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公开(公告)号：CN108964060B
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN201810767536.4
申请日：2018-07-13
申请人： 国家电网公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/06
摘要： 本发明涉及一种基于低负荷状态下线路负线损成因分析方法，其技术特点在于：包括以下步骤：步骤1、检查计量表计、电压、电流互感器是否超期服役；步骤2、检查计量关口所处地理位置，步骤3、检查两计量关口设备参数配置；步骤4、检查计量关口两地是否存在时差；步骤5、检查计量关口工作环境；步骤6、建立低负荷状态下线路负线损理论分析模型，分析线路负线损成因。本发明获取更为准确、更为全面的产生负线损的因素，帮助电网准备寻找原因，及时建立措施，达到提高线路电能传输质量的目的。
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公开(公告)号：CN108964060A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810767536.4
申请日：2018-07-13
申请人： 国家电网公司 , 国网湖北省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/06
摘要： 本发明涉及一种基于低负荷状态下线路负线损成因分析方法，其技术特点在于：包括以下步骤：步骤1、检查计量表计、电压、电流互感器是否超期服役；步骤2、检查计量关口所处地理位置，步骤3、检查两计量关口设备参数配置；步骤4、检查计量关口两地是否存在时差；步骤5、检查计量关口工作环境；步骤6、建立低负荷状态下线路负线损理论分析模型，分析线路负线损成因。本发明获取更为准确、更为全面的产生负线损的因素，帮助电网准备寻找原因，及时建立措施，达到提高线路电能传输质量的目的。
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公开(公告)号：CN116258280B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310530062.2
申请日：2023-05-12
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , H02J3/00
摘要： 一种基于时间序列聚类的短期负荷预测方法，首先基于历史日期的负载时间序列对历史日期集做聚类分析，给每个历史日期分配聚类标签并确定日期类型，然后在历史日期集中选定与待预测日期的日期类型相同，同时与待预测日期前p天的标签序列相同的历史日期作为目标日期，随后在历史日期集中选定目标日期前q天，计算目标日期前q天的温度时间序列与待预测日期前q天的温度时间序列之间的距离，筛选出距离最近的目标日期并基于其负载时间序列计算得到待预测日期的负载时间序列。本设计不仅充分考虑了日期和温度对于负荷的影响，而且充分利用了数据时间序列包含的信息，最终提高短期负荷预测精度。
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公开(公告)号：CN117236869A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310984675.3
申请日：2023-08-07
摘要： 一种购售电管理系统及其运行方法，该系统包括交易主体信息管理模块、购售电合同管理模块、长协数据管理模块、年度长协管理模块，运行时，交易主体信息管理模块用于进行交易主体信息的录入和审核，购售电合同管理模块用于根据交易主体信息生成购售电合同，长协数据管理模块用于进行年度购售电协议信息的录入和审核，年度长协管理模块用于根据年度购售电协议信息生成年度购售电协议。本发明通过管控交易主体信息录入、供电公司审核、省公司确认的业务流程，由繁杂的线下审批及重复确认、修改转为线上全流程操作与管控，实现购售电合同及年度协议的高效线上流程管理，提高了购售电管理效率。
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公开(公告)号：CN116258280A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310530062.2
申请日：2023-05-12
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , H02J3/00
摘要： 一种基于时间序列聚类的短期负荷预测方法，首先基于历史日期的负载时间序列对历史日期集做聚类分析，给每个历史日期分配聚类标签并确定日期类型，然后在历史日期集中选定与待预测日期的日期类型相同，同时与待预测日期前p天的标签序列相同的历史日期作为目标日期，随后在历史日期集中选定目标日期前q天，计算目标日期前q天的温度时间序列与待预测日期前q天的温度时间序列之间的距离，筛选出距离最近的目标日期并基于其负载时间序列计算得到待预测日期的负载时间序列。本设计不仅充分考虑了日期和温度对于负荷的影响，而且充分利用了数据时间序列包含的信息，最终提高短期负荷预测精度。
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公开(公告)号：CN117114865A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310899270.X
申请日：2023-07-21
