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公开(公告)号：CN114186781B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202111299635.2
申请日：2021-11-04
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 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安吉县供电公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于采样间隔负荷曲线的冲击性负荷识别方法及系统，属于电网负荷控制技术领域。现有方案，无法有效区分冲击性负荷用户与非冲击性负荷用户。本发明的一种基于采样间隔负荷曲线的冲击性负荷识别方法，通过构建采样间隔负荷曲线、用户基线以及判定指标模型，将每日平均交点数、峰谷差与每日平均交点数的平均每日比值百分比、采样点平均偏离百分比作为判别指标，同时设置较为合理的判定规则以及判别指标的阈值，实现冲击性负荷用户的准确识别，能够适用于复杂多变的用户响应需求。进一步，本发明利用关口表的负荷数据趋势，结合数据统计与分析，构建判定指标模型，可以实现较为便捷、可靠的冲击性特性判别。
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公开(公告)号：CN114186781A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111299635.2
申请日：2021-11-04
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 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安吉县供电公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
Abstract: 本发明公开了一种基于采样间隔负荷曲线的冲击性负荷识别方法及系统，属于电网负荷控制技术领域。现有方案，无法有效区分冲击性负荷用户与非冲击性负荷用户。本发明的一种基于采样间隔负荷曲线的冲击性负荷识别方法，通过构建采样间隔负荷曲线、用户基线以及判定指标模型，将每日平均交点数、峰谷差与每日平均交点数的平均每日比值百分比、采样点平均偏离百分比作为判别指标，同时设置较为合理的判定规则以及判别指标的阈值，实现冲击性负荷用户的准确识别，能够适用于复杂多变的用户响应需求。进一步，本发明利用关口表的负荷数据趋势，结合数据统计与分析，构建判定指标模型，可以实现较为便捷、可靠的冲击性特性判别。
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公开(公告)号：CN116703644A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310388456.9
申请日：2023-04-12
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司安吉县供电公司
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06F18/214 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于Attention‑RNN的短期电力负荷预测方法，涉及电力系统负荷预测技术领域。当前电力负荷预测存在无法处理非线性和非平稳数据等的问题；本发明包括步骤：基于Attention机制量化负荷时间序列中各时间节点间所隐含的时序相关性，提取互相关特征；接着，利用RNN网络的记忆特性，基于RNN提取负荷长期序列中所隐含的趋势特征以及周期特征，挖掘负荷序列的时序依赖性。利用Attention机制及RNN网络特性，从历史数据中挖掘负荷时序的时间相关性与长期依赖特征，形成基于Attention‑RNN的短期电力负荷预测模型，根据短期电力负荷预测模型进行短期电力负荷预测。本发明综合考虑负荷时序特征及外部多维影响因素，相较于传统预测方法，有效提高短期电力负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN119721311A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410687873.8
申请日：2024-05-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司德清县供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/049 , G06N3/0455 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了基于多源融合数据的主变负荷预测方法，涉及电力设备监控分技术领域，包括以下步骤：采集各项数据，并进行数据预处理；对原始时序数据进行平稳性检验和纯随机性检验，判断当前序列变化类型，并进行对应的特征提取；建立自回归模型、LightGBM模型和TiDE模型，利用线性回归加权法将三个模型融合得到主变负荷预测模型；建立运行风险评估模型，结合主变负荷预测模型的负荷预测结果进行风险评估及预警；利用线性回归加权法融合自回归模型、LightGBM模型和TiDE模型，提高模型预测精度，有效降低主变重过载概率，提高主变运行寿命。
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公开(公告)号：CN119723608A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410687975.X
申请日：2024-05-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司德清县供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06V40/10 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80
