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公开(公告)号：CN117952634B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410345770.3
申请日：2024-03-26
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06Q30/018 , G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种电力行业源端碳数据可信评级方法及系统。该方法包括以下步骤：获取电力行业源端碳数据；对电力行业源端碳数据进行标准化封装处理，以得到优化源端碳数据；基于优化源端碳数据进行完整性修复处理，从而得到高精源端碳数据；基于高精源端碳数据生成碳数据模块；对碳数据模块进行逻辑依赖解耦，以生成多级碳数据模块集；对多级碳数据模块集调用逻辑转化分析，以生成模块调用逻辑数据；基于模块调用逻辑数据，生成碳数据智能合约；利用碳数据智能合约对源端碳特征数据进行区块链网络构建，以生成碳数据区块链网络；基于碳数据区块链网络进行可信评级认证，得到可信评级结果。本发明实现高效、准确的可信评级。
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公开(公告)号：CN117952634A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410345770.3
申请日：2024-03-26
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06Q30/018 , G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种电力行业源端碳数据可信评级方法及系统。该方法包括以下步骤：获取电力行业源端碳数据；对电力行业源端碳数据进行标准化封装处理，以得到优化源端碳数据；基于优化源端碳数据进行完整性修复处理，从而得到高精源端碳数据；基于高精源端碳数据生成碳数据模块；对碳数据模块进行逻辑依赖解耦，以生成多级碳数据模块集；对多级碳数据模块集调用逻辑转化分析，以生成模块调用逻辑数据；基于模块调用逻辑数据，生成碳数据智能合约；利用碳数据智能合约对源端碳特征数据进行区块链网络构建，以生成碳数据区块链网络；基于碳数据区块链网络进行可信评级认证，得到可信评级结果。本发明实现高效、准确的可信评级。
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公开(公告)号：CN117825640A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410247282.9
申请日：2024-03-05
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G01N33/00 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G01F1/76
Abstract: 本申请涉及一种实现电力行业源‑网‑荷‑储全方位碳计量监测的方法，包括以下步骤：步骤1：通过火电碳排放量瞬时质量流量、新能源发电碳排放瞬时质量流量、储能发电碳排放瞬时质量流量以及外部送入电力碳排放瞬时碳质量流量求和，得到电力行业源端碳排放瞬时碳质量流量；步骤2：电力行业网侧动态碳排放因子测算，通过电力行业源端碳排放量和电力行业电负荷计算得到电力行业网侧动态碳排放因子；步骤3：电力行业用户侧用电碳排放计量，通过用户侧电负荷和电力行业网侧动态碳排放因子计算得到电力行业用户侧用电碳排放。本申请达到对电力行业碳排放及碳减排量的全面感知，助力电力行业低碳转型发展。
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公开(公告)号：CN118747553A
公开(公告)日：2024-10-08
申请号：CN202410788216.2
申请日：2024-06-19
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力有限公司
Inventor： 周忠涛 , 黄辉 , 李阳海 , 刘俊 , 梅欣 , 刑杰 , 徐万兵 , 周淼 , 王楠 , 詹学磊 , 王友怀 , 邵立政 , 鲁鸿毅 , 贺俊 , 金石 , 郑云飞 , 熊伟 , 徐龑 , 许涛 , 杨杰 , 胡凯
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络模型的发电厂碳排放预测方法、系统、装置及介质，该方法包括：获取发电厂在设定时间内的历史运行数据，记录发电厂的指定特征参数；对历史运行数据进行预处理，按设定比例划分为训练集和验证集；利用训练集中的数据来进行径向基神经网络模型的训练，基于K‑means聚类算法确定模型的初始化中心点，若基于训练集及验证集中的数据确定模型达到设定的收敛条件，则训练完成；基于记录的指定特征参数设置对应的修正参数，利用修正参数对训练完成的模型进行修正，得到最终碳排放预测模型；获取待预测的目标电力厂的运行数据以及指定特征参数，并基于碳排放预测模型计算目标电力厂的碳排放预测数据。本发明能够对发电厂碳排放进行准确的预测和评估。
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公开(公告)号：CN117825640B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410247282.9
申请日：2024-03-05
Applicant: 国网湖北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G01N33/00 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G01F1/76
