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公开(公告)号：CN117611193A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311640892.7
申请日：2023-12-04
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 复旦大学
IPC: G06Q30/018 , G06Q50/26 , G06Q10/04
Abstract: 一种企业年碳排放量核算方法、设备及计算机可读介质，基于企业本年度的理论碳排放量、模拟碳浓度及实测碳排放浓度，构造碳排优化因子，优化得到企业本年度碳排放量，具体步骤包括：通过IPCC算法计算得到高碳排企业本年度的理论碳排放数据；通过气象模拟获取高碳排企业的模拟碳浓度，通过碳卫星遥感监测，地面传感器监测获取企业内部实测碳浓度数据，以地面传感器碳监测数据为基准数据，将地面碳监测数据与碳卫星遥感监测数据融合得到更为准确的碳监测数据；基于上述数据，构造碳排优化因子，拟合模拟碳排放浓度与实测碳浓度，利用得出的碳排优化因子，优化理论碳排放量，得出企业年碳排放量。
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公开(公告)号：CN116128234A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310080590.2
申请日：2023-01-18
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明提供了一种需求响应决策优化方法、系统、设备和介质，包括：获取电力系统需求响应任务和可调节资源；基于所述需求响应任务和可调节资源，在预设的约束条件下对预先构建的需求响应优化模型进行求解，得到需求响应优化方案；其中，所述需求响应优化模型是基于历史信用值和需求响应匹配度的综合成本的最小化为目标构建的。本发明通过综合考虑负荷资源的需求响应匹配度和历史信用值的综合成本，使得建立的需求响应优化模型更加公平和可靠，并基于预设的约束条件对构建的需求响应优化模型进行求解，得到高效的需求响应优化方案，有利于实现任务指标公平经济分配的目标，达到更好的需求响应效果。
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公开(公告)号：CN115471362A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211176881.3
申请日：2022-09-26
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
Abstract: 本发明公开了深度特征指导两阶段迁移学习的综合能源源—荷预测方法，涉及综合能源多元负荷预测技术领域，获取温度、季节、节假日、风速、云层密度、光照强度、电价和现行政策影响因素并转换为数据格式；获取园区的光伏、风电、电负荷、热负荷和冷负荷的历史数据，并对历史数据进行清洗处理；构建基于深度残差网络和引入注意力机制的长短期记忆循环神经网络的时间序列预测模型；通过温度、季节和节假日三种因素，使用电负荷、热负荷和冷负荷数据对时间序列预测模型进行训练，获得初级模型；在初级模型的基础上，采用迁移学习策略，获得最终的预测模型。
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公开(公告)号：CN114021424B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111150656.8
申请日：2021-09-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于PCA‑CNN‑LVQ的电压暂降源识别方法，包括以下步骤：步骤1，构建并训练PCA‑CNN‑LVQ模型：步骤101，采集电压暂降源的电压暂降数据作为样本；步骤102，采用主成分分析法PCA对电压暂降数据进行降维；步骤103，将降维后的电压暂降数据输入到卷积神经网络CNN中提取电压暂降数据特征；步骤104，将电压暂降数据特征输入到学习矢量量化神经网络LVQ中对LVQ进行分类训练；步骤2，通过训练好的PCA‑CNN‑LVQ模型对待识别的电压暂降数据进行分类，得到待识别电压暂降数据的电压暂降类型。本发明提升识别电压暂降类型的准确性。
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公开(公告)号：CN117639011A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311546739.8
申请日：2023-11-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 复旦大学
IPC: H02J3/28 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本申请公开了一种综合能源微网的共享储能系统优化方法及系统，考虑了第三方投资的共享储能‑多微网系统模型，该综合能源微网整合了多种能源以及可调控负荷的区域能源系统，包括热电联产系统CHP、热储能、电储能以及分布式可再生能源。共享储能由第三方投资，并作为电价的发布者，受到电价边界约束。同时，该方法考虑了碳排放和碳交易模型，以降低碳排放。微网成本包括购电/气成本、需求响应成本、碳交易成本以及CHP机组的运行成本。最终，通过使用混合整数线性规划MILP算法，求解成本最低方案，本发明实现了微网调度，以最小化成本为目标，提高了综合能源微网的经济性和环保性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117273507A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311091130.6
申请日：2023-08-28
