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公开(公告)号：CN111917184A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010731498.4
申请日：2020-07-27
申请人： 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 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： H02J13/00
摘要： 本发明公开了基于BP神经网络的用电监测方法及系统，包括：实时获取家庭户的每个家用电器的用电数据；将获取的每个家用电器的用电数据，传输给监控平台；监控平台的预训练的BP神经网络对每个家用电器的用电数据进行处理；预训练的BP神经网络输出用电合理或用电不合理的标签；监控平台将用电合理或用电不合理的标签，传输给家庭户的客户端，客户端根据用电合理或用电不合理的标签实现对家用电器的用电监测。
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公开(公告)号：CN110348604A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910507085.5
申请日：2019-06-12
申请人： 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本公开提出了一种基于用电特性聚类的线性回归电量预测方法及系统，在积累的多类型、海量客户用电信息的基础上，根据用户用电特性评价指标进行子空间聚类，获取多种类别，进而形成多种用户用电模式，根据用电模式的不同，对用户进行群体划分，对不同的群体用户利用互信息矩阵判断其强关联因素，进而采用多元线性回归算法进行用电量的预测，针对每一用户群体数据建立多个线性回归模型进行预测，预测结果更加准确，预测效果更好。
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公开(公告)号：CN111917184B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202010731498.4
申请日：2020-07-27
申请人： 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 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： H02J13/00
摘要： 本发明公开了基于BP神经网络的用电监测方法及系统，包括：实时获取家庭户的每个家用电器的用电数据；将获取的每个家用电器的用电数据，传输给监控平台；监控平台的预训练的BP神经网络对每个家用电器的用电数据进行处理；预训练的BP神经网络输出用电合理或用电不合理的标签；监控平台将用电合理或用电不合理的标签，传输给家庭户的客户端，客户端根据用电合理或用电不合理的标签实现对家用电器的用电监测。
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公开(公告)号：CN110322283A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910507088.9
申请日：2019-06-12
申请人： 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于高斯回归组合预测模型的电能替代方案预测方法及装置，接收能源替代转换企业的不同能源替代方案的预测目标，并获取各类目标的频繁项集；采用高斯回归过程建高斯回归组合预测模型；对不同能源替代方案的各类目标的频繁项集进行分簇预测，并对预测目标值进行线性组合得到费用年值预测目标值；基于费用年值相等的原则，得到电能替代方案的边界电价，并计算电能替代方案的不确定度预估，得到电能替代方案预测结果；基于预测结果进行数据反馈，并与电力系统相关业务应用平台接收的实际数据进行对比，调整高斯回归组合预测模型的参数，采用参数调整后的高斯回归组合预测模型进行电能替代方案预测。
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公开(公告)号：CN118825974A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410802716.7
申请日：2024-06-20
申请人： 国网山东省电力公司济宁供电公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06F17/10 , G06Q30/0201 , H02J3/38
摘要： 本发明属于电力系统规划技术领域，具体涉及一种计及火电机组退役与风光不确定性的电网规划方法及系统，包括：获取待规划电网的基础数据；根据所获取的待规划电网的基础数据，考虑火电机组退役，将火电机组退出后的最大调节负荷限制减少量作为电网调频能力的降低量，以电网总成本和总碳排放量最小为目标，考虑风电不确定性，通过机会约束规划将风电不确定性参数转化为确定性约束，构建电网多阶段规划模型；求解所构建的电网多阶段规划模型，得到电网规划方案。本发明通过优化火电机组的退役顺序，将火电机组退役后所带来的调频能力下降的风险转换为经济损失，并归纳到退役火电机组的退役成本之中，从而降低了降低火电机组退役对电网造成的影响。
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公开(公告)号：CN118504792B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410962169.9
