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公开(公告)号：CN117391233A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311256694.0
申请日：2023-09-27
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/006
摘要： 本发明申请提供了一种电动汽车充电负荷预测方法和系统，包括：获取待预测的电动汽车影响条件数据和用户充电行为数据；基于电动汽车影响条件数据和用户充电行为数据，采用预先构建的预测模型进行计算，得到待预测电动汽车的充电负荷预测；其中，所述预测模型是以电动汽车影响条件历史数据和用户充电行为历史数据为输入数据，对应的实际充电负荷历史数据为输出数据，通过人工蜂群算法对长短期记忆网络中的参数寻优构建的；本发明申请利用长短期记忆网络算法挖掘电动汽车充电负荷的有效预测特征，剔除非泛用性特征，提升所述模型的泛化性能，基于人工蜂群算法优化长短期记忆网络降低了参数随机选择对预测效果的影响，提升电动汽车功率预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118095408A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410144044.5
申请日：2024-01-31
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于时序迁移学习算法的城市充换电负荷预测方法及系统，包括：采用自适应人工鱼群算法对预先构建的源域网格电动汽车充换电负荷预测模型中的门控循环单元的待整定权重矩阵进行整定，得到门控循环单元的矩阵参数；基于时序迁移学习算法结合目标域网格电动汽车充换电负荷数据，将源域网格电动汽车充换电负荷预测模型迁移至目标域网格，得到目标域网格电动汽车充换电负荷预测模型；基于源域网格电动汽车充换电负荷预测模型和目标域网格电动汽车充换电负荷预测模型对城市充换电负荷进行预测。本发明基于时序迁移学习算法，构建具有良好迁移性的预测模型，并在目标域上进行微调，以适应不同城市充换电网格的特异性。不仅能够显著提高预测的准确性和泛化能力，还能减少对目标域大量数据的依赖，有效支持电动汽车充换电设施的运营管理。
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公开(公告)号：CN117314676A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202310792327.6
申请日：2023-06-30
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06Q50/06 , G06F17/10 , G06Q10/0635
摘要： 一种区域电网分布式电源并网风险在线预警系统及方法，包括：数据接口模块连接业务系统，用于采集业务系统的数据；风险预警装置，用于获取全社会口径常规电源出力数据、分布式电源总出力数据、全社会负荷数据和电网数据，并由这些数据计算区域电网分布式电源弃发率、电网平衡指标、电网节点与线路特征量，并输出预警信息；综合风险评估模块，用于基于风险预警装置的输出数据进行多指标综合计算，评估区域电网分布式电源并网综合风险。本发明通过数据接口获取高质量、全面数据，并通过该风险在先预警系统建立了分布式电网并网风险预警机制，为电网调度部门的分布式电源管理提供技术支撑，进而促进了新能源消纳。
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公开(公告)号：CN117291330A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311111031.X
申请日：2023-08-31
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淮安供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本发明专利申请提供了一种配网分布式光伏就地消纳能力在线评估方法和系统，包括：在线接收历史就地的营销管理系统的数据和调度业务系统的数据；基于历史就地的营销管理系统的数据和调度业务系统的数据建立待评估时刻的配网倒送功率曲线，并得到待评估时刻的配网倒送功率曲线中最小的配网倒送功率；基于待评估时刻的最小的配网倒送功率评估该时刻的配网分布式光伏就地消纳能力，本发明专利申请通过确定配网倒送功率曲线的最小值评价该时刻的配网分布式光伏就地消纳能力，从而解决了目前地区配电网对分布式新能源大规模并网的就地消纳准确评估问题，为地区配电网调度运行提供相应的辅助决策支持，提高主配电网运行的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN115630749A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211392982.4
申请日：2022-11-08
申请人： 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q30/0645 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种基于电站储能租赁服务和辅助服务的共享储能运营方法，该方法首先，根据新能源电站租赁的储能容量确定配套储能的总体需求和租赁收益；然后，根据新能源电站实际运行需求，计算配套储能的冗余能力；其次，根据配套储能的冗余能力计算共享储能电站参与电网辅助服务的有效容量和辅助收益；最后以租赁收益和辅助收益最大为目标，调整新能源电站租赁的储能容量，得到最优共享储能运营模式，该方法能够辅助共享储能运营商根据市场的情况，制定自身向新能源电站租赁容量的比例，保证自身运营效益的最大化。
