-
公开(公告)号：CN114399078B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202111465115.4
申请日：2021-11-30
申请人： 国网山东省电力公司日照供电公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东综合能源服务有限公司
发明人： 潘广旭 , 宫池玉 , 林国华 , 裴丽伟 , 李英杰 , 封常福 , 胡军 , 王晶 , 陈洋 , 马小伟 , 王瑞琪 , 迟青青 , 王志梁 , 孟凡波 , 杨林林 , 刘光辉 , 孙丽玲
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , H02J3/00
摘要： 本发明提供了一种负荷日前预测与超短期预测的协同预测方法及系统，获取气象数据和日期特征数据；根据气象数据、日期特征数据和预设门控循环单元模型，得到日前负荷预测结果；将日前负荷预测结果的序列扩充数据、历史负荷数据以及气象数据和日期特征数据一起输入到预设卷积神经网络‑门控循环单元超短期负荷预测模型中，得到超短期负荷预测结果；利用超短期负荷预测结果对日前负荷预测结果进行修正，得到修正后的日前负荷预测结果；本发明考虑了超短期负荷预测和日前负荷预测的优势与劣势，将两者综合运用、相互协同，提高了超短期负荷预测与日前负荷预测的精度。
-
公开(公告)号：CN112766535A
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN202011486003.2
申请日：2020-12-16
申请人： 国网山东省电力公司日照供电公司 , 国网山东综合能源服务有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种考虑负荷曲线特征的建筑负荷预测方法及系统，以设定时间间隔获取建筑负荷数据，以一定时间段内若干数据点为一组样本；对建筑负荷数据进行滤波处理，得到负荷数据的平滑曲线；获取每组样本中离散数据拐点形成拐点序列，计算每组样本拟合曲线的斜率，每个历史数据点对应斜率形成斜率序列；将历史数据序列、拐点序列和斜率序列组合成神经网络模型的输入，训练神经网络模型；对训练后的神经网络模型进行测试，利用满足测试要求的神经网络模型对建筑负荷数据进行预测，获取预测结果；本发明不仅考虑了负荷本身的数据特征，还考虑了负荷曲线的特征，从而提高预测精度。
-
公开(公告)号：CN105569557B
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201510974037.9
申请日：2015-12-23
申请人： 国网山东省电力公司日照供电公司
摘要： 本发明公开了一种便于攀爬检修的电线杆，属于电力设备领域，包括电线杆本体，其特征在于：在所述电线杆本体上对称设有若干安装孔，在所述安装孔外侧铰接有踏板，在所述电线杆本体内侧分别设有传动机构和联动机构，所述传动机构的一端与所述踏板连接，另一端与所述联动机构连接，本发明设计的巧妙，工人在攀爬电线杆时不再需要携带任何的攀爬装置，同样可以完成检修工作，从而减轻了工人的劳动量，提高了工作的效率。
-
公开(公告)号：CN118174361B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410591437.0
申请日：2024-05-14
申请人： 国网山东省电力公司日照供电公司
摘要： 本发明提供了一种分布式光伏储能最大输出功率追踪方法及系统，构建分布式光伏储能的最大输出功率等效控制模型，确定相关外部环境因素；以径向基函数神经网络模型的输出误差最小为目标，优化径向基函数神经网络模型；利用优化后的径向基函数神经网络模型监测分布式光伏储能的相关外部环境因素，调节其输出电压，实现最大输出功率追踪。本发明通过利用改进的遗传算法优化径向基函数神经网络模型，利用优化后的网络模型进行分布式光伏储能的最大输出功率追踪和控制，能够有效提升收敛速度和预测精度。
-
公开(公告)号：CN118094111B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410464817.8
申请日：2024-04-18
申请人： 国网山东省电力公司日照供电公司
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/084 , G06N20/00
摘要： 本发明属于数据识别与处理技术领域，提供了一种基于机器学习的非侵入式负荷监测与辨识方法及系统，本发明将物联网、大数据、人工智能和机器学习等新一代信息技术与非侵入式负荷辨识相结合，可以更好地应对负荷数据的规模、复杂性和实时性要求，提高负荷辨识的准确性、效率和智能化水平，可以根据应用场景和需求来选择和调整，以实现最佳的非侵入式负荷辨识效果。
-
