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公开(公告)号：CN116843355A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310870342.8
申请日：2023-07-14
申请人： 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 清华四川能源互联网研究院
发明人： 王泽黎 , 徐剑 , 魏光涛 , 孟超 , 赵志华 , 杨威 , 张艾 , 任立志 , 刘泽宇 , 仇爽 , 赵相政 , 唐松浩 , 罗浩 , 贡晓旭 , 史梓男 , 王玉琢 , 李妍 , 郝城 , 马清钊 , 周奎
IPC分类号： G06Q30/018 , G06Q30/02 , G06Q40/04 , G06Q50/26 , G06N7/02
摘要： 本发明公开了一种园区碳资产评估方法，属于碳资产评估技术领域，包括以下步骤：构建园区碳资产评估一级指标；所述一级指标包括：经济指标、健康指标、生态指标和社会指标；将每个一级指标划分为若干二级指标；二级指标为量化指标和非量化指标；计算每个二级指标的分数；采用层次分析法给每个二级指标赋予权重；根据每个二级指标的权重和每个二级指标的分数得到园区碳资产评估结果。本发明通过将一级指标划分为经济指标、健康指标、生态指标和社会指标既包括可直接或间接影响温室气体排放的碳配额、碳信用及其衍生品，也包括通过各类碳减排量，及其带来的经济和社会效益等能够全面客观的对园区内的碳资产进行评估。
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公开(公告)号：CN115542167A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211124291.6
申请日：2022-09-15
申请人： 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 清华四川能源互联网研究院 , 国网江苏电力设计咨询有限公司
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/382
摘要： 本发明提供了一种基于粒子滤波算法的锂电池SOC估算方法与系统，其中该方法包括：根据锂电池内部电路构建等效电路模型；对所述锂电池的OCV曲线进行拟合得到等效电路模型中锂电池的开路电压；使用人工蜂群算法对等效电路模型的参数进行辨识得到最优阻抗参数；根据所述最优阻抗参数使用粒子滤波算法对锂电池的SOC值进行估算。本发明通过构建等效电路模型，并使用人工蜂群算法实现等效电路模型参数的辨识，可以在获得精准的模型参数基础上，采用粒子滤波算法对锂电池的SOC值进行估算，不仅简化了计算过程，还可以得到准确的估算结果。
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公开(公告)号：CN115542166A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211124285.0
申请日：2022-09-15
申请人： 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 清华四川能源互联网研究院 , 国网江苏电力设计咨询有限公司
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392
摘要： 本发明提供了一种锂离子电池剩余使用寿命预测方法与系统，其中，该方法包括：筛选出备选间接健康因子中与电池容量相关性最大的间接健康因子；使用经验模态对间接健康因子进行分解，生成不同时间尺度的特征模态函数和残差函数；使用粒子滤波算法对特征模态函数进行跟踪预测得到特征模态函数预测序列；采用多项式回归对残差函数进行跟踪预测得到残差预测序列；根据特征模态函数预测序列和残差预测序列得到电池剩余使用寿命预测模型。本发明通过采用粒子滤波算法结合多项式回归算法对间接健康因子的局部波动特征和全局退化趋势进行跟踪预测，不需要构建复杂的模型，就可以精准的预测出电池的剩余使用寿命，从而更好地保障锂离子电池安全。
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公开(公告)号：CN115542165A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211123854.X
申请日：2022-09-15
申请人： 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 清华四川能源互联网研究院 , 国网江苏电力设计咨询有限公司
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/392
摘要： 本发明属于锂离子电池健康状态预测技术领域，尤其是一种锂离子电池健康状态的预测方法，其包括以下步骤：S1：确定极限学习机ELM算法的隐含层的神经元个数，并对输入层与隐含层的连接权值ω和隐含层的阈值b进行随机初始化；S2：选取无限且可微的隐含层神经元对应的激活函数g(x)，并进一步对隐含层的输出结果H进行求解；S3：根据对输出层对应的权重矩阵进行求解。本发明通过对交叉概率和变异概率提出自适应的调整策略增强参数寻优能力和收敛性，通过构建IGA‑ELM算法模型从而提高ELM算法的稳定性，降低预测误差。
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公开(公告)号：CN114695934A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210361092.0
申请日：2022-04-07
申请人： 国网江苏电力设计咨询有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 清华四川能源互联网研究院
