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公开(公告)号：CN111967728A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010730395.6
申请日：2020-07-27
Applicant: 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种计及用能舒适度时变性的商场楼宇调峰容量评估方法，包括，建立计及用能舒适度时变性的商场楼宇调峰容量评估模型，以需求响应效益最大化为目标函数，包括能量平衡约束，设备电功率约束，蓄电池功率约束，负荷响应约束，联络线负荷波动约束和用能舒适度约束；建立混合整数线性规划模型并调用相应的求解器进行求解；输出求解结果，包括：冷热电负荷响应量、蓄电池出力、联络线负荷、需求响应效益等。本发明围绕商场楼宇负荷特点，计及某段时间内用能舒适度需求变化的可能性，构建用能舒适度时变性指标，贴近用户真实需求，准确评估商场楼宇的调峰容量，支撑商场楼宇更好地参与日前市场交易。
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公开(公告)号：CN111967728B
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202010730395.6
申请日：2020-07-27
Applicant: 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种计及用能舒适度时变性的商场楼宇调峰容量评估方法，包括，建立计及用能舒适度时变性的商场楼宇调峰容量评估模型，以需求响应效益最大化为目标函数，包括能量平衡约束，设备电功率约束，蓄电池功率约束，负荷响应约束，联络线负荷波动约束和用能舒适度约束；建立混合整数线性规划模型并调用相应的求解器进行求解；输出求解结果，包括：冷热电负荷响应量、蓄电池出力、联络线负荷、需求响应效益等。本发明围绕商场楼宇负荷特点，计及某段时间内用能舒适度需求变化的可能性，构建用能舒适度时变性指标，贴近用户真实需求，准确评估商场楼宇的调峰容量，支撑商场楼宇更好地参与日前市场交易。
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公开(公告)号：CN111582909A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010274984.8
申请日：2020-04-09
Applicant: 国网河北省电力有限公司保定供电分公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了电力需求响应模型的建立方法、求解方法和装置，其中电力需求响应模型的建立方法包括根据预设一天的划分时段和戴蒙德模型，建立需求响应的用户效用函数；以用户效用函数最大为目标，建立电力需求响应模型。本发明充分考虑到不同时段用电量的可调整性，每个用户的用电习惯可以根据不同的时段改变，因此建立的电力需求响应模型的普适性，该发明有效地将居民用户的意愿以一种经济的方式结合到需求响应模型中，并且可以优化居民用户的用电行为，降低居民用户的电费。
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公开(公告)号：CN111967639B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010639859.2
申请日：2020-07-06
Applicant: 国网河北省电力有限公司保定供电分公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种计及风光出力和价格需求响应的配电网优化方法，包括：采用混合定价法得到日电价曲线；对风、光出力进行分层采样和相关性控制得到风光出力情况；根据日电价曲线和风光出力情况建立用户需求响应模型；根据用户需求响应建立配电网优化模型；采用遗传算法对配电网优化模型求解，并最终通过该模型对配电网进行优化。
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公开(公告)号：CN111967639A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010639859.2
申请日：2020-07-06
Applicant: 国网河北省电力有限公司保定供电分公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种计及风光出力和价格需求响应的配电网优化方法，包括：采用混合定价法得到日电价曲线；对风、光出力进行分层采样和相关性控制得到风光出力情况；根据日电价曲线和风光出力情况建立用户需求响应模型；根据用户需求响应建立配电网优化模型；采用遗传算法对配电网优化模型求解，并最终通过该模型对配电网进行优化。
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公开(公告)号：CN112990557A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110210491.2
申请日：2021-02-25
Applicant: 国网河北省电力有限公司保定供电分公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 北京国网普瑞特高压输电技术有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 付文杰 , 霍胜利 , 杨伯青 , 陈伟 , 张军朝 , 郭庚江 , 张强 , 孔令号 , 潘龙懿 , 张卫国 , 李化 , 陈良亮 , 宋杰 , 周材 , 邵军军 , 许紫晗 , 梁睿智
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动集合卡尔曼滤波的电力负荷预测方法和装置，包括步骤：获取电力用户负荷数据，作为电力负荷训练数据集；基于电力负荷训练数据集进行多维相空间重构，得到电力负荷的多维向量；基于电力负荷的多维向量对电力负荷进行预测，选取预测值点集得到滤波器数据集合，通过集合卡尔曼滤波对滤波器数据集合中的数据元素进行校正，得到电力负荷预测值。预测结果更加准确。
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公开(公告)号：CN116167573A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211693451.9
申请日：2022-12-28
Applicant: 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种高铁站综合能源需求响应优化调度方法及相关装置，本发明的高铁站综合能源系统优化调度模型，基于高铁站综合能源系统参与碳市场交易成本、以及用户侧舒适度需求响应创建，以高铁站综合能源系统的负荷波动最小、运行成本最低为目标，获得优选调度数据，根据优选调度数据实现了市场下高铁站综合能源需求响应优化调度，可满足高铁站的低碳经济运行，解决能源短缺问题，而且降低了系统运行所需成本。
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公开(公告)号：CN115622020A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211299289.2
申请日：2022-10-21
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网河北省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种面向直流负荷的虚拟电厂系统及运行方法，该虚拟电厂系统包括：新能源发电系统，直流储能系统，能量控制系统，三相整流桥模块和直流电能表；本系统通过能量控制系统监测新能源发电系统输出功率、直流储能系统荷电状态和直流负荷需求功率，以及控制新能源发电系统、直流储能系统和三相整流桥模块与直流母线连接线路的通断。本发明根据实时电价和直流负荷需求制定面向智能家居直流负荷的虚拟电厂运行策略，提高清洁能源利用率，降低用电成本。
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公开(公告)号：CN117077511A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310906003.0
申请日：2023-07-23
Applicant: 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 上海电力设计院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进萤火虫算法和SVR的多元负荷预测方法、装置及存储介质，属于电力负荷预测技术领域，其包括：获取负荷待预测区域的负荷数据以及环境数据；将所获取的数据输入预先构建的改进萤火虫算法‑‑SVR负荷功率预测模型，得到负荷功率预测结果；所述改进萤火虫算法‑‑SVR负荷功率预测模型的构建方法包括：获取包括负荷数据和环境数据的训练数据集；将所述训练数据集输入预先构建的SVR模型，得到SVR负荷预测模型；利用预先构建的知识图谱‑萤火虫算法模型优化SVR算法，获得改进萤火虫算法‑‑SVR负荷功率预测模型，在防止运算陷入局部最优和保证SVR参数搜索的收敛性方面具有良好的性能，具有较强的算法寻优能力，有助于提高电力负荷预测的速度和准确度。
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公开(公告)号：CN115470964A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210935750.2
申请日：2022-08-04
Applicant: 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高铁站区电网负荷的预测方法、装置及存储介质，其方法包括：获取高铁站区采样点在当前采样周期的电网负荷；将当前采样周期的电网负荷输入训练好的多层次学习网络预测模型，预测下一采样周期的电网负荷；其中，所述多层次学习网络预测模型的训练包括：获取高铁站区采样点在多个连续采样周期的电网负荷，并生成训练数据集；对训练数据集进行预处理，估计最优时延和嵌入维度；根据训练数据集、最优时延和嵌入维度对预构建的多层次学习网络预测模型进行训练；本发明可以有效地提高多层次学习网络对电网负荷的泛化能力，具有良好的预测性能。
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