公开(公告)号：CN115425688A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211196569.0
申请日：2022-09-29
申请人： 国网山东省电力公司日照供电公司
摘要： 本发明公开了分布式智能有序用电控制分析方法、系统、终端及介质，涉及智能电网技术领域，其技术方案要点是：从新能源发电端的历史发电数据中提取累积发电波动值等于第一阈值的基础发电特征；从用电端的历史用电数据中提取累积用电波动值等于第二阈值的基础用电特征；将基础发电特征和基础用电特征输入预构建的基础电力分配模型，得到将基础发电特征和传统发电量分配以满足用电端的基础用电特征的基础电力调度策略；依据新能源发电端的不确定发电特征、新能源发电端所对应储能单元的储存电量和传统发电量对用电端的不确定用电特征进行电量补偿调控。本发明可降低对储能单元的可储存容量的要求，增强整个电力系统运行的稳定性。
-
公开(公告)号：CN114358485A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111441045.9
申请日：2021-11-30
申请人： 国网山东省电力公司日照供电公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东综合能源服务有限公司
摘要： 本发明提供了一种源荷匹配性评估方法、系统、介质及电子设备，根据获取的新能源端的历史发电功率与负荷端的历史负荷量，得到历史源荷匹配数据；根据获取的第一影响因素数据以及发电功率预测模型，得到新能源端发电功率预测结果；根据获取的第二影响因素数据以及负荷预测模型，得到负荷端的负荷预测结果；根据发电功率预测结果和负荷预测结果，得到未来源荷匹配数据；根据历史源荷匹配数据和未来源荷匹配数据，得到源荷匹配性评估结果；本发明结合历史源荷匹配数据以及未来源荷匹配数据，实现了更稳定和更高精度的源荷匹配性评估。
-
公开(公告)号：CN118174361A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410591437.0
申请日：2024-05-14
申请人： 国网山东省电力公司日照供电公司
摘要： 本发明提供了一种分布式光伏储能最大输出功率追踪方法及系统，构建分布式光伏储能的最大输出功率等效控制模型，确定相关外部环境因素；以径向基函数神经网络模型的输出误差最小为目标，优化径向基函数神经网络模型；利用优化后的径向基函数神经网络模型监测分布式光伏储能的相关外部环境因素，调节其输出电压，实现最大输出功率追踪。本发明通过利用改进的遗传算法优化径向基函数神经网络模型，利用优化后的网络模型进行分布式光伏储能的最大输出功率追踪和控制，能够有效提升收敛速度和预测精度。
-
公开(公告)号：CN118094111A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410464817.8
申请日：2024-04-18
申请人： 国网山东省电力公司日照供电公司
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06N3/084 , G06N20/00
摘要： 本发明属于数据识别与处理技术领域，提供了一种基于机器学习的非侵入式负荷监测与辨识方法及系统，本发明将物联网、大数据、人工智能和机器学习等新一代信息技术与非侵入式负荷辨识相结合，可以更好地应对负荷数据的规模、复杂性和实时性要求，提高负荷辨识的准确性、效率和智能化水平，可以根据应用场景和需求来选择和调整，以实现最佳的非侵入式负荷辨识效果。
-
公开(公告)号：CN112766535B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011486003.2
申请日：2020-12-16
申请人： 国网山东省电力公司日照供电公司 , 国网山东综合能源服务有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/08 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种考虑负荷曲线特征的建筑负荷预测方法及系统，以设定时间间隔获取建筑负荷数据，以一定时间段内若干数据点为一组样本；对建筑负荷数据进行滤波处理，得到负荷数据的平滑曲线；获取每组样本中离散数据拐点形成拐点序列，计算每组样本拟合曲线的斜率，每个历史数据点对应斜率形成斜率序列；将历史数据序列、拐点序列和斜率序列组合成神经网络模型的输入，训练神经网络模型；对训练后的神经网络模型进行测试，利用满足测试要求的神经网络模型对建筑负荷数据进行预测，获取预测结果；本发明不仅考虑了负荷本身的数据特征，还考虑了负荷曲线的特征，从而提高预测精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
81 条记录 (耗时 0.08 秒)
