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公开(公告)号：CN119577487A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510127933.5
申请日：2025-02-05
Applicant: 勃源电气科技(西安)有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华中科技大学 , 青岛智电新能科技有限公司
IPC: G06F18/23 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及电力负荷辨识技术领域，具体涉及一种基于双态特征匹配与云边端协同的电力负荷辨识方法，包括：构建负荷事件启动和关闭事件特征子集，建立负荷事件与用电设备相关性模型作为第一模型；利用Gini指数的节点顺序优化策略，开发有向无环图支持向量机的负荷辨识方法作为第二模型；构建基于Mediod shift聚类与稳态特征分析的负荷辨识算法作为第三模型；整合第一模型、第二模型和第三模型进行训练，以构建基于云端的深度学习Bi‑LSTM算法的深度神经网络负荷辨识模型，建立云边端协同辨识机制。本发明通过对不同电器的启停过程进行有效判断，从而实现更加精准和高效的电力负荷辨识。
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公开(公告)号：CN119577487B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510127933.5
申请日：2025-02-05
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华中科技大学 , 青岛智电新能科技有限公司
IPC: G06F18/23 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及电力负荷辨识技术领域，具体涉及一种基于双态特征匹配与云边端协同的电力负荷辨识方法，包括：构建负荷事件启动和关闭事件特征子集，建立负荷事件与用电设备相关性模型作为第一模型；利用Gini指数的节点顺序优化策略，开发有向无环图支持向量机的负荷辨识方法作为第二模型；构建基于Mediod shift聚类与稳态特征分析的负荷辨识算法作为第三模型；整合第一模型、第二模型和第三模型进行训练，以构建基于云端的深度学习Bi‑LSTM算法的深度神经网络负荷辨识模型，建立云边端协同辨识机制。本发明通过对不同电器的启停过程进行有效判断，从而实现更加精准和高效的电力负荷辨识。
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公开(公告)号：CN119578264A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510138615.9
申请日：2025-02-08
Applicant: 青岛他坦科技服务有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华中科技大学 , 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及负荷辨识技术领域，具体涉及一种基于多尺度残差神经网络的序列映射负荷辨识分解方法，包括，构建负荷辨识模型，负荷辨识模型的网络结构是基于膨胀卷积的多尺度残差网络；获取公开数据集中的聚合功率数据集和电器级功率数据集，对聚合功率数据集和电器级功率数据集进行预处理，得到预处理后的训练集和测试集；利用预处理后的训练集和测试集，对负荷辨识模型进行训练和测试，得到训练好的负荷辨识模型。本发明通过构建基于膨胀卷积的多尺度残差网络的负荷辨识模型，可以更有针对性地学习混合数据特征，提升负荷辨识模型的负荷辨识效果。
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公开(公告)号：CN119417178A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510005767.1
申请日：2025-01-03
Applicant: 青岛他坦科技服务有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华中科技大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及基于全景时间序列构造策略的电力供需模拟方法及系统，包括：获取电力系统若干维度的年度电力供需相关数据，以全年度逐小时原始时间序列数据为基础，利用轮廓系数法确定月度最优聚类数；基于月度最优聚类数获取每个月度聚类中心，将每个月度聚类中心与原始时间序列数据进行耦合得到年度全景时间序列，以年度全景时间序列为基础构建中长期时序生产模拟模型；根据每个维度的年度电力供需相关数据，并结合预设的中长期时序生产模拟模型，得到电力供需时序模拟结果。本发明通过按月自适应聚类获取年度全景时间序列，提升了求解速度，进而有助于实现电力供需时序的高效、精确模拟。
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公开(公告)号：CN119627905A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510143343.1
申请日：2025-02-10
Applicant: 勃源电气科技(西安)有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华中科技大学 , 许继电气股份有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/32 , H04W88/08