IPC分类号： H01M8/16 , H01M8/0656 , H01M8/0606 , C25B1/02 , C12M1/107 , C12M1/02 , C12M1/00
摘要： 本发明的实施例提供了一种利用可再生资源制氢及发电双模系统，涉及制氢技术领域。利用可再生资源制氢及发电双模系统包括相互连接的可再生资源制氢装置和燃料电池装置，燃料电池装置用于利用可再生资源制氢装置产生的氢气产生热能和电能、并提供给可再生资源制氢装置，燃料电池装置的剩余电能用于提供给电网；可再生资源制氢装置包括发酵底物预处理装置、接种物预处理装置、暗发酵连续反应器和微生物电解连续反应器，发酵底物预处理装置、接种物预处理装置均与暗发酵连续反应器连接，暗发酵连续反应器与微生物电解连续反应器连接；系统能够对可再生资源充分利用，提高制氢的效率，不需要外界额外提供电能和热能，还能向电网协同转化电能。
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公开(公告)号：CN114508699A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210152876.2
申请日：2022-02-18
申请人： 国网江苏电力设计咨询有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 清华四川能源互联网研究院
摘要： 本发明的实施例提供了一种氨裂解制氢加氢综合能源供应系统，涉及氨能源利用技术领域。氨裂解制氢加氢综合能源供应系统包括储氨罐、氨蒸发器、氨预热器、自热式氨裂解反应器、空气预热器、过热器、汽化器、燃料混合罐和联产单元；氨裂解制氢加氢综合能源供应系统基于氨这一氢载体和能量载体，通过科学合理耦合氨蒸发、氨裂解、氨分离、加氢、氨燃烧等工艺环节的电、热、冷流，可以实现氢、电、热、冷的多种能源形式的综合高效供应。
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公开(公告)号：CN117764223B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202311607828.9
申请日：2023-11-28
申请人： 北京潞电电力建设有限公司 , 国网北京市电力公司通州供电公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了一种光伏运行方法及系统，通过获取历史数据以及构建光伏运行状态解析模型，并根据历史数据对光伏运行状态解析模型进行训练，可以得到具备光伏运行状态识别能力的光伏运行状态解析模型，从而可以采用光伏运行状态解析模型对光伏运行数据解析，实现光伏运行状态的监控，并且可以根据监控结果启用不同的预设策略，不仅可以实现光伏运行状态的监测，还可以实现光伏的自动运行管理。
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公开(公告)号：CN117764223A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311607828.9
申请日：2023-11-28
申请人： 北京潞电电力建设有限公司 , 国网北京市电力公司通州供电公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了一种光伏运行方法及系统，通过获取历史数据以及构建光伏运行状态解析模型，并根据历史数据对光伏运行状态解析模型进行训练，可以得到具备光伏运行状态识别能力的光伏运行状态解析模型，从而可以采用光伏运行状态解析模型对光伏运行数据解析，实现光伏运行状态的监控，并且可以根据监控结果启用不同的预设策略，不仅可以实现光伏运行状态的监测，还可以实现光伏的自动运行管理。
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公开(公告)号：CN113672392B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202110981769.6
申请日：2021-08-25
申请人： 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F9/50 , G06F9/455 , G06F1/329 , G06N3/0442
摘要： 本申请提供了一种能耗优化的方法及装置、电子设备及计算机可读存储介质，根据预测到的应用程序的工作负荷，确定虚拟机的运行时间段，在虚拟机的运行时间段的变化程度满足预设条件的情况下，为虚拟机分配对应的服务器，因为虚拟机与服务器对应为服务器的运行时间段至少覆盖目标虚拟机的第一运行时间段，所以在服务器的运行时间段的起始运行时间点开启运行服务器，并在服务器的运行时间段的关闭运行时间点控制服务器属于节能状态，相当于动态的为虚拟机分配对应的服务器，并在虚拟机的非运行时间段，控制服务器属于节能状态，从而达到节能的目的。
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公开(公告)号：CN113131584A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110455530.5
申请日：2021-04-26
申请人： 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请公开了一种数据中心电池充放电优化控制方法及装置，方法包括：获取数据中心电池的参数信息，所述参数信息至少包括以下任意一项或多项：剩余电量、电池容量和充放电电流；获取环境信息，所述环境信息包括实时电价、数据中心IT设备工作量；基于所述参数信息和所述环境信息，采用深度强化学习算法进行数据中心电池充放电的控制。上述方案利用深度学习神经网络和强化学习机制的优势，根据实时电价、电池的状态和寿命周期，选择合适的时间对电池进行充电和放电，实现数据中心电源的削峰填谷，以最大程度地使储能电池的蓄电收益最大化，从而降低数据中心的电费和总拥有成本。
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