-
公开(公告)号：CN116454870A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310344701.6
申请日：2023-03-31
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种区域分布式光伏短期功率预测方法，包括对历史气象数据集中的数据进行预处理和归一化，将预处理和归一化后的历史气象数据作为K‑means++聚类算法的输入特征，根据最优聚类参数K得到K个天气模式；对历史气象数据集中的数据进行划分，分别得到对应k个天气模式下的K个天气模式数据集；采用k‑Shape时间序列聚类算法分别对不同天气模式数据集进行光伏集群划分，得到对应天气模式数据集的光伏集群；通过构建的Stacking集成预测模型分别对每个天气模式数据集下的各光伏集群的输出功率进行预测，通过集群累加法得到对应天气模式下该区域内所有光伏集群的总输出功率。
-
公开(公告)号：CN115689001A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211321149.0
申请日：2022-10-26
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N3/044 , G06N3/084 , G06N20/10 , G06F17/18 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及基于模式匹配的短期负荷预测方法，属于电力系统负荷预测技术领域，首先充分挖掘用户历史负荷数据的形态特征，聚类出波动规律性较强的负荷模式，根据最新的用户负荷数据与负荷模式的相似度，将用户负荷数据与负荷模式相匹配，以将波动规律较为一致的数据自动地归为到一类。针对每类负荷模式从多种预测模型中选取验证效果最佳的预测模型，以提高每类负荷模式的预测精度。以上方法实现了用户负荷与负荷模式的自适应匹配；也实现了负荷模式与最佳预测模型的匹配，充分发挥了每个预测模型的优势，可有效提高整体的预测精度。
-
公开(公告)号：CN118278600A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202310794462.4
申请日：2023-06-30
Applicant: 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司城东供电分公司
Inventor： 刘婧妍 , 吴俣 , 朱雪雯 , 刘鹊晨 , 王海 , 梁呼群 , 刘士骏 , 张钊 , 高毅 , 郭鑫博 , 脱勇 , 孙宝祝 , 江奕静 , 王亚东 , 焦龙 , 孙佳文 , 李健新 , 赵风松 , 张燕宏 , 韩斌 , 杨得博 , 赵长伟 , 黄旭 , 高强伟 , 杨国朝 , 刘伟 , 骈睿珺 , 王治博 , 刘扬 , 张晓航 , 李广敏 , 沈佳星
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及一种基于专家打分的BP神经网络赋权的台区安全性评估方法，包括以下步骤：步骤1、构建台区安全性评估指标体系；步骤2、获得台区基础指标数值；步骤3、通过专家打分法，给各个指标打分，并且确定各个指标及台区评价子项权重；根据加权结果与目前重点关注工作相结合，通过BP神经网络算法对权重进行修正，进行一致性检验，得到自适应的各级权重，进而获得台区安全性评估结果。本发明能够从各个层面评估台区安全性，更加全面客观。
-
公开(公告)号：CN118918972A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410962587.8
申请日：2024-07-18
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 王洋 , 边疆 , 项添春 , 罗帅 , 刘宁 , 张来 , 韩悦 , 李浩然 , 王军锋 , 鲍艾 , 张雅惠 , 裴子璇 , 张倩倩 , 张毅 , 高毅 , 王森 , 王旭东 , 班全 , 李娜 , 王坤 , 路菲 , 甘智勇 , 艾邓鑫
IPC: G16C20/20 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种区县月度大气污染物减污降碳协同度计算方法，建立减污降碳协同指数的指标体系，采集数据；对数据进行标准化计算，权重赋值；计算降碳协同指数；对减污降碳效应分类。本发明以电力大数据为基础，对减污降碳协同度进行分析、评估，关注和把握城市减污降碳协同治理状态、协同治理合作关系及关键路径问题。对分区县的大气环境减污降碳成效进行月度尺度的高频研究。在制定减污降碳协同治理方案时，可以考虑针对不同时期与地理区域提出差异化的实施方案。
-
公开(公告)号：CN118172076A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410580223.3
申请日：2024-05-11
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 王洋 , 边疆 , 王军锋 , 项添春 , 鲍艾 , 王旭东 , 张雅惠 , 甘智勇 , 裴子璇 , 张倩倩 , 刘宁 , 罗帅 , 张来 , 韩悦 , 李浩然 , 张毅 , 高毅 , 王森 , 班全 , 李娜 , 王坤 , 路菲 , 艾邓鑫 , 姚程
IPC: G06Q30/018 , G06F18/241 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种燃煤发电的减污降碳协同分析方法和装置，可以应用于环境数据分析技术领域。该方法包括：响应于减污降碳协同分析请求，确定燃煤发电组件的平均有功功率序列，接收由流量传感器传输的烟气的烟气流量序列；确定多个单项大气污染物与碳化物减污降碳协同度序列和综合大气污染物与碳化物减污降碳协同类型序列；确定多个单项大气污染物与碳化物减污降碳协同类型序列；确定综合大气污染物与碳化物减污降碳协同度序列；生成减污降碳协同类型分析结果；基于多个单项大气污染物与碳化物减污降碳协同度序列和综合大气污染物与碳化物减污降碳协同度序列，生成减污降碳协同度分析结果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117114184A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311071418.7
