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公开(公告)号：CN108199369B
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN201711482958.9
申请日：2017-12-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力公司金华供电公司
Inventor： 钱仲文 , 王珂 , 张旭东 , 夏洪涛 , 江勇 , 宋国超 , 李兵 , 张建松 , 陈浩 , 余侃 , 牛东晓 , 沈思琪 , 陈铁义 , 石惠承 , 郑卓凡 , 王澍 , 周铭
Abstract: 本发明公开了一种面向多种电力市场准入关联的地域性微电网低成本优化运营方法，首先建立微电网低成本运行目标函数模型；其次，计算出微电网低成本运行目标函数模型的最优值，确立微电网的低成本优化运行模式；最后，按微电网的低成本优化运行模式运行电网。本发明采用的技术方案，能获得更佳的优化策略，提升微电网运行效率和经济性。
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公开(公告)号：CN108199369A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201711482958.9
申请日：2017-12-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力公司金华供电公司
Inventor： 钱仲文 , 王珂 , 张旭东 , 夏洪涛 , 江勇 , 宋国超 , 李兵 , 张建松 , 陈浩 , 余侃 , 牛东晓 , 沈思琪 , 陈铁义 , 石惠承 , 郑卓凡 , 王澍 , 周铭
Abstract: 本发明公开了一种面向多种电力市场准入关联的地域性微电网低成本优化运营方法，首先建立微电网低成本运行目标函数模型；其次，计算出微电网低成本运行目标函数模型的最优值，确立微电网的低成本优化运行模式；最后，按微电网的低成本优化运行模式运行电网。本发明采用的技术方案，能获得更佳的优化策略，提升微电网运行效率和经济性。
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公开(公告)号：CN107506918A
公开(公告)日：2017-12-22
申请号：CN201710702591.0
申请日：2017-08-16
Applicant: 国网浙江省电力公司经济技术研究院 , 国网浙江省电力公司 , 国网浙江省电力公司金华供电公司 , 杭州宇维科技有限公司
CPC classification number: G06Q10/06393 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电网企业运营指标预测方法及预测系统。由于预测电网企业运营指标是面向未来的，且影响指标变化的因素很多，因此预测过程具有很大的随机性和不确定性。本发明采用快速稀疏岭回归拟合真实的电网企业运营指标数据，训练出合适的模型进行曲线拟合，依据模型和数据预测出电网企业未来月份的利润总额。本发明在稀疏最小二乘法的基础上增加了对稀疏系数的范数约束，且去除了稀疏最小二乘法对字典矩阵的稀疏限制，最后运用交替方向乘子法求解出最优稀疏系数，从而可利用最优稀疏系数进行利润总额预测。
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公开(公告)号：CN107908665A
公开(公告)日：2018-04-13
申请号：CN201710989431.9
申请日：2017-10-20
Applicant: 国网浙江省电力公司经济技术研究院 , 国网浙江省电力公司 , 国网浙江省电力公司金华供电公司 , 杭州宇维科技有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司
CPC classification number: G06F16/2465 , G06F2216/03 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种有向无环图的电网企业频繁节点挖掘方法及系统。本发明以有效找出反应真实电网企业中复杂网络情况的频繁项集，构建候选频繁集二进制表，并构建二进制表的有向无环图，借鉴PageRank排名算法，结合复杂网络节点重要性评估特点，快速的评估有向无环图中节点的重要性，提高频繁集的挖掘效率为目的，分为以下步骤：a)对目标数据库进行一次遍历，将数据库投影至二进制位表，并根据所生成的二进制位表进行频繁项统计，构建有向无环图，并将频繁项支持度设为连接权值；b)借鉴PageRank排序算法思想，采用有向加权复杂网络节点重要性评估指标对网络中频繁节点进行评估，最终得到频繁集节点。
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公开(公告)号：CN107908665B
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN201710989431.9
申请日：2017-10-20
Applicant: 国网浙江省电力公司经济技术研究院 , 国网浙江省电力公司 , 国网浙江省电力公司金华供电公司 , 杭州宇维科技有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种有向无环图的电网企业频繁节点挖掘方法及系统。本发明以有效找出反应真实电网企业中复杂网络情况的频繁项集，构建候选频繁集二进制表，并构建二进制表的有向无环图，借鉴PageRank排名算法，结合复杂网络节点重要性评估特点，快速的评估有向无环图中节点的重要性，提高频繁集的挖掘效率为目的，分为以下步骤：a)对目标数据库进行一次遍历，将数据库投影至二进制位表，并根据所生成的二进制位表进行频繁项统计，构建有向无环图，并将频繁项支持度设为连接权值；b)借鉴PageRank排序算法思想，采用有向加权复杂网络节点重要性评估指标对网络中频繁节点进行评估，最终得到频繁集节点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117452310A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311256508.3
