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公开(公告)号：CN115952903A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211694942.5
申请日：2022-12-28
申请人： 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明提供了一种碳排放强度预测方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：当需要对电力系统进行碳排放强度预测时，确定电力系统对应的多组历史电网负荷；对多组历史电网负荷进行数据预处理，得到经过处理的多组历史电网负荷；依据预设的改进灰色预测策略和经过处理的多组历史电网负荷，构建电力系统对应的改进灰色预测模型；依据预设的遗传算法，对改进灰色预测模型进行求解，得到改进灰色预测模型对应的预测电网负荷；依据预测电网负荷，确定电力系统对应的碳排放强度。应用本发明的方法，通过改进灰色预测模型预测电网负荷，数据要求低，预测准确度较高，继而可提高碳排放强度的预测准确性。
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公开(公告)号：CN118114929A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410227073.8
申请日：2024-02-29
申请人： 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/04
摘要： 本申请公开了一种充电设施布局方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括：基于GIS数据确定供电范围；基于供电范围，分别对供电总容量、非充电负荷以及充电负荷进行监测分析，得到分析结果；根据分析结果计算最大可充电容量，并根据最大可充电容量获取剩余充电可用容量；基于剩余充电可用容量，按所处供电范围的充电平均功率或平均负荷，预估可安装的充电桩数量；根据预估可安装的充电桩数量，对充电可用负荷曲线进行平衡分析，并根据平衡分析结果，优化充电设施的布局。本申请基于充电设施负荷需求与电网供电能力的平衡关系分析，分不同空间维度对充电可用容量与可安装量进行预估并优化，实现电网与充电设施之间的平衡发展，提高电网供电效率。
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公开(公告)号：CN116012051A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310147455.5
申请日：2023-02-22
申请人： 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
IPC分类号： G06Q30/0202 , H02J3/28 , H02J3/46 , H02J3/14 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/18
摘要： 本发明公开了一种基于灵活性的新型储能参与电力市场的出清方法，该报价方法首先基于净负荷的概率密度函数来确定机组爬坡的安全裕度，由安全裕度确定机组组合对于新型储能这一灵活性资源的向上和向下调节能力需求，其中，调节能力需求表示的是下一时刻预测的净负荷值随机分布时，当前时刻需预留的调节能力，以应对预测不准带来的损失；然后根据虚拟竞标曲线得到虚拟报价和虚拟报量，进而确定用作灵活性资源的新型储能的价格和中标量，实现合理补偿机会成本和合理定价的目的；最后建立耦合灵活性资源交易的两阶段实时市场出清模型。本发明能够实现合理补偿机会成本和合理定价的目的，同时有助于提高新能源消纳能力并降低降低综合成本。
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公开(公告)号：CN117057456B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202310854452.5
申请日：2023-07-12
申请人： 杭州似然数据有限公司 , 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
摘要： 本发明公开了基于分段样条回归‑WaveNet两阶段电力负荷预测方法及装置，包括以下步骤：得到训练集和测试集；得到修正后的分段样条线性回归模型；得到所述训练集用滤波后的残差序列；利用所述训练集用滤波后的残差序列对WaveNet电力负荷残差预测模型进行训练，得到训练结束后的WaveNet电力负荷残差预测模型；获得测试合格的分段样条回归‑WaveNet两阶段电力负荷预测模型；将待预测的电力负荷数据输入所述分段样条回归‑WaveNet两阶段电力负荷预测模型进行预测，得到对应所述待预测的电力负荷数据的电力负荷预测值。本发明对于中短期电力负荷预测的准确性高，可解释性与鲁棒性好，灵活性较好。
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公开(公告)号：CN116191568A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310276709.3
申请日：2023-03-16
申请人： 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 浙江大学
发明人： 王一铮 , 王洪良 , 兰洲 , 胡嘉骅 , 王坤 , 张韦维 , 李俊杰 , 周林 , 吴莹 , 顾晨临 , 陈沁语 , 杜协峻 , 沈子康 , 王韵楚 , 江昕玥 , 俞鸿飞 , 林振智 , 杨莉
IPC分类号： H02J3/46
摘要： 本发明公开了一种考虑容量补偿的新能源机组投建策略优化方法及系统，方法包括：S1、构建基于有序聚类和K‑means聚类算法的典型负荷运行日聚类模型；S2、构建考虑容量补偿的新能源机组双层投建决策优化模型。本发明考虑了容量补偿对新能源机组投建的影响，构建基于有序聚类和K‑means聚类算法的典型负荷运行日聚类模型，实现对负荷和机组数据的优化聚类；构建考虑容量补偿的新能源机组投建决策优化模型，为新能源机组进行投建规划决策提供参考。
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公开(公告)号：CN117057456A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310854452.5
申请日：2023-07-12
申请人： 杭州似然数据有限公司 , 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
摘要： 本发明公开了基于分段样条回归‑WaveNet两阶段电力负荷预测方法及装置，包括以下步骤：得到训练集和测试集；得到修正后的分段样条线性回归模型；得到所述训练集用滤波后的残差序列；利用所述训练集用滤波后的残差序列对WaveNet电力负荷残差预测模型进行训练，得到训练结束后的WaveNet电力负荷残差预测模型；获得测试合格的分段样条回归‑WaveNet两阶段电力负荷预测模型；将待预测的电力负荷数据输入所述分段样条回归‑WaveNet两阶段电力负荷预测模型进行预测，得到对应所述待预测的电力负荷数据的电力负荷预测值。本发明对于中短期电力负荷预测的准确性高，可解释性与鲁棒性好，灵活性较好。
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