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公开(公告)号：CN105631547A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201511001359.1
申请日：2015-12-28
Applicant: 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司 , 东北电力大学
Abstract: 本发明提出一种基于负荷密度协调系数的空间电力负荷预测方法，其特点是，包括：生成元胞、确定分类负荷密度协调系数、求取分类负荷密度指标和模型建立步骤，通过引入新的协调系数计算方法，可以更好地体现不同元胞中同类负荷的不同负荷密度，以及同一元胞负荷密度协调系数的发展趋势，并且能够克服同类负荷在不同元胞内分布不均匀的问题。根据实测的元胞历史负荷与其供电面积、用地信息、分类负荷密度之间的约束关系，实现对历史负荷数据的深入挖掘，在指定的电力负荷空间分辨率下，预测出每个单位面积上的负荷。具有科学合理，简便易行，预测精准，适用性强，适用于城市空间负荷预测。
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公开(公告)号：CN105488598A
公开(公告)日：2016-04-13
申请号：CN201511001376.5
申请日：2015-12-28
Applicant: 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司 , 东北电力大学
Abstract: 本发明是一种基于模糊聚类的中长期电力负荷预测方法，其特点是,包括：使用本方法开展中长期电力负荷预测，应确定预测量及其影响因素，通过观测获取各影响因素在一定时间范围内的样本数据，建立样本数据的模糊相似关系，分析各样本的独特性、相似性与亲疏程度等特征，对近似样本进行归并、分类与筛选，形成新的相对独立、关联性较低的行为因子(聚类后负荷影响因素)，依据分类结果，分析计算聚类后各样本序列与预测量序列(主行为)的灰色绝对关联度及样本序列的权重系数，以样本聚类结果随后拟合数据预测值为自变量，建立预测量的预测模型，具有科学合理，简便易行，预测精准，适用性强，适用于中长期电力负荷预测。
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公开(公告)号：CN104362638B
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201410728320.9
申请日：2014-12-04
Applicant: 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司 , 东北电力大学
IPC: H02J3/12
Abstract: 本发明是一种广域环境下基于相量量测单元量测的电网聚合的关键节点电压调控方法，其特点是,包括：节点电压向量与电流向量的关系分析、节点电压向量与功率之间的关系分析、广域环境下聚合电网关键节点电压调控、关键节点电压调控模型的非线性最小二乘法求解等待步骤，通过利用电网节点电压向量与电流向量之间的关系，得出节点电压向量与功率之间的解析关系，在此基础上，在广域量测环境下，提出电网聚合的定义及其节点电压向量与功率间的调控关系，在不计输电线路潮流越限的情况下，进一步可得到电网聚合至关键节点的调控方程，具有科学合理，简便易行，调控精准，适用性强，适用于电网的简化分析、在线监控以及实时控制。
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公开(公告)号：CN106651180A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201611210215.1
申请日：2016-12-24
Applicant: 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司 , 东北电力大学
CPC classification number: G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于投资收益比的电网规划方法，其特点是,充分考虑电网建设成本、运维成本、故障损失，以及收益、资金时间价值等因素，采用投资收益比作为评价指标，用于评价电网规划的经济性，保障电网建设与运营企业的经济效益,具有科学合理，适用性强，效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN104362638A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410728320.9
申请日：2014-12-04
Applicant: 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司 , 东北电力大学
IPC: H02J3/12
CPC classification number: H02J3/12
Abstract: 本发明是一种广域环境下基于相量量测单元量测的电网聚合的关键节点电压调控方法，其特点是,包括：节点电压向量与电流向量的关系分析、节点电压向量与功率之间的关系分析、广域环境下聚合电网关键节点电压调控、关键节点电压调控模型的非线性最小二乘法求解等待步骤，通过利用电网节点电压向量与电流向量之间的关系，得出节点电压向量与功率之间的解析关系，在此基础上，在广域量测环境下，提出电网聚合的定义及其节点电压向量与功率间的调控关系，在不计输电线路潮流越限的情况下，进一步可得到电网聚合至关键节点的调控方程，具有科学合理，简便易行，调控精准，适用性强，适用于电网的简化分析、在线监控以及实时控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104362627A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410729021.7
