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公开(公告)号：CN114091958B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202111436060.4
申请日：2021-11-29
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种智能用电小区的综合能效评估方法，包括获取待评估的智能用电小区的用电数据信息；构建智能用电小区的综合能效评估指标体系；计算综合能效评估指标体系中各个指标的主观权重值和客观权重值；计算得到综合能效评估指标体系中各个指标的综合权重值；对各个智能用电小区的综合能效进行评估。本发明还公开了一种包括所述智能用电小区的综合能效评估方法的电网规划方法。本发明兼顾了智能用电小区的各方面的能效性能，避免了专家打分的模糊性与随意性，不仅提供了一种智能用电小区的综合能效评估方法，而且本发明方法客观性更好，科学性更强，更加可靠实用。
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公开(公告)号：CN110943452A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911280988.0
申请日：2019-12-13
摘要： 本发明涉及电力系统自动化技术领域，具体公开了一种电力系统优化调度的方法，本发明首先根据电力系统的实际运行参数建立电力系统优化调度数学模型，然后通过引入混合离子群方法对所建立的优化调度数学模型进行求解从而获取到所述电力系统的优化调度方案，本发明一方面通过设定的相关约束条件能够确定各机组更精确的调度空间值，大大缩减了粒子的搜索空间，进而有效提高混合粒子群方法的搜索速度和精度；另一方面通过将调度周期分割成若干时间段也有效降低了粒子搜索空间的维度，提高了混合粒子群方法的搜索效率。因此本发明中所述的电力系统优化调度方法改善了复杂优化调度模型的搜索效率和搜索精度，提高了电网运行的经济性。
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公开(公告)号：CN110782295A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201911076163.7
申请日：2019-11-06
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种考虑住宅空间负荷密度差异的居民用电成本定价方法，包括获取目标省的输配电年成本总额并分摊得到各电压等级的输配电成本；得到再分配后的各电压等级的输配电成本；得到各电压等级下各类用户的输配电成本；得到居民用户输配电总成本；得到分负荷密度地区的居民用户输配电总成本；得到分负荷密度地区的各住宅小区居民用户输配电总成本；计算得到各住宅小区的电价。本发明通过将总的输配电年成本总额，根据电网等级、用户住宅空间密度、电压等级等因素进行分摊，从而计算出最终的居民用电成本；因此本发明方法能够更加科学、合理和准确地计算居民用电成本，而且本发明方法的适用性好，易于实施。
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公开(公告)号：CN118487271A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410568948.0
申请日：2024-05-09
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于电动汽车负荷预测的电力系统实时优化方法，包括获取目标电力系统的数据信息；对目标电力系统中的电动汽车充电负荷进行预测；对目标电力系统的柔性负荷进行建模并构建负荷转移策略；构建电力系统实时优化模型并求解，完成基于电动汽车负荷预测的目标电力系统的实时优化。本发明还公开了一种实现所述基于电动汽车负荷预测的电力系统实时优化方法的系统。本发明通过蒙特卡洛算法对电动汽车负荷进行预测，并构建柔性负荷转移策略来最小化电力系统的峰谷差，最终通过模型的构建去求解来实现电力系统实时优化；而且本发明的可靠性更高，精确性更好，效果更好。
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公开(公告)号：CN117634747A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311669770.0
申请日：2023-12-07
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/10
摘要： 本发明公开了一种电力系统夏季降温负荷的剥离方法，包括获取目标电力系统中的历史气温数据和各行业的历史负荷数据并处理得到处理数据集；对处理数据集中的气温数据进行修正；建立各行业的负荷与气温之间的关联关系式并确认各行业的最适温度区间；筛选入夏前若干个月的最适温度区间日期并计算各行业的基础负荷曲线；计算各行业的负荷增长水平和增长后的基础负荷曲线；计算各行业的每日降温负荷曲线；计算目标电力系统的每日降温负荷曲线，完成目标电力系统的夏季降温负荷的剥离。本发明还提供了一种实现所述电力系统夏季降温负荷的剥离方法的系统。本发明不仅能够对电力系统夏季降温负荷进行剥离，而且可靠性更高、精确性更好。
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公开(公告)号：CN117172380A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311144307.4