Abstract: 本发明公开了一种吊车吊臂下站人识别方法、系统及介质，包括：收集吊车吊臂下站人的图像，并进行预处理得到原始数据集；基于原始数据集，构建检测模型并进行训练得到第一识别模型；对原始数据集进行增强处理后，对第一识别模型重新进行训练得到第二识别模型；对第一识别模型和第二识别模型进行集成，以集成后的模型进行吊车吊臂下站人的识别。本发明结合实际问题引入外部数据集扩充训练样本并标注，更多样本训练可提升模型精度；为抑制模型出现过拟合、提升模型预测鲁棒性，引入数据增强操作再次训练第一识别模型进行微调后得到第二识别模型，将两模型预测结果进行融合，结合后处理实现最终预测，从而提升预测的准确性和鲁棒性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119721938A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410644901.8
申请日：2024-05-23
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司德清县供电公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N20/00 , G06F18/24 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段多特征的配储用户识别方法，克服了现有技术中配储用户识别成本高、效率低、识别精度差的问题，包括下列步骤：利用kmeans算法对用户进行聚类并结合自定义规则确定潜在配储用户群体；基于初步识别结果，对潜在配储用户进行多维度典型配储用户负荷特征和用能特征提取；基于提取的多特征，采用机器学习分类模型进行配储用户精确识别训练；利用训练好的机器学习分类模型，对配储用户进行识别。通过两阶段算法，直接基于电网侧数据实现端到端分类识别，提升配储用户识别的准确度，无需进行大量人力排查，大幅降低人力成本和排查时间成本，用户配储识别精确性高。
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公开(公告)号：CN115689324A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202210980444.0
申请日：2022-08-16
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司长兴县供电公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/067 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/28 , H02J3/32
Abstract: 本发明公开了一种用户侧储能并网可行性测算方法，包括如下步骤：S1、对用户侧投资收益进行估计；S2、搭建可行性模型，进行稳定性验证，得到并网可行性区间；S3、搭建验证模型，通过动态负荷进行模拟，验证置信区间；能够多维度测算用户侧储能并网可行性，对用户侧储能收益进行测算，通过可行性模型与验证模型二次优化得到用户侧储能并网可行性测算结果；能够实现对用户侧动态负荷的考虑，进一步提高用户侧储能可行性判断的准确性，减少随机值产生的不准确性，减少用户侧不确定性负荷变化引起的判断结果可信度降低；能够通过收益率与并网稳定性两维度进行可行性判断，不仅保证储能收益的预测，还能确保储能使用过程中并网稳定。
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公开(公告)号：CN115549180A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211012184.4
申请日：2022-08-23
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 西南交通大学
Abstract: 本发明涉及新能源发电技术领域，具体提供了一种含新能源的岸电系统及方法，包括：港口岸侧变电站、新能源发电系统、储能系统和码头侧变电站；所述港口岸侧变电站的一侧接入电网，另一侧通过直流母线接入码头侧变电站；所述新能源发电系统和储能系统分别接入所述直流母线的公共接线端。本发明提供的技术方案，充分利用港口资源、环境条件，在满足船舶负荷需求的前提下，提高新能源吸收比例，减少弃风弃光现象，实现可再生能源高效利用。
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公开(公告)号：CN114912653A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210300567.5
申请日：2022-03-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应啁啾模态分解和SSA‑BiLSTM的短期负荷组合预测方法，包括步骤S1：设置SSA的麻雀种群数目、不同任务分工麻雀所占比例以及最大迭代次数；步骤S2：在解空间里初始化待优化参数；步骤S3：实用对应的参数数值构建BiLSTM模型对样本进行训练，并计算适应度值；步骤S4：根据BiLSTM传出的适应度值更新麻雀种群位置，得到新的解，将对应解，即参数取值，传给BiLSTM进行训练；步骤S5：重复步骤S2和步骤S3，直到达到醉倒迭代次数并迭代完成；步骤S6：输出最优参数值组合，建立最优BiLSTM预测模型；解决现有技术负荷预测方法存在的收敛慢、参数调节繁琐、稳定性不佳和预测精度不高等技术问题，有效地提高对短期负荷预测精度。
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公开(公告)号：CN119538468A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202311070069.7
申请日：2023-08-24
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 西南交通大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/26 , G06F111/06
Abstract: 本发明提供了一种岸电系统的建设投入确定方法及系统，包括：基于预先构建的参数指标获取岸电系统设备数据；基于岸电系统设备数据，利用预先构建的岸电系统数学模型，采用多目标遗传算法进行求解，得到政府对岸电系统建设投入；其中，岸电系统数学模型是以港口岸电系统成本回收年限、船舶岸电改造成本回收年限和政府成本最小为优化目标，结合为所述优化目标设置的约束条件构建的；岸电系统设备数据包括：岸电系统设备容量、船舶辅机总功率和船舶辅机利用率；政府对岸电系统的建设投入用于确定岸电系统的构建和使用。本发明全面地考虑了影响岸电系统构建和使用的因素。
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