申请日：2024-07-18
申请人： 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 山东大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06F18/25
摘要： 本发明提出了外生变量深度融合的充电站集群负荷预测方法及系统，涉及负荷预测技术领域。包括获取节点群的外生变量数据和内生变量数据；采用时序图神经网络提取外生变量数据特征，得到充电站时空特征向量；提取内生变量数据集的负荷特征向量，得到趋势性和季节性特征向量、以及负荷局部特征向量；将充电站时空特征向量、以及趋势性和季节性特征向量相互融合，生成多元综合特征向量，利用多元综合特征向量和负荷局部特征向量训练基于交叉注意力机制的Transformer预测模型；获取外生变量实时数据，将外生变量实时数据输入至训练好的基于交叉注意力机制的Transformer预测模型中，得到充电站集群负荷预测结果。本发明能够实现准确的充电站集群负荷预测。
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公开(公告)号：CN118521084A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410597095.3
申请日：2024-05-14
申请人： 国网山东省电力公司济宁供电公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , H02J3/00
摘要： 本发明公开一种基于碳排放全生命周期的低碳电源规划方法及系统，包括：计算电源设备在全生命周期各阶段的碳排放量，得到包含各类电源的电力系统的总碳排放量；以最小化电力系统的总成本和总碳排放量为总优化目标，构建综合电源规划模型；通过求解得到满足总优化目标的电源组合配置和运行策略的优化解集，根据每个优化解下每个单独优化目标的函数值，确定最优优化解和最劣优化解，通过判断优化解集与最优优化解和最劣优化解的接近程度，确定最优折中策略。利用全生命周期碳排放核算，结合多目标优化算法，以最小化总成本和总碳排放量为总优化目标，有效平衡电力需求与碳排放量的关系，确保电力供应的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118504792A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410962169.9
申请日：2024-07-18
申请人： 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 山东大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06F18/25
摘要： 本发明提出了外生变量深度融合的充电站集群负荷预测方法及系统，涉及负荷预测技术领域。包括获取节点群的外生变量数据和内生变量数据；采用时序图神经网络提取外生变量数据特征，得到充电站时空特征向量；提取内生变量数据集的负荷特征向量，得到趋势性和季节性特征向量、以及负荷局部特征向量；将充电站时空特征向量、以及趋势性和季节性特征向量相互融合，生成多元综合特征向量，利用多元综合特征向量和负荷局部特征向量训练基于交叉注意力机制的Transformer预测模型；获取外生变量实时数据，将外生变量实时数据输入至训练好的基于交叉注意力机制的Transformer预测模型中，得到充电站集群负荷预测结果。本发明能够实现准确的充电站集群负荷预测。
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公开(公告)号：CN118472919A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410499838.3
申请日：2024-04-24
申请人： 国网山东省电力公司济宁供电公司
摘要： 本发明属于电力系统优化调度领域，提供了一种考虑不确定性的电动汽车微电网优化调度方法与系统，包括基于含有电动汽车的微电网数据，建立电动汽车微电网数学模型，所述电动汽车微电网数学模型包括电动汽车微电网优化目标和约束条件；对电动汽车微电网模型进行确定性求解，得到最小经济成本；基于最小经济成本，风电、光伏的波动区间代入不确定性模型进行求解，得到不同不确定度下的系统运行成本，基于不确定性求解结果进行优化调度。本发明可以大大提高微电网应对新能源发电不确定性的能力，相对于传统的IGDT，克服了鲁棒因子所带来的主观性。
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公开(公告)号：CN112910086B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202110064253.5
申请日：2021-01-18
申请人： 国网山东省电力公司青岛供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种智能变电站数据校验方法及系统，包括：将智能变电站采集到的设备监控数据按照设定的格式存储为实时采集数据表；所述实时采集数据表中存储有数据的采集时间；将带有采集时间的设备监控数据以报文的形式传输到监控端；将监控端获取到的设备监控数据按照相同的格式存储为实时监控数据表；分别从实时采集数据表和实时监控数据表提取同一设备的监控数据，逐一进行数据校验计算；所述数据校验计算考虑数据采集时间的一致性。本发明能够实现智能变电站采集数据的自动化校验，节省人力，提高校验效率；数据校验过程中考虑采集时间的一致性比对，提高数据校验的准确率。
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