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公开(公告)号：CN112508251A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011363405.3
申请日：2020-11-27
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 上海电力大学 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于电力驾驶舱的负荷预测方法及装置，所述负荷预测方法包括：通过预先构建的电力驾驶舱获取历史负荷和电力指标对应的历史数据，基于历史数据构建各个地区的训练矩阵，得到标准矩阵；基于基尼系数和肯德尔相关系数确定标准矩阵中各个电力指标的权重；基于所述权重，对标准矩阵和历史负荷进行拟合，得到负荷预测模型；获取待预测地区的电力指标对应的实时数据，结合负荷预测模型得到待预测地区的负荷预测值；其中，所述电力指标包括用电类指标和经济类指标。引入了基尼系数和肯德尔相关系数，克服了传统critic法仅适用于连续、正态分布数据的局限性，更适用于数据种类多样复杂的电网系统。
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公开(公告)号：CN112508734B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202011363422.7
申请日：2020-11-27
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 上海电力大学 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06N3/0464
摘要： 本发明提出了基于卷积神经网络的电力企业发电量的预测方法及装置，所述预测方法包括：通过电力传感器获取电力企业的历史售电数据与历史负荷，基于获取到的数据建立训练集，基于电力企业的历史企业收益数据建立测试集；将训练集输入预设的卷积神经网络，得到卷积神经网络的训练结果，基于训练结果和测试集，对卷积神经网络进行训练；将本年度的预期售电数据输入训练后的卷积神经网络，通过卷积神经网络确定预期负荷，基于预期负荷确定本年度的发电量。基于卷积神经网络构建历史售电情况与企业收益之间的非线性关系，能够克服指标数据维度不同的障碍，准确描述二者之间的关系，便于电力企业根据预测结果合理的规划电力资源。
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公开(公告)号：CN113222473A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110623798.5
申请日：2021-06-04
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 上海电力大学 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于电力大脑中枢的电网负荷调整方法及装置，包括：构建指标体系；通过预先构建的电力大脑中枢基于指标体系获取各个地区的实时指标矩阵；根据实时指标矩阵获取正理想解和负理想解，分别计算第i个地区的实时指标数据与正理想解的KL距离以及与负理想解的KL距离，建立第i个地区的虚拟负理想解的KL距离；结合虚拟负理想解的KL距离计算各个地区与负理想解的相对接近度；分析相对接近度的准确概率，对相对接近度进行调整，得到反馈相对接近度；根据反馈相对接近度调整地区的电网负荷。基于优化矩阵以及改进距离算法优化传统topsis法，避免存在某组解同时与正理想解、负理想解距离相近而影响最优解的选择问题，提高了负荷调控准确性。
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公开(公告)号：CN113222473B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110623798.5
申请日：2021-06-04
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 上海电力大学 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明提出了一种基于电力大脑中枢的电网负荷调整方法及装置，包括：构建指标体系；通过预先构建的电力大脑中枢基于指标体系获取各个地区的实时指标矩阵；根据实时指标矩阵获取正理想解和负理想解，分别计算第i个地区的实时指标数据与正理想解的KL距离以及与负理想解的KL距离，建立第i个地区的虚拟负理想解的KL距离；结合虚拟负理想解的KL距离计算各个地区与负理想解的相对接近度；分析相对接近度的准确概率，对相对接近度进行调整，得到反馈相对接近度；根据反馈相对接近度调整地区的电网负荷。基于优化矩阵以及改进距离算法优化传统topsis法，避免存在某组解同时与正理想解、负理想解距离相近而影响最优解的选择问题，提高了负荷调控准确性。
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公开(公告)号：CN112508734A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011363422.7
申请日：2020-11-27
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 上海电力大学 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明提出了基于卷积神经网络的电力企业发电量的预测方法及装置，所述预测方法包括：通过电力传感器获取电力企业的历史售电数据与历史负荷，基于获取到的数据建立训练集，基于电力企业的历史企业收益数据建立测试集；将训练集输入预设的卷积神经网络，得到卷积神经网络的训练结果，基于训练结果和测试集，对卷积神经网络进行训练；将本年度的预期售电数据输入训练后的卷积神经网络，通过卷积神经网络确定预期负荷，基于预期负荷确定本年度的发电量。基于卷积神经网络构建历史售电情况与企业收益之间的非线性关系，能够克服指标数据维度不同的障碍，准确描述二者之间的关系，便于电力企业根据预测结果合理的规划电力资源。
