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公开(公告)号：CN113128612B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110463520.6
申请日：2021-04-26
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
摘要： 本发明适用于数据处理技术领域，提供了一种电力数据中异常值的处理方法及终端设备，该方法包括：获取电力运行环节中产生的电力数据，对电力数据进行数据降维和数据标准化处理，得到处理后的标准电力数据，将标准电力数据分别输入核函数极限学习模型和叠加集成模型中进行异常值辨识，得到第一输出值集合和第二输出值集合，根据第一输出值集合和第二输出值集合，采用基于正则化的线性回归分析方法进行动态分析，得到异常数据集合，对异常数据集合进行数据清洗，得到清洗后的电力数据。本发明可以同时提高电力数据中异常值的检测精度和效率，并获得对异常数据集合进行数据清洗后的修正的电力数据。
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公开(公告)号：CN114092276A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111338979.X
申请日：2021-11-12
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种台区短期负荷的预测方法，包括：将预测日期的气象预报数据、目标台区内的分布式光伏装机容量、历史实际分布式光伏出力数据和实际气象数据输入光伏出力预测模型，得到预测日期的预测分布式光伏出力数据；将气象预报数据、预测日期的日类型、历史实际台区总用电负荷和实际气象数据输入台区总用电负荷预测模型，得到预测日期的预测台区总用电负荷；综合预测台区总用电负荷与预测分布式光伏出力数据得到目标台区的预测台区负荷。本申请考虑到台区负荷受分布式光伏影响的情况，能够通过预测较为稳定的台区总用电负荷，结合分布式光伏出力数据得到台区负荷，从而提高台区负荷短期预测的稳定性。
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公开(公告)号：CN114066073A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111383732.X
申请日：2021-11-22
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
摘要： 本发明提供一种电网负荷预测方法。该方法包括：对历史时段负荷数据进行并行的异常数据检测，并剔除历史时段负荷数据中的异常数据；通过聚类分析将剔除异常数据的历史时段负荷数据分为不同的类型，并确定每种类型对应的典型负荷数据；根据历史时段负荷影响数据和对应的类型进行训练，得到负荷分类模型；将待预测时段负荷影响数据输入负荷分类模型，确定待预测时段对应的类型和待预测时段对应的典型负荷数据；根据待预测时段对应的典型负荷数据和剔除异常数据的历史时段负荷数据对待预测时段进行负荷预测。本发明能够在提高负荷预测效率的同时提高负荷预测精度。
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公开(公告)号：CN112290584A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011003712.0
申请日：2020-09-22
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明适用于微网控制技术领域，提供了一种农村风光柴储微网频率控制方法、装置及终端设备，该方法包括：获取目标微网的结构数据，根据结构数据计算所述目标微网对应的传输延时；根据所述传输延时建立所述目标微网的频率控制系统的闭环响应特征集合；获取所述目标微网的性能指标，根据所述性能指标计算所述目标微网的频率控制系统的频率偏差指标；以所述频率偏差指最小为目标，基于预设约束条件求所述闭环响应特性集合的决策变量的最优解，并将所述决策变量的最优解作为目标控制信号。本发明提供的农村风光柴储微网频率控制方法，可以充分考虑信号传输过程中的延时对频率控制的影响，准确计算频率控制过程中的决策变量，提高频率控制的稳定性。
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公开(公告)号：CN114155038B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202111503301.2
申请日：2021-12-09
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F18/2431
摘要： 本发明涉及用电数据分析技术领域，尤其涉及一种受疫情影响用户识别方法，本发明方法通过获取疫情用电分类模型、用户标签以及用电数据，通过用户标签对用户群体进行分类，将分类后的用户群体送入到分类模型中，确定分类标准，完成对用户群体的分类。该分类方法，根据标签分类，可以实现将大数据分为相对较小的数据进行处理，因此，降低了每次进行分类处理数据运算的复杂程度，且通过先根据标签分类，后对疫情影响分类，可以对不同的群体分别获取疫情影响数据，为后续的有针对性的供电工作提供了必要的数据支撑。
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公开(公告)号：CN112290584B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202011003712.0