Abstract: 本发明涉及配用电优化调度技术领域，具体涉及基于备用需求量化评估的通信基站储能调度方法及装置。该方法首先建立通信基站供电可用度量化计算模型；根据模型，估计每个时段通信基站可靠供电条件下储能电池的备用需求；然后，建立储能电池日前调度模型，并求解模型获得储能电池日前调度策略，本发明能够实现通信基站储能电池日前调度，在满足通信基站供电可靠性要求的前提下，通过优化储能电池运行策略，参与电力系统供需互动调控，在降低通信基站运行成本的同时，服务电力系统保障电力供应、促进新能源消纳。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118445650A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410626133.3
申请日：2024-05-20
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及数据融合技术领域，具体涉及基于强化学习的能源数据上下文信息特征融合方法，该方法具体为：根据能源数据之间的关联程度构建能源峰值联系强度指数，利用ARIMA预测算法对能源数据序列进行预测获得预测特征序列，根据预测特征序列中预测数据的优良程度以及与原始数据的关联情况，构建预测特征关联系数，进而划分真正存在强关联的数据序列，再利用深度学习进行上下文信息特征融合。从而实现能源数据上下文信息特征融合，解决了传统特征融合算法仅考虑关联性而没考虑关联的实质性，导致存在过多的关联数据，最终导致特征融合后特征的准确性较低的问题，提高了能源数据上下文特征信息融合的准确度。
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公开(公告)号：CN118763733A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410728051.X
申请日：2024-06-06
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种计及多元耦合约束的分布式光伏可接入量测算方法及系统，属于新能源技术领域。包括：基于电网系统各用电主体的分布式光伏接入容量、储能设备接入容量、剩余负荷需求和多余分布式光伏出力计算各用电主体全年用电成本；以各用电主体用电成本最小为目标构建上层目标函数、以各典型日电网系统总成本最小为目标构建下层目标函数；基于电网系统的多个约束条件对上层目标函数和下层目标函数求最优解，得到分布式光伏最大可接入容量。本发明方法能够提升分布式光伏的资源利用率，提升电力资源的配置效率。
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公开(公告)号：CN118074235A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410365102.7
申请日：2024-03-28
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华北电力大学
IPC: H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/28 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于外送需求的新能源基地调节性资源配置方法及设备，其中方法包括：建立计及新能源基地外送需求的调节性资源配置模型，调节性资源配置模型包括以最小化系统总成本为目标的目标函数和约束条件；以制定的典型日送电目标曲线和基于自适应聚类算法提取的风/光典型日出力场景为调节性资源配置模型的输入，根据所述约束条件求解目标函数，得到调节性资源配置方案。本发明在建立调节性资源配置模型中根据受端地区的年负荷特性和日负荷特性制定送电目标曲线，从送端和受端的角度描述了新能源基地的外送需求，同时本发明提出的自适应聚类算法在确定最佳的典型场景数量的同时兼顾求解效率和求解精度的要求。
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公开(公告)号：CN118445650B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410626133.3
申请日：2024-05-20
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及数据融合技术领域，具体涉及基于强化学习的能源数据上下文信息特征融合方法，该方法具体为：根据能源数据之间的关联程度构建能源峰值联系强度指数，利用ARIMA预测算法对能源数据序列进行预测获得预测特征序列，根据预测特征序列中预测数据的优良程度以及与原始数据的关联情况，构建预测特征关联系数，进而划分真正存在强关联的数据序列，再利用深度学习进行上下文信息特征融合。从而实现能源数据上下文信息特征融合，解决了传统特征融合算法仅考虑关联性而没考虑关联的实质性，导致存在过多的关联数据，最终导致特征融合后特征的准确性较低的问题，提高了能源数据上下文特征信息融合的准确度。
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公开(公告)号：CN118469171A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410409226.0
申请日：2024-04-07
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑碳捕集的煤电退役容量核定方法、装置、介质及产品，涉及电力系统规划技术领域。方法包括：基于新型电力系统中的碳捕集设备运行参数，构建目标函数和多个约束条件；基于约束条件，利用单目标优化算法求解目标函数，得到新型电力系统的最优规划方案；控制新型电力系统执行最优规划方案。本发明通过考虑碳捕集设备构建目标函数和多个约束条件能够提高煤电退役容量核定的合理性。
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