-
公开(公告)号：CN114581141A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210220703.X
申请日：2022-03-08
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于特征选择与LSSVR的短期负荷预测方法，该方法包括：获取待预测地区负荷数据、气象数据以及日历信息，并对其进行数据预处理；根据预处理后数据确定候选特征集；采用带有L1范式的LSSVR算法对候选特征集进行特征选择，并根据选择的特征得到最终的历史数据样本和未来预设时间的待预测样本的输入特征向量；确定预设时刻的待预测样本的输入特征向量与所有相应时刻的历史数据样本的输入特征向量的相似度，并根据相似度筛选出待预测样本对应的相似样本；通过相似样本训练得到LSSVR预测模型，并通过LSSVR预测模型对未来预设时间的负荷进行预测。本发明可充分利用历史负荷信息及负荷影响因素信息，提高负荷预测精度并具有较大的适用范围。
-
公开(公告)号：CN114498939A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210206832.3
申请日：2022-03-04
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明提供一种面向数字孪生的变电站智能监控系统及方法，系统包括调度端、站端数据采集系统、调度显示装置，其中，调度端包括利用数字孪生技术在调度端建立的站端数字孪生模型。本发明利用数字孪生技术在调度端建立站端机器人(含巡检、状态、操作)、站端设备(含状态、操作)的数字模型，用于支撑调度端对站端机器人和站端设备的机器人状态观测、机器人操作、设备状态观测、设备操作，从而减少调度和工区人员工作量，预防设备隐患发展为故障，减少故障检修处置时间，提升精益化调度水平。
-
公开(公告)号：CN112801188A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110127482.7
申请日：2021-01-29
Inventor： 吕正 , 朱齐 , 沈健 , 张麟 , 王沁 , 唐晢轩 , 姜腾 , 陆云 , 胡年平 , 陈志樑 , 史勇杰 , 邱文渊 , 盛佳蓉 , 江婷 , 王旭 , 蒋传文 , 白冰青
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于仿射传播聚类算法和选择性贝叶斯分类的NILMD方法，包括：基于AP算法，计算出样品目标的运行状态；基于选择性贝叶斯分类，对样品目标的运行状态进行概率拟合，获得样品目标的运行状态区间，以实现样品目标的运行状态离散化；基于二维高斯分布和极大似然估计法，结合样品目标的运行状态区间，对样品目标进行识别分解，完成样品目标的非侵入式负荷识别与分解。此发明解决了传统负荷分解方法识别分解精度差的问题，通过结合AP算法和选择性贝叶斯分类法，对样品目标进行分侵入式负荷识别与分解，实现了高精度识别分解，提高了工作效率。
-
公开(公告)号：CN114581141B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210220703.X
申请日：2022-03-08
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06Q30/0201 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q30/0202
Abstract: 本发明公开了一种基于特征选择与LSSVR的短期负荷预测方法，该方法包括：获取待预测地区负荷数据、气象数据以及日历信息，并对其进行数据预处理；根据预处理后数据确定候选特征集；采用带有L1范式的LSSVR算法对候选特征集进行特征选择，并根据选择的特征得到最终的历史数据样本和未来预设时间的待预测样本的输入特征向量；确定预设时刻的待预测样本的输入特征向量与所有相应时刻的历史数据样本的输入特征向量的相似度，并根据相似度筛选出待预测样本对应的相似样本；通过相似样本训练得到LSSVR预测模型，并通过LSSVR预测模型对未来预设时间的负荷进行预测。本发明可充分利用历史负荷信息及负荷影响因素信息，提高负荷预测精度并具有较大的适用范围。
-
公开(公告)号：CN113763206B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111061953.5
申请日：2021-09-10
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/067 , G06Q10/04 , H02J3/48
Abstract: 一种基于机组碳排放特性的电网低碳调度方法，考虑机组在不同运行状态下的碳排放特性，建立以低碳为优化目标的目标函数，将机组启停约束、爬坡约束、功率限值约束、旋转备用约束以及节点功率平衡约束引入目标函数，形成电力系统的低碳优化调度模型，采用分支定界算法求解低碳调度模型，获得系统中各类机组的启停和出力计划。本发明突破了传统以安全或经济调度为主要调度模式的桎梏，构建了大电网的低碳调度模型，在获得系统各机组启停和出力计划的同时，实现了电网的低碳运行，对于实现系统低碳发展、完成“碳达峰”、“碳中和”目标具有重要意义和价值。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111782708B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202010609721.8
申请日：2020-06-29
