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公开(公告)号：CN110765700A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911000000.0
申请日：2019-10-21
Applicant: 国家电网公司华中分部
IPC: G06F30/27 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06F113/04 , G06F113/16
Abstract: 本发明公开了一种基于量子蚁群优化RBF网络的特高压输电线损预测方法，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：①数据预处理；②建立特征指标体系；③确定神经网络结构；④量子蚁群算法优化网络输出层的连接参数；⑤使用交替优化的方式来训练神经网络；⑥预测特高压线损值，分析预测模型。本发明利用神经网络的计算方式，易于拟合各种非线性关系，找出输入参量和线损的关系时不用人为控制计算细节，使用简便；使用RBF神经网络来保证训练速度较快，拥有局部逼近的特性，计算过程简单；将量子蚁群算法引入神经网络的优化过程中，改善了神经网络自身优化容易陷入局部最优解的问题。
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公开(公告)号：CN115936504A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211552524.2
申请日：2022-12-05
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 长沙理工大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
Abstract: 本发明的实施例提供了一种电力市场运行效果的评价方法，涉及电力技术领域，用于实现电力市场运行效果的事后评估，以实现电力资源的优化配置。方法包括：根据电力市场交易目标、指标选取的基本原则、评估基准选取电力市场的收益指标与成本指标。根据省内电力市场交易收益、省间电力市场交易收益以及环境效益对应的经济效益，获取电力市场交易的总收益。根据电厂降价成本、批发交易组织成本、零售市场组织交易成本、价格限制的福利损失、电量替代限制损失，获取电力市场交易的总成本。以及，根据电力市场交易的总收益和电力市场交易的总成本，获取益本比和净收益，并根据益本比和净收益得到评价结果。
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公开(公告)号：CN110838076B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN201910918501.0
申请日：2019-09-26
Applicant: 国家电网公司华中分部
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种月度跨省区可再生能源电力消纳方法及终端设备，该方法包括：设置所在省本当月的消纳权重达标值；估算当月的可再生能源电力需求量；建立不同约束条件与交易决策项之间的对应关系并对不同约束条件下的交易决策项进行排序；对排序后的交易决策项进行组合，筛选出同时满足多个约束条件的可选交易数据项，并根据购电成本和优先级规则对可选交易数据项进行排序，根据所在省当月的可再生能源电力需求量、按照购电成本从低到高的顺序选择多个交易数据项；本发明通过交易模型在多约束条件下动态调整每月实际执行的交易数据项，提高了实际消纳的可再生能源电量数据的准确性和合理性，在兼顾购电成本的前提下提升可再生能源电力的消纳能力。
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公开(公告)号：CN110838076A
公开(公告)日：2020-02-25
申请号：CN201910918501.0
申请日：2019-09-26
Applicant: 国家电网公司华中分部
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种月度跨省区可再生能源电力消纳方法及终端设备，该方法包括：设置所在省本当月的消纳权重达标值；估算当月的可再生能源电力需求量；建立不同约束条件与交易决策项之间的对应关系并对不同约束条件下的交易决策项进行排序；对排序后的交易决策项进行组合，筛选出同时满足多个约束条件的可选交易数据项，并根据购电成本和优先级规则对可选交易数据项进行排序，根据所在省当月的可再生能源电力需求量、按照购电成本从低到高的顺序选择多个交易数据项；本发明通过交易模型在多约束条件下动态调整每月实际执行的交易数据项，提高了实际消纳的可再生能源电量数据的准确性和合理性，在兼顾购电成本的前提下提升可再生能源电力的消纳能力。
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公开(公告)号：CN110796541A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201910879783.8
申请日：2019-09-18
Applicant: 国家电网公司华中分部
Abstract: 本发明涉及一种适用于光伏发电企业的能源环境衍生品交易方法，其技术特点在于：包括以下步骤：步骤1、基于区块链技术，构建光伏发电企业能源环境衍生品交易数据平台；步骤2、构建能源环境衍生品交易平台和交易客户端的链接网络；步骤3、通过对碳减排资产以及绿证数据进行唯一标识，实现对能源环境衍生品交易的可追踪，确保已开发成碳减排资产的能源不能再进行绿证交易。本发明能够解决解决在两种交易机制下减排量重复计算的问题。
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公开(公告)号：CN109685376A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811605169.4
申请日：2018-12-26
Applicant: 国家电网公司华中分部
Abstract: 本发明公开了一种基于相似度分析理论的电力客户异常行为预警方法。该方法能够从多方面对用户未来的异常情况进行预警分析,并通过用户行为序列相似度描述用户间的关联，同时考虑用户属性的变化，对异常行为进行发现和安全预警。预警流程包括：S1.用户行为序列模式描述；S1-1.基于时间的行为序列；S1-2.最大公共行为子序列；S1-3.行为序列相似度矩阵；S1-4.用户行为相关系数；S1-5.用户基本属性；S2.基于行为序列的异常分析；S2-1.数据预处理；S2-2.行为序列模式建立；S2-3.行为异常分析及预警。
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