申请日：2023-08-24
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/006 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种城市碳排放影响因素特征提取与中长期预测方法及装置，基于经济‑能源‑碳排放平衡系统，选定城市碳排放影响因素，并获取影响因素历史数据；对获取的数据，进行数据预处理获取高质量数据集；基于高质量数据集，采用广义迪氏指数分解方法对城市碳排放的影响因素作用机制及贡献度进行有效分析，获取影响城市碳排放的重点影响因素；基于获得重点影响因素，采用集成经验模态分解‑长短期记忆网络方法预测单变量；基于得到的影响因素预测结果，采用基于粒子群算法优化的XGBoost网络，构建城市碳排放中长期预测模型。本发明方法综合考虑能源消耗、经济增长等因素，并考虑多因素的相互作用和影响，从而实现准确的碳排放预测。
-
公开(公告)号：CN117408394B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202311716711.4
申请日：2023-12-14
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 边疆 , 王洋 , 项添春 , 罗帅 , 刘宁 , 孔祥玉 , 王晓迪 , 李尚泽 , 张来 , 韩悦 , 李浩然 , 张毅 , 高毅 , 王森 , 王旭东 , 班全 , 李娜 , 王坤 , 路菲 , 甘智勇 , 艾邓鑫
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提供了一种电力系统的碳排放因子预测方法、装置及电子设备，可以应用于碳排放预测与分析技术领域。该方法包括：获取电力系统的历史发电量数据；将历史发电量数据输入基于注意力机制的长短期记忆网络，以确定历史发电量数据包括的多个发电量子数据各自的隶属关系，得到隶属度矩阵；利用遗传算法和模糊均值聚类算法，基于隶属度矩阵和多个发电量子数据，确定多个第一聚类中心；基于多个第一聚类中心，确定多个时间段类别；基于发电主体在与每一个时间段类别相对应的至少一个目标历史时段各自的碳排放因子，确定发电主体与多个时间段类别各自相关的预测碳排放因子。
-
公开(公告)号：CN117591906A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311519315.2
申请日：2023-11-15
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 边疆 , 王洋 , 刘宁 , 项添春 , 罗帅 , 张来 , 杨挺 , 党兆帅 , 韩悦 , 李浩然 , 张毅 , 高毅 , 王森 , 王旭东 , 班全 , 李娜 , 王坤 , 路菲 , 甘智勇 , 艾邓鑫
IPC: G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/084 , G06F18/241
Abstract: 本发明涉及一种基于燃煤机组运行数据的动态碳排放因子计算方法，提取火电机组运行特征数据；对提取到的特征数据进行标准化处理；根据机组容量对特征数据进行分类；对分类后的数据采用改进的K‑means聚类方法进行聚类；基于BP神经网络建立燃煤机组动态碳排放因子计算模型；采用主成分分析法对特征数据进行降维处理，根据各成分贡献度找出主成分；分析主成分与相关系数矩阵，确定与主成分正相关，对动态因子影响较大的特征数据类别。本发明解决了燃煤机组碳排放因子难以准确计算的问题，为后续对高碳排机组的准确辨别及有效治理提供了技术支持。
-
公开(公告)号：CN117408394A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311716711.4
申请日：2023-12-14
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 边疆 , 王洋 , 项添春 , 罗帅 , 刘宁 , 孔祥玉 , 王晓迪 , 李尚泽 , 张来 , 韩悦 , 李浩然 , 张毅 , 高毅 , 王森 , 王旭东 , 班全 , 李娜 , 王坤 , 路菲 , 甘智勇 , 艾邓鑫
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F18/23213
Abstract: 本发明提供了一种电力系统的碳排放因子预测方法、装置及电子设备，可以应用于碳排放预测与分析技术领域。该方法包括：获取电力系统的历史发电量数据；将历史发电量数据输入基于注意力机制的长短期记忆网络，以确定历史发电量数据包括的多个发电量子数据各自的隶属关系，得到隶属度矩阵；利用遗传算法和模糊均值聚类算法，基于隶属度矩阵和多个发电量子数据，确定多个第一聚类中心；基于多个第一聚类中心，确定多个时间段类别；基于发电主体在与每一个时间段类别相对应的至少一个目标历史时段各自的碳排放因子，确定发电主体与多个时间段类别各自相关的预测碳排放因子。
-
公开(公告)号：CN117237005A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311523511.7
申请日：2023-11-16
Applicant: 国网天津市电力公司经济技术研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q30/0202 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑多维因素的绿电需求量智能预测方法和系统。将待测时段输入绿电需求量预测模型，得到待测时段每一时间点绿电需求量预测值；绿电需求量预测模型为将绿电市场历史时间序列输入改进的Tansformer模型训练得到，所述绿电市场历史时间序列包括多个时间点及时间点对应的绿电需求量、碳市场交易价格、第二产业用电量、煤炭交易价格和绿证交易价格。本发明对绿色电力需求量的预测考虑了碳市场交易价格、第二产业用电量、煤炭交易价格和绿证交易价格等多种因素，能够更好拟合市场交易情况，同时采用了改进的Tansformer模型建立绿电需求量预测模型，相比其他机器学习模型，能够实现更准确的预测。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
89
records
(took 0.124 seconds)