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F16/2458 , G06F18/23213 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供一种非侵入式变电站馈线负荷识别分解方法，包含步骤：S1、采集若干变电站下所述馈线的日负荷信息，生成对应的馈线日负荷特征向量；根据所述馈线日负荷特征向量，建立馈线有效日负荷数据库；S2、从所述馈线有效日负荷数据库中选取所有专供型馈线的馈线日负荷特征向量，建立专供型馈线有效日负荷数据库；S3、对所述专供型馈线有效日负荷数据库进行迭代聚类；S4、根据聚类结果建立适用于城市配电网的行业划分规则，不同的聚类对应不同的行业；S5、根据步骤S3的聚类结果建立行业典型日负荷特征向量库；基于所述行业典型日负荷特征向量库，非侵入式识别变电站馈线负荷类型。
-
公开(公告)号：CN114969442A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210462569.4
申请日：2022-04-28
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F16/901 , G06Q10/10 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于知识图谱和深度强化学习的电力调度任务票生成方法，包含：基于电网系统的结构化以及半结构化数据，构建电力知识图谱；基于所述电力知识图谱构建采用深度强化学习的AI智能算法，设计深度强化学习框架；获取所述知识图谱中的结构化数据以及半结构化数据，以及电网系统中各电力设备实时运行方式和相关约束属性，采用深度强化学习框架生成操作任务票。本方法基于EMS、OMS和PMS等系统的运行数据、模型数据、图形数据、台账数据、调度操作数据等结构化数据自动生成操作任务票，能够提高电网的调控效率、减轻调控人员的工作压力、提升了电网运行的安全性。
-
公开(公告)号：CN114647978A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210238436.9
申请日：2022-03-11
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06F30/27 , G06F113/04 , G06F119/02 , G06F119/06
Abstract: 本发明提供一种基于CNN‑LSTM模型和二次规划的配电网短期分层负荷预测方法，包括：获取配电网中不同节点的负荷及相关数据并进行数据预处理；对每个节点分别设计预测模型输入数据集；分别建立CNN‑LSTM模型进行负荷预测；通过二次规划调整上述负荷预测结果以实现配电网短期分层负荷预测。本发明充分考虑考虑配电系统中不同节点的不同影响因素和不同周期特征以及分层结构的前提下，建立了对配网不同节点具有泛化能力的CNN‑LSTM预测模型，并通过二次规划的预测后处理技术使得调整后的负荷满足不同层次节点负荷之间的分层结构的一致性要求，实现了对配网不同节点的短期分层负荷预测。
-
公开(公告)号：CN111782708A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010609721.8
申请日：2020-06-29
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F16/2458 , G06K9/62 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供一种非侵入式变电站馈线负荷识别分解方法，包含步骤：S1、采集若干变电站下所述馈线的日负荷信息，生成对应的馈线日负荷特征向量；根据所述馈线日负荷特征向量，建立馈线有效日负荷数据库；S2、从所述馈线有效日负荷数据库中选取所有专供型馈线的馈线日负荷特征向量，建立专供型馈线有效日负荷数据库；S3、对所述专供型馈线有效日负荷数据库进行迭代聚类；S4、根据聚类结果建立适用于城市配电网的行业划分规则，不同的聚类对应不同的行业；S5、根据步骤S3的聚类结果建立行业典型日负荷特征向量库；基于所述行业典型日负荷特征向量库，非侵入式识别变电站馈线负荷类型。
-
公开(公告)号：CN118586270A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410648315.0
申请日：2024-05-23
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F30/27 , G06F30/18 , G06N5/04 , G06Q50/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种考虑源荷不确定性的用户间接碳排放流动态核算方法，包括：根据电力潮流与碳流的关系建立电网与用户的碳交易核算模型，碳交易核算模型包括负荷节点碳流率计算子模型和非负荷节点支路碳流率计算子模型；从源端出发，考虑分布式电源间歇性以及随机性采用动态校正系数校正非负荷节点支路碳流计算子模型；从荷端出发，考虑用电负荷不确定性和负荷博弈过程采用MCC方法校正负荷节点碳流计算子模型；重构为用户间接碳排放计算模型，核算用户间接碳排放流。与现有技术相比，本发明考虑网络损耗对应的碳排放和源荷不确定性，能够实时刻画电网与用户间接碳流波动大小，具有用户间接碳排放流精准动态核算等优点。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
33
records
(took 0.029 seconds)