申请日：2014-12-04
Applicant: 国家电网公司 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司 , 东北电力大学
IPC: H02J3/00
CPC classification number: H02J3/00 , H02J2003/007
Abstract: 本发明是一种基于功率转移分布因子的大型电网简化方法，其特点是,包括：功率转移分布因子的结构特性描述、简化功率转移分布因子矩阵Hr描述、Hr的性质描述等步骤，能够充分利用直流潮流的功率转移分布因子计算简单的优势，解决了大型电力系统简化为小系统的潮流计算问题，并且能够使简化系统潮流与原始潮流结果一致，可用于大型电力系统规划的简化计算。具有科学合理，简单适用，不依赖与网络运行点的潮流计算结果，就能够准确的表示原始网络结果，具有有效性和适用性。
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公开(公告)号：CN103226736B
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201310101581.3
申请日：2013-03-27
Applicant: 东北电力大学 , 吉林省电力有限公司吉林供电公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明是一种基于聚类分析与灰靶理论的中长期电力负荷预测方法，其特点是：充分考虑影响因素之间的相关性并予以消除，解决了其可能导致的预测准确度下降问题，准确分析各因素对于电力负荷的影响程度，提升负荷预测的精度，方法具有较强的适应性，可用于预测年最大负荷、年用电量等电力负荷特性指标。
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公开(公告)号：CN103226736A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310101581.3
申请日：2013-03-27
Applicant: 东北电力大学 , 吉林省电力有限公司吉林供电公司 , 国家电网公司
Abstract: 本发明是一种基于聚类分析与灰靶理论的中长期电力负荷预测方法，其特点是：充分考虑影响因素之间的相关性并予以消除，解决了其可能导致的预测准确度下降问题，准确分析各因素对于电力负荷的影响程度，提升负荷预测的精度，方法具有较强的适应性，可用于预测年最大负荷、年用电量等电力负荷特性指标。
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公开(公告)号：CN114418447A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210110535.9
申请日：2022-01-29
Applicant: 东北电力大学 , 国网冀北张家口风光储输新能源有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开一种动力电池梯次利用经济性评价方法及系统，包括，获取梯次利用电池数据、新电池数据及公共数据；基于梯次利用电池数据及公共数据计算获取第一度电净利，其中第一度电净利为梯次利用电池储能系统单位电量的净利润；基于新电池数据及公共数据计算获取第二度电净利，其中第二度电净利为新电池储能系统单位电量的净利润；基于第一度电净利及第二度电净利计算获取价值挖掘率，对第一度电净利及价值挖掘率进行判断，得到电池梯次利用经济性评价结果。本发明能够通过上述技术方案准确评估电池所处环节对储能系统经济性的影响，在梯次利用储能系统建设前对储能系统配置方案设计提供支撑。
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公开(公告)号：CN109886465B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201910050608.8
申请日：2019-01-20
Applicant: 东北电力大学
Inventor： 黄南天 , 王文婷 , 蔡国伟 , 杨冬锋 , 黄大为 , 杨德友 , 孔令国 , 王燕涛 , 杨学航 , 包佳瑞琦 , 吴银银 , 张祎祺 , 李宏伟 , 陈庆珠 , 刘宇航 , 张良 , 刘博
Abstract: 一种基于智能电表用户聚类分析的配电网负荷预测方法，其特征是，包括：分析智能电表用户的负荷波动性，按照波动程度将一天24小时分成3个波动程度有差异的时段；确定预测器输入特征集，并分析该特征集合下，不同用户的特征重要度；以特征重要度集合描述用户差异，并对用户进行SDCKM聚类，将输入特征具有相似响应程度的用户分为一类，日内不同配网总负荷波动程度时段最优聚类结果采用统计实验确定；选取基于集成学习的随机森林预测器，针对不同波动程度时段最优聚类结果，分别构建滚动预测模型。解决了聚类中心初始点选取具有随机性，容易陷入局部最优的问题，降低了滚动预测模型的预测误差，提高基于智能电表用户的配电网负荷预测精度。
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