申请日：2023-09-26
Applicant: 国网浙江省电力有限公司营销服务中心 , 国网浙江省电力有限公司
Inventor： 许灵洁 , 陈骁 , 郭鹏 , 李舜 , 丁徐楠 , 孙剑桥 , 张卫华 , 吕几凡 , 邢佳磊 , 周建平 , 李斌帅 , 宋国超 , 计荣荣 , 熊明玮 , 华晶 , 周琦 , 韩晨晨
IPC: G01R35/02 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于权重系数分配TCN‑BiGRU模型的CVT误差预测方法。本发明的技术方案包括：采集CVT历史计量误差数据和历史环境参量数据，并对历史计量误差数据和历史环境参量数据分配权重系数；对分配权重系数后的历史计量误差数据进行STL分解、历史环境参量数据进行CEEMDAN分解；将分解后的历史计量误差和历史环境参量输入到多个TCN‑BiGRU子模型中，进行特征提取和预测；将多个TCN‑BiGRU子模型的误差预测结果进行叠加，得到最终的误差预测结果。本发明采用基于权重系数分配TCN‑BiGRU模型对CVT计量误差进行预测，通过该模型提高了预测的准确性。
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公开(公告)号：CN108108842A
公开(公告)日：2018-06-01
申请号：CN201711408089.5
申请日：2017-12-22
Applicant: 国网能源研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
Inventor： 郑厚清 , 王广辉 , 李伟阳 , 贾德香 , 王智敏 , 柳占杰 , 于灏 , 陈光 , 陈睿欣 , 王玓 , 刘素蔚 , 钱仲文 , 王锋华 , 夏洪涛 , 成敬周 , 宋国超 , 石惠承 , 仲立军 , 袁骏 , 周小明 , 王大维 , 李伟 , 施明泰 , 李浩松 , 许中平 , 李金 , 康泰峰 , 寸馨 , 黄柏富 , 晏梦璇 , 许方园
Abstract: 本发明提供了一种基于成本关联的抗效益偏差神经网络预测方法及装置，在神经网络模型的优化训练中关联了成本因素，并采用修正了的梯度下降法进行训练。本发明兼顾了电力系统负荷申报的精确度和成本最优值，保证应用本发明提供的方法和装置进行电力负荷申报预测的预测结果既具有较为理想的精度，又可以有效降低成本、提升效益，辅助电力市场中各负荷申报决策者制定其市场负荷申报策略。
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公开(公告)号：CN107239880B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201710306242.7
申请日：2017-05-03
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 华北电力大学 , 浙江华云信息科技有限公司
Inventor： 张旭东 , 牛东晓 , 张彩友 , 李雅 , 夏慧聪 , 宋国超 , 施婧 , 王锋华 , 施永益 , 张建松 , 陈浩 , 陈铁义 , 王珂 , 余侃 , 金程 , 项丹圆 , 杨扬 , 王晓辉 , 陈俊
Abstract: 本发明公开了一种基于设备寿命统计分析的电网技改资金需求测算模型。通过计算某时间点上各类设备达到寿命期末，需要技改投资的概率，测算技改投资需求随时间变化的关系。本发明用于电网企业测算技改投资需求，帮助电网企业安排投资计划，保障电力设备的可靠运行。
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公开(公告)号：CN108108842B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201711408089.5
申请日：2017-12-22
Applicant: 国网能源研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
Inventor： 郑厚清 , 王广辉 , 李伟阳 , 贾德香 , 王智敏 , 柳占杰 , 于灏 , 陈光 , 陈睿欣 , 王玓 , 刘素蔚 , 钱仲文 , 王锋华 , 夏洪涛 , 成敬周 , 宋国超 , 石惠承 , 仲立军 , 袁骏 , 周小明 , 王大维 , 李伟 , 施明泰 , 李浩松 , 许中平 , 李金 , 康泰峰 , 寸馨 , 黄柏富 , 晏梦璇 , 许方园
Abstract: 本发明提供了一种基于成本关联的抗效益偏差神经网络预测方法及装置，在神经网络模型的优化训练中关联了成本因素，并采用修正了的梯度下降法进行训练。本发明兼顾了电力系统负荷申报的精确度和成本最优值，保证应用本发明提供的方法和装置进行电力负荷申报预测的预测结果既具有较为理想的精度，又可以有效降低成本、提升效益，辅助电力市场中各负荷申报决策者制定其市场负荷申报策略。
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公开(公告)号：CN108090557A
公开(公告)日：2018-05-29
申请号：CN201711408113.5
申请日：2017-12-22
Applicant: 国网能源研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
Inventor： 贾德香 , 郑厚清 , 王智敏 , 柳占杰 , 于灏 , 陈光 , 陈睿欣 , 王玓 , 刘素蔚 , 王广辉 , 李伟阳 , 王锋华 , 钱仲文 , 张旭东 , 成敬周 , 王政 , 宋国超 , 王征 , 寸馨 , 黄柏富 , 晏梦璇 , 许方园 , 刘爱民 , 崔万里 , 周小明 , 李广翱 , 施明泰 , 李浩松 , 许中平 , 李金 , 康泰峰
Abstract: 本发明提供了一种面向成本关联抗效益偏差神经网络的高效训练方法及装置，在神经网络模型的优化训练中关联了成本因素，并采用高效的针对性算法进行优化训练。本发明兼顾了电力系统负荷申报的精确度和成本最优值，保证应用本发明提供的方法和装置进行电力负荷申报预测的预测结果既具有较为理想的精度，又可以有效降低成本、提升效益；同时有效了降低优化训练过程迭代收敛的步数，提升神经网络模型降低成本的效果，辅助电力市场中各负荷申报决策者制定其市场负荷申报策略。
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