申请日：2020-09-22
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明适用于微网控制技术领域，提供了一种农村风光柴储微网频率控制方法、装置及终端设备，该方法包括：获取目标微网的结构数据，根据结构数据计算所述目标微网对应的传输延时；根据所述传输延时建立所述目标微网的频率控制系统的闭环响应特征集合；获取所述目标微网的性能指标，根据所述性能指标计算所述目标微网的频率控制系统的频率偏差指标；以所述频率偏差指最小为目标，基于预设约束条件求所述闭环响应特性集合的决策变量的最优解，并将所述决策变量的最优解作为目标控制信号。本发明提供的农村风光柴储微网频率控制方法，可以充分考虑信号传输过程中的延时对频率控制的影响，准确计算频率控制过程中的决策变量，提高频率控制的稳定性。
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公开(公告)号：CN114155038A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111503301.2
申请日：2021-12-09
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
摘要： 本发明涉及用电数据分析技术领域，尤其涉及一种受疫情影响用户识别方法，本发明方法通过获取疫情用电分类模型、用户标签以及用电数据，通过用户标签对用户群体进行分类，将分类后的用户群体送入到分类模型中，确定分类标准，完成对用户群体的分类。该分类方法，根据标签分类，可以实现将大数据分为相对较小的数据进行处理，因此，降低了每次进行分类处理数据运算的复杂程度，且通过先根据标签分类，后对疫情影响分类，可以对不同的群体分别获取疫情影响数据，为后续的有针对性的供电工作提供了必要的数据支撑。
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公开(公告)号：CN115713320A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211358714.0
申请日：2022-11-01
申请人： 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 长沙理工大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/20 , G06Q10/0639 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供设备的运维策略优化方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：基于电力设备的初始劣化速率以及实时的状态运行参数，构建电力设备的故障率预测模型；基于故障预测模块以及电力设备在多种不同运维等级下的故障停用时间、故障损失费用、运维维修时间、运维维修费用和运维造成的失负荷量，构建电力设备实时监测的运维策略优化模型；基于预设约束条件，对运维策略优化模型求解，确定最优运维方案；在最优运维方案下确定电力设备在该方案下的第一劣化速率，若第一劣化速率小于初始劣化速率，则按照最优运维方案执行；否则，重新设定电力设备的初始劣化速率，重新对运维策略优化模型求解。本发明提供的运维策略的准确性较高。
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公开(公告)号：CN114444969A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210136601.X
申请日：2022-02-15
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明涉及配电网运行技术领域，具体提供了一种电动汽车负荷响应分析方法及装置，包括：基于电动汽车用户样本数据确定电动汽车用户充电时间无条件下、提前条件下以及延后条件下的总体充电负荷曲线；基于所述电动汽车用户充电时间无条件下、提前条件下以及延后条件下的总体充电负荷曲线分析电动汽车用户的充电负荷限值；基于所述电动汽车用户的充电负荷限值分析电动汽车用户负荷的调节能力。该方案根据电动汽车用户统计样本，可以对大量电动汽车用户对充电补贴的综合响应度和可接受时移进行量化分析，通过整体电动汽车负荷时移能力，可得到不同补贴下的电动汽车日极限调控能力。
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公开(公告)号：CN114268096A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111594894.8
申请日：2021-12-23
申请人： 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
摘要： 本发明提供了一种电网全景智能分析预测方法，包括步骤：获取影响因素数据；对影响因素数据进行标准化处理，获取标准化因素数据；获取电力需求预测数据；根据所述电力需求预测数据匹配预测算法；根据所述标准化因素数据和所述预测算法获取测算结果；其中，所述影响因素数据包括日期数据、地理位置数据、电力需求数据、经济数据和气象数据中的至少一种；所述预测算法分为时间序列类预测算法和人工智能类算法。本发明使得预测算法库基本涵盖各类场景的预测，提升预测工作的全面性与适用性，继而能全面准确的分析预测用电负荷。
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