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
Inventor： 龚桃荣 , 陈宋宋 , 李德智 , 田世明 , 覃剑 , 周颖 , 陈珂 , 潘明明 , 石坤 , 宫飞翔 , 袁金斗 , 王舒杨 , 甘海庆 , 陈堃 , 嵇文路 , 李雪 , 涂腾
IPC: G06Q10/0639 , G06Q40/04
Abstract: 本发明提供了一种需求侧分布式交易的综合评价方法、系统、介质和设备，包括：基于需求侧分布式交易系统的运行数据，计算分布式交易评价体系中各指标值及各指标的综合权重；基于所述各指标的指标值和需求侧分布式交易系统运行质量标准，通过白化权函数分别确定所述分布式交易评价体系中每个指标的若干个灰度区间和各灰度区间对应的灰度评价值；基于所述分布式交易评价体系中各指标值、所述各指标的综合权重、所述灰度区间和所述各灰度区间的灰度评价值，对所述需求侧分布式交易系统进行综合评价；本发明基于待评价系统的运行质量标准，确定了各指标相应的灰度区间和灰度评价值后，再结合各指标的值和综合权重对系统实现了准确的综合评价。
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公开(公告)号：CN116245225A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310042714.8
申请日：2023-01-28
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 东南大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 一种基于区间数理论的冷热电联供系统配置优化方法，建立基于区间数理论的冷热电联供系统配置优化算法，在规避不确定性因素影响的基础上，通过加入库恩塔克条件(Kuhn‑Tuckerconditions，KKT)条件，实现系统配置优化与运行优化的有机融合，以此考虑运行与配置之间的联动性，最后获得冷热电系统最优配置方案，综合考虑了系统中存在的不确定性，实现了未来冷热电联供系统的科学配置。
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公开(公告)号：CN116244933A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310105804.7
申请日：2023-02-10
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 东南大学 , 国网上海市电力公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种园区碳排演进分析方法、系统、存储介质及计算设备，该方法包括：确定园区碳排放系统的碳排演进中的核心变量以及核心变量之间的因果关系；根据所述园区碳排演进中的核心变量、对所述核心变量产生影响的关联变量以及所述核心变量之间的因果关系，构建包含可再生能源机组的园区碳排演进存量流量图；根据所述包含可再生能源机组的园区碳排演进存量流量图，建立可再生能源机组对园区碳排演进发展影响的系统动力学模型；根据建立的所述系统动力学模型模拟具备可再生能源机组的园区碳排演进趋势。本发明将低碳园区碳排放模型化，推演具备可再生能源机组的低碳园区碳排演进，为园区低碳化规划提供参考。
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公开(公告)号：CN115905952A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211466085.3
申请日：2022-11-22
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06N3/09 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电能质量领域，尤其涉及一种基于CM‑eCNN小样本学习的电压暂降源识别方法，步骤1：采集电压暂降数据；步骤2：构建并基于训练集采用小样本学习的方法训练CM‑eCNN模型；步骤201：将电压暂降数据输入至卷积神经网络CNN中提取电压暂降数据的单元特征；步骤202：利用星座模型CM对单元特征进行聚类并输出；步骤203：通过余弦距离计算输出特征和簇中心的余弦相似度来计算分类得分，用于预测类别；步骤204：建立损失函数通过支撑集对模型进行训练并通过查询集验证；步骤3：将训练好的CM‑eCNN模型用于测试集中对待识别的电压暂降数据进行分类，得到待识别电压暂降数据的电压暂降类型。本发明能够有效识别电压暂降类型，在小样本情况下分类准确性高。
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公开(公告)号：CN115345359A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210944005.4
申请日：2022-08-05
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06N3/12 , H02J3/38 , H02J3/06 , H02J3/46 , H02J3/48 , H02J3/50
Abstract: 一种综合能源系统的多目标优化运行方法，包括以下步骤：步骤1，建立包括园区综合能源系统模型包括经济指标函数、环保指标函数和可再生能源指标函数的园区综合能源系统模型；步骤2，以经济指标函数、环保指标函数和可再生能源指标函数作为目标函数，建立多目标潮流优化模型；步骤3，引入DE算子对NGSA‑III算法进行改进，利用改进的NGSA‑III算法求解多目标潮流优化模型，得到最优调度策略；本发明提升了收敛能力和计算速度，综合考虑经济指标、环保指标和可再生能源指标对优化结果的影响，优化调度结果好。
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