申请日：2023-09-06
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种电力系统夏季负荷预测方法，包括获取目标电力系统的历史负荷数据信息并处理得到训练数据集和测试数据集；构建夏季负荷预测初始模型并进行训练和测试得到夏季负荷预测模型；构建目标电力系统在不同场景下的未来负荷数据集并采用夏季负荷预测模型，完成目标电力系统的未来夏季负荷预测。本发明还公开了一种实现所述电力系统夏季负荷预测方法的系统。本发明通过构建电力系统负荷的影响变量和基于LightGBM的负荷预测模型，通过三伏天历史气象数据信息深层挖掘利用得到最终的概率负荷预测结果；因此本发明不仅能够实现较长时间段的电力系统夏季负荷预测，而且可靠性高，精确性好，客观科学。
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公开(公告)号：CN116644850A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310606113.5
申请日：2023-05-26
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了一种电力系统基础负荷计算方法，包括构建基础负荷影响因子；采集基础负荷影响因子历史数据及电力负荷基础数据并处理得到训练数据集和测试数据集；构建广义相加负荷剖析模型并训练；采用测试数据集对训练后的模型进行测试得到最终的广义相加负荷剖析模型；根据最终的广义相加负荷剖析模型计算得到目标电力系统的基础负荷。本发明还公开了一种实现所述电力系统基础负荷计算方法的系统。本发明针对影响电力系统负荷的核心因素，建立了广义相加负荷剖析模型，利用理论模型实现基础负荷客观、合理、准确的计算；而且本发明创新性的提出了一种剔除核心因素影响的基础负荷计算方案，具有较高的普适性，而且可靠性高、精确性好且客观科学。
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公开(公告)号：CN116129212A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211476747.5
申请日：2022-11-23
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于图神经网络的电力负荷预测方法，包括获取电力负荷预测历史数据并处理得到训练数据集；构建基本图结构；构建时延因果特性捕捉模块；构建空间动态耦合特性拟合模块；选择超参数；采用训练数据集训练模块得到电力负荷预测模型；采用电力负荷预测模型进行电力负荷预测。本发明还公开了一种实现所述基于图神经网络的电力负荷预测方法的系统。本发明解决了电力数据这种无拓扑结构数据的图网络建模问题，并利用时空动态图注意模块，自动学习捕捉图数据在时间和空间维度的时变关系；本发明结构紧凑、计算简单高效，特别适用于电力行业，而且本发明的精确性高、实时性好且客观科学。
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公开(公告)号：CN113837487A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111193903.2
申请日：2021-10-13
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于组合模型的电力系统负荷预测方法，包括获取待分析区域的电力系统的历史原始数据并处理得到历史建模数据；构建Prophet模型；构建基于注意力机制的seq2seq框架并与Prophet模型进行联合得到基础组合预测模型；采用历史建模数据对基础组合预测模型进行训练得到电力系统负荷预测组合模型；采用电力系统负荷预测组合模型进行电力系统的负荷预测。本发明不仅为电力负荷数据提供了一种多特征和多时间尺度中长期时序预测技术方案，而且提高了负荷预测的精度水平，可靠性更高、稳定性更好且适用范围更广。
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公开(公告)号：CN118260652A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410312005.1
申请日：2024-03-19
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/27 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种电力系统负荷预测模型选取方法，包括获取电力系统的历史负荷数据信息并分类得到负荷预测数据集；选取若干电力系统的候选负荷预测模型并训练和标注；构建包括若干个元学习器的预测模型，采用负荷预测数据集和候选负荷预测模型进行训练；建立各个元学习器的置信度水平与预测精度之间的拟合式；进行实际的负荷预测模型选取时，根据实际的负荷数据信息和拟合式选取得到最佳的电力系统负荷预测模型。本发明还公开了一种实现所述电力系统负荷预测模型选取方法的系统，以及包括了所述电力系统负荷预测模型选取方法的负荷预测方法。本发明能够针对不同类型的负荷预测任务选择合适的负荷预测模型，而且可靠性高，精确性好，实时性好。
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