Abstract: 本申请涉及一种实现电力行业源‑网‑荷‑储全方位碳计量监测的方法，包括以下步骤：步骤1：通过火电碳排放量瞬时质量流量、新能源发电碳排放瞬时质量流量、储能发电碳排放瞬时质量流量以及外部送入电力碳排放瞬时碳质量流量求和，得到电力行业源端碳排放瞬时碳质量流量；步骤2：电力行业网侧动态碳排放因子测算，通过电力行业源端碳排放量和电力行业电负荷计算得到电力行业网侧动态碳排放因子；步骤3：电力行业用户侧用电碳排放计量，通过用户侧电负荷和电力行业网侧动态碳排放因子计算得到电力行业用户侧用电碳排放。本申请达到对电力行业碳排放及碳减排量的全面感知，助力电力行业低碳转型发展。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119518830A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411431790.9
申请日：2024-10-14
Applicant: 国网湖北省电力有限公司 , 三峡大学 , 湖北能源集团新能源发展有限公司
Abstract: 一种计及惯量和风电双重不确定性的两阶段分布鲁棒机组组合优化方法，获取电力系统中每台同步发电机组的负荷预测数据和风电场功率预测值；考虑惯量和风电双重不确定性，选取惯量预测误差概率密度函数以及风电预测误差概率分布函数，利用拉丁抽立法场景生成和K‑means场景聚类，得到风电和惯量多离散场景和对应的场景概率；在频率响应过程中推导出系统包含惯量误差的动态频率约束；搭建含动态频率约束的两阶段分布鲁棒机组组合优化模型；引入辅助变量将置信集合中的绝对值约束进行线性化，并采用C&CG算法将优化模型分为主问题、子问题进行迭代求解。该方法考虑了惯量预测的不确定性和风电不确定性，使得机组组合模型更具有频率安全性和经济性。
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公开(公告)号：CN114943400A
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210298575.0
申请日：2022-03-25
Applicant: 国网湖北省电力有限公司 , 湖南湖大华龙电气与信息技术有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于节点电价出清结果、并适应于不同电网节点分布状况的电力市场现货交易动态电价及潮流电力图生成方法。本方法首先获取电网的节点信息、网络模型数据和geo地图数据；然后根据所获数据和系统参数进行拓扑分析，根据各节点的连接关系自动生成物理接线分布图；接入电力现货交易出清结果，根据设置的约束条件计算出线路负载；然后自动将出清结果与节点物理接线图相匹配；自动渲染节点电价、电力潮流流向和线路负载情况；最终形成动态电价及潮流电力图，为电网调度机构清晰展示所属电网的各节点电价、支路电力流向和潮流负载情况；极大的提高了调度专员的工作效率，同时增强了电网的电力可靠性，降低电力现货市场带来的电力控制风险。
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公开(公告)号：CN107706913A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710970676.7
申请日：2017-10-10
Applicant: 国网湖北省电力有限公司 , 湖南大学 , 湖南湖大华龙电气与信息技术有限公司
CPC classification number: Y02E10/763 , H02J3/008 , H02J3/386 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种风电引发的调峰成本计算方法，包括：步骤1、确定含深度调峰费用、启停费用的日前调度优化模型的目标函数和约束条件；步骤2、计算原始情形下的系统运行成本；步骤3、将风电出力均值化得到参考情景；步骤4、计算参考情景下的系统运行成本；步骤5、计算风电引发的调峰成本增量。本发明以风电均值化出力为参考情景计算风电引发的调峰成本，从而为辅助服务运行决策提供了决策方法，引导调峰电源参与调峰，有效减少由调峰导致的弃风。
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公开(公告)号：CN109636010A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811406861.4
申请日：2018-11-23
Applicant: 国网湖北省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于相关因素矩阵的省级电网短期负荷预测方法及系统，方法包括：构建历史样本日期以及待预测日相应的相关因素矩阵；其中，所述相关因素矩阵的行指标为相关地市，列指标为相关因素；所述相关因素至少包括：日类型、温度、湿度、降雨、风速；应用主成分分析法对所述相关因素矩阵进行降维，得到优化后的特征矩阵；计算与所述待预测日相应的特征矩阵与每个历史样本日期的特征矩阵的相似度；对相似度进行排序，并获取相似度最高的前N个历史样本日期的负荷曲线；根据这N个历史样本日期的相似度以及负荷曲线进行加权平均，预测所述待预测日的负荷曲线。本发明能够提高短期负荷的相似日的预测精度。
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公开(公告)号：CN119518829A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411424734.2
申请日：2024-10-12
Applicant: 国网湖北省电力有限公司 , 三峡大学 , 湖北能源集团新能源发展有限公司
Abstract: 基于N‑1故障和负荷侧惯量不确定性的含动态频率约束的机组组合方法，包括：推导含负荷侧惯量的动态频率响应模型，得出频率最低点和频率变化率表达式；构建N‑1故障概率不确定性集模型；针对风电、负荷以及负荷侧惯量不确定性问题，在动态频率约束的基础上，构建基于模糊机会约束的两阶段鲁棒机组组合模型；针对两阶段鲁棒优化的min‑max‑min结构无法直接求解，采用对偶理论结合C&CG算法将模型分解成主、子问题进行迭代求解。本发明能够改善系统惯性响应和一次调频能力，降低传统以最大容量机组退出运行方案的保守性，使得调度方案的结果更精确，经济性更好。
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