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公开(公告)号：CN114757467A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210120821.3
申请日：2022-02-09
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司南京分院
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F16/2458
摘要： 一种省级区域“双碳”综合分析评估系统，包括系统数据总线、能源利用分析子系统、碳排放态势分析子系统、双碳综合分析子系统、碳汇分析评估子系统以及碳交易统计分析子系统；其中，能源利用分析子系统实现对清洁能源及新能源利用水平综合评估；碳排放态势分析子系统实现分部门碳减排路径规划决策；双碳综合分析子系统实现“双碳”趋势预测。和现有技术相比，本发明提供的一种服务于“双碳”的省级区域综合分析评估系统整合省区全产业数据资源，为用户的“碳达峰碳中和”路径优化提供信息化分析工具，为政策制定提供直观数据依据。
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公开(公告)号：CN115641158A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211393509.8
申请日：2022-11-08
申请人： 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q30/0203 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种海上风电场的配套储能运营模式确定方法，该方法首先确定所需配置储能的海上风电场的装机容量及所需满足的储能配置比例；然后计算海上风电场的配套储能运营模式下海上风电场的建设成本、年运营成本以及营业收入；并确定海上风电场基准内部收益率和基准投资回收期；最后计算配套储能运营模式下，海上风电场的n年现金流出和现金流入，以基准内部收益率和基准投资回收期为初始值迭代计算配套储能运营模式下，海上风电场的投资回收期；选择投资回收期短的作为优选配套储能运营模式，该方法能对多种储能运营模式的投资效益进行评估，得到最优的海上风电场的配置储能的运营模式决策。
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公开(公告)号：CN118297295A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202310009536.9
申请日：2023-01-04
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种充换电网络规划方案多目标评估方法、系统、设备及介质，包括：采用高斯分布型隶属度函数计算充换电网络规划方案在预设的充换电综合评估体系内各最底层指标的隶属度值，并根据所述隶属度值构建模糊评价矩阵；根据所述充换电综合评估体系内预设的各最底层指标重要程度，采用序关系法计算序关系权重系数矩阵；输入所述充换电网络规划方案至预设的离差最大化优化模型，求解得到离差最大化权重系数矩阵；根据所述序关系权重系数矩阵和离差最大化权重系数矩阵计算出综合权重系数矩阵；将所述综合权重系数矩阵和模糊评价矩阵输入至预设的评估矩阵中求解，得到所述充换电网络规划方案的评价值。本发明依据多指标提高评价准确性和有效性。
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公开(公告)号：CN116484289A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310371066.0
申请日：2023-04-07
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司南京分院
IPC分类号： G06F18/2411 , G06F18/214 , G06N20/20
摘要： 一种碳排放异常数据检测方法、终端及存储介质，对碳排系统的数据处理后训练一个基于场景的支持向量机，用于对碳排系统监测的实时数据进行分析，检测是否存在异常数据。本发明构造了用于碳排放异常数据检测的SVM分类器模型，采集碳排放历史数据，通过步骤S2对数据标注正常或异常的标签，训练构建的SVM模型，最后用训练好的SVM对实时产生的碳排数据进行异常分类检测，有利于对海量碳排放数据进行有效控制，检测出异常数据。
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公开(公告)号：CN117828965A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202211195789.1
申请日：2022-09-29
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 东南大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F119/02
摘要： 本发明提供的一种基于多特征混合数据输入的充电负荷预测方法及系统，包括：获取待测的充电负荷时序数据和网格属性数据；将待测的充电负荷时序数据和网格属性数据输入到预先训练的充电负荷预测模型中预测电动汽车充电负荷；其中，充电负荷预测模型是基于充电负荷历史时序数据和历史网格属性数对组合神经网络进行训练得到的；其中，组合神经网络包括加入门控循环神经单元的循环神经网络和多层感知器深度神经网络。本发明采用获取城市网格电动汽车充电负荷历史时序数据和属性数据，改进组合神经网络的方法，解决了仅采用历史时序数据作为输入，充电负荷预测精度不高的问题，提升了预测效率和精确度。
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