摘要： 一种电力电能交易结算系统及其运行方法，该包括结算规则表达式转化模块、结算信息配置模块、分布式结算引擎，结算规则表达式转化模块用于将电力市场交易业务中的算费逻辑转化成结算规则表达式，结算信息配置模块用于将结算规则表达式与对应的包括结算主体、结算项目、结算品种的结算信息关联，形成结算规则数据库，分布式计算引擎用于基于当前交易结算任务中的结算信息调用结算规则数据库中与其对应的结算规则进行交易结算。本发明不仅能够满足各类结算品种的结算要求，而且利用闲置处理能力解决大型计算问题，保证了大数量用户的快速结算要求以及结算的稳定性。
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公开(公告)号：CN112531683A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011296727.0
申请日：2020-11-19
申请人： 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司黄石供电公司
发明人： 汪司珂 , 郭雨 , 明东岳 , 俞德华 , 郭玥 , 蔡文嘉 , 王尚鹏 , 庞博 , 夏天 , 郑欣 , 雷鸣 , 王信 , 王琪 , 李君 , 李玲华 , 鄢烈奇 , 姚红 , 邓桂平 , 项勇 , 潘志 , 邓琼 , 浦小玲
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明提供一种基于奥恩斯坦‑乌伦贝克(Ornstein‑Uhlenbeck)过程求解的配电线路的负荷预测方法，通过考虑天气条件的隐性因素对线路负荷的影响，对线路负荷值进行建模和预测。属于电力系统结合深度学习的技术领域。本方法包括下列步骤：数据采集与数据预处理；利用气象数据风速、温度确定奥恩斯坦‑乌伦贝克过程参数表达；对不同气候条件的数据样本进行分组训练；根据训练结果更新隐藏因子强度；利用ITO微分方程解奥恩斯坦‑乌伦贝克过程过程进行线路负荷预测。
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公开(公告)号：CN116523111A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310344931.2
申请日：2023-04-03
发明人： 阮博 , 黄家祺 , 叶学程 , 徐秋实 , 蔡杰 , 杨东俊 , 王博 , 郑旭 , 邹炜 , 邓琼 , 张丽红 , 俞德华 , 范玉宏 , 陈峰 , 陈超迁 , 乐健 , 郎红科 , 任意
摘要： 一种基于季节ARIMA和GPR的中期负荷预测方法、系统及设备，该方法先构建训练历史数据集和目标年测试数据集，再将训练历史数据集输入季节ARIMA模型进行训练，得到年份残差以及目标年份的系统负荷预测数据，然后以训练历史数据集中的电力系统负荷与年份残差的和作为更新后的电力系统负荷来替换原始的电力系统负荷，形成新的训练历史数据集，并将新的训练历史数据集输入高斯过程回归模型进行训练，最后将目标年份的系统负荷预测数据与目标年测试数据集合并形成的新测试数据集输入训练后的高斯过程回归模型，得到最终的目标年份系统负荷预测结果。本发明有效提高了电力系统中期负荷预测的准确度。
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公开(公告)号：CN116306238A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310085364.3
申请日：2023-01-17
发明人： 阮博 , 黄家祺 , 叶学程 , 徐秋实 , 蔡杰 , 杨东俊 , 王博 , 郑旭 , 邹炜 , 邓琼 , 张丽红 , 俞德华 , 范玉宏 , 陈峰 , 陈超迁 , 乐健 , 郎红科 , 任意
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 一种基于竞赛粒子群优化算法的机组组合方法，该方法先初始化粒子群优化算法的种群，构建以系统总运行成本最小为目标的机组组合优化模型，并根据获取的机组参数和系统参数计算种群中各粒子的适应度值，再进行迭代，基于竞赛思想对各粒子的速度和位置进行更新，直至达到最大迭代次数，得到调度周期内第一个时段的机组状态，然后以第一个时段的机组状态作为初始状态，循环迭代，得到调度周期内所有时段的机组状态。本发明对于电力系统中的机组组合等复杂问题不仅具有良好的搜索性能，而且能够加快收敛，生成高精度的解。
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公开(公告)号：CN116131257A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310023921.9
申请日：2023-01-09
发明人： 阮博 , 黄家祺 , 叶学程 , 徐秋实 , 蔡杰 , 杨东俊 , 王博 , 郑旭 , 邹炜 , 邓琼 , 张丽红 , 俞德华 , 范玉宏 , 陈峰 , 陈超迁 , 乐健 , 郎红科 , 任意
IPC分类号： H02J3/00 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06F17/18
摘要： 一种基于特征选择的集成光伏发电量中长期预测方法，先获取影响光伏发电量的影响因素变量，然后利用相关性分析和后向消除法对影响因素变量进行特征选择，再建立预测模型，获取前面所选择的影响因素变量的历史数据并将其作为预测模型的输入，对预测模型进行训练与预测，得到光伏发电量的中长期预测值。本方法先通过相关性分析和后向消除法进行特征选择，再将选择的影响因素变量作为预测模型的输入，能够防止拟合过度和多重共线性，从而提高了模型预测的准确性和可靠性。
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