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公开(公告)号：CN113033951B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202110162258.1
申请日：2021-02-05
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , H02J3/00 , H02J3/14
摘要： 本发明提出了一种基于电力数据的垃圾发电厂的设备分配方法及装置，所述分配方法包括：通过部署在垃圾发电厂的传感器获取第一电力数据，通过访问电力内网的生产管理系统平台获取第二电力数据；结合第一电力数据和第二电力数据计算垃圾发电厂的污染指数与发电指数；计算污染指数与发电指数的比值，判断所述比值是否超过预设阈值，若超过则为垃圾发电厂增加垃圾分类处理设备。通过计算垃圾发电厂的污染指数与发电指数，实现对垃圾发电厂的发电效率的监测，并根据监测结果分配相应的垃圾分类设备，以提高投入垃圾厂的垃圾质量，能够及时解决因垃圾分类问题导致的发电效率低的问题。
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公开(公告)号：CN112950405A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110161960.6
申请日：2021-02-05
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F16/245 , G06F40/289
摘要： 本发明提出了一种基于电力数据的企业用电情况的监测方法及装置，包括：基于实时负荷误差率与日用电量误差率相加的最小值建立目标函数；在满足预设约束条件下，根据电网的实时负荷数据对目标函数进行求解，得到企业的实时负荷预测值；根据实时负荷预测值与用电量进行拟合，得到实时用电曲线；获取企业的历史用电曲线，比较历史用电曲线与实时用电曲线，根据比较结果得到企业用电情况的监测结果。通过建立包含负荷误差率和日用电量误差率的目标函数，实现对无法直接获取实时负荷数据的企业进行负荷预测，相比于常规的处理方法得到的负荷预测结果更加准确，进而提高了企业用电情况监测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN112950405B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202110161960.6
申请日：2021-02-05
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06Q50/06 , G06Q10/0637 , G06F16/245 , G06F40/289
摘要： 本发明提出了一种基于电力数据的企业用电情况的监测方法及装置，包括：基于实时负荷误差率与日用电量误差率相加的最小值建立目标函数；在满足预设约束条件下，根据电网的实时负荷数据对目标函数进行求解，得到企业的实时负荷预测值；根据实时负荷预测值与用电量进行拟合，得到实时用电曲线；获取企业的历史用电曲线，比较历史用电曲线与实时用电曲线，根据比较结果得到企业用电情况的监测结果。通过建立包含负荷误差率和日用电量误差率的目标函数，实现对无法直接获取实时负荷数据的企业进行负荷预测，相比于常规的处理方法得到的负荷预测结果更加准确，进而提高了企业用电情况监测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN113033951A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110162258.1
申请日：2021-02-05
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明提出了一种基于电力数据的垃圾发电厂的设备分配方法及装置，所述分配方法包括：通过部署在垃圾发电厂的传感器获取第一电力数据，通过访问电力内网的生产管理系统平台获取第二电力数据；结合第一电力数据和第二电力数据计算垃圾发电厂的污染指数与发电指数；计算污染指数与发电指数的比值，判断所述比值是否超过预设阈值，若超过则为垃圾发电厂增加垃圾分类处理设备。通过计算垃圾发电厂的污染指数与发电指数，实现对垃圾发电厂的发电效率的监测，并根据监测结果分配相应的垃圾分类设备，以提高投入垃圾厂的垃圾质量，能够及时解决因垃圾分类问题导致的发电效率低的问题。
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公开(公告)号：CN113469470A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202111024764.0
申请日：2021-09-02
申请人： 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 上海脉策数据科技有限公司 , 脉策(杭州)科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 上海电力大学
摘要： 本发明提出了一种基于电力大脑中枢的用能数据与碳排放量关联分析方法，包括：由常规关联特征组成初始关联体系；通过电力大脑中枢获取用能数据和碳排放数据；生成三维特征图像，通过比较三维特征图像与碳排放数据生成附加关联特征；计算各个常规关联特征和附加关联特征在当前采样时刻的关联系数；将关联系数与最终训练集相乘后的结果输入LSTM模型，当输出结果的误差符合预设条件时，根据此时关联系数的大小确定用能数据与碳排放量的关联程度。本发明能够生成不同的附加关联特征，并结合了注意力机制，提高用能数据与碳排放量之间关联结果的精确度，进而能够更及时的针对关联程度较高的影响因素，制定更具有针对性的碳排放调控策略。
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