电网的安全经济运行具有重要的指导意义。
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