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公开(公告)号：CN114399115B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202210049074.9
申请日：2022-01-17
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司营销服务中心 , 国网甘肃综合能源服务有限公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/006 , H02J3/28
摘要： 本发明提供了一种以多目标均衡为导向的热力控制平台用户响应优化方法，属于热力控制平台用户响应技术领域，本发明通过整合分布式热力负荷资源方式使同一热力用户管控多个不同的热力负荷，提升热力负荷响应潜力，同时，通过评估不同热力负荷的用户舒适度、用户效益指标，采用费效比函数实现了多优化目标的均衡量化，考虑同一热力用户的不同热力负荷之间协同优化，提升地区不平衡电量消纳和热力负荷跨时段转移能力。
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公开(公告)号：CN115423291A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211045828.X
申请日：2022-08-30
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃综合能源服务有限公司 , 国网甘肃省电力公司营销服务中心 , 北京清能互联科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种可调节负荷需求响应交易方法及计算机设备，所述方法包括在市场申报前，制定需求响应交易策略，根据需求响应交易策略得到所有市场主体的交易申报数据并上传至调度中心，调度中心根据对交易申报数据进行市场出清操作，形成出清结果；在市场出清后，交易中心将出清结果发布至各个市场主体，市场主体中的云服务器分解负荷响应调度指令得到分解指令，基于分解指令和实时数据对需求响应指令进行调整，以对用户侧的用电设备进行实时用电调控。本发明提出了由端侧、边缘服务器、云服务器三级纵向组成的负荷需求响应交易协同架构，使得用户侧获取的实时数据能够直接系统调控及需求响应市场交易，实现响应激励与需求响应资源的优化配置。
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公开(公告)号：CN114399115A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202210049074.9
申请日：2022-01-17
申请人： 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司营销服务中心 , 国网甘肃综合能源服务有限公司
摘要： 本发明提供了一种以多目标均衡为导向的热力控制平台用户响应优化方法，属于热力控制平台用户响应技术领域，本发明通过整合分布式热力负荷资源方式使同一热力用户管控多个不同的热力负荷，提升热力负荷响应潜力，同时，通过评估不同热力负荷的用户舒适度、用户效益指标，采用费效比函数实现了多优化目标的均衡量化，考虑同一热力用户的不同热力负荷之间协同优化，提升地区不平衡电量消纳和热力负荷跨时段转移能力。
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公开(公告)号：CN112527728A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011416789.0
申请日：2020-12-07
申请人： 国网甘肃省电力公司营销服务中心 , 国网甘肃综合能源服务有限公司
IPC分类号： G06F15/17 , G06F15/167
摘要： 本发明公开了一种基于GPU的加速采集数据处理的模型及方法，该模型是在基于滑动窗口模型的基础上的跨总线的五层滑动窗口模型，设备句柄层、时序数据层通过总线与GPU设备的缓冲窗口层、正文窗口层、摘要矩阵层相连；本发明使用GPU不仅可以提高多数据流的实时处理能力，还能有效减少CPU的计算负担，使之将计算能力投入到数据过滤、缓冲和任务调度等需要繁杂的流程控制的任务中。挖掘GPU强大的计算功率，能够提高数据流并行实时处理能力。在能源控制器在进行密集采集时，通过GPU并行运算极大提升采集后端的处理效率，降低CPU占用时间。
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公开(公告)号：CN112215406B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202011008393.2
申请日：2020-09-23
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司营销服务中心
IPC分类号： G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q50/06 , G06N3/048
摘要： 本发明提供了一种基于时间卷积神经网络的非侵入式居民用电负荷分解方法，包括如下步骤：1)采集电力负荷入口处的功率数据；2)对采集得到的数据集依次进行提取、扩充和归一化处理；3)构建时间卷积神经网络模型，利用步骤2)预处理后的数据对模型进行训练，自动提取负荷特征；4)利用训练后的时间卷积模型对待分解的负荷数据进行负荷分解，获取每个负荷的使用及消耗功率信息。本发明在保证扩张因果卷积能够完全覆盖整个序列的情况下，采用了较小输入序列长度，因此既能降低运算复杂度，又提高了分解精度。
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公开(公告)号：CN112215405B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202011006060.6
申请日：2020-09-23
申请人： 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司营销服务中心
IPC分类号： G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06Q50/06 , G06N3/048
摘要： 本发明提供了一种基于DANN域适应学习的非侵入式居民用电负荷分解方法，包括如下步骤：1)采集电力负荷入口处的功率数据；2)对采集的数据依次进行提取、格式转换、数据扩充和标准化处理；3)构建域适应学习DANN模型，利用预处理后的数据对DANN模型进行训练，自动提取负荷特征；4)利用训练完成的DANN模型对待分解的主表功率数据进行负荷分解，获取每个用电设备的运行耗能信息。本发明采用DANN域适应学习方式，混合源域与目标域数据对网络进行训练，提高了任意未知家庭用电设备的负荷分解精度，提升了模型的泛化能力，对未来大规模部署负荷分解系统起到了前瞻性的作用。
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公开(公告)号：CN112215406A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011008393.2
申请日：2020-09-23
申请人： 国网甘肃省电力公司营销服务中心
摘要： 本发明提供了一种基于时间卷积神经网络的非侵入式居民用电负荷分解方法，包括如下步骤：1)采集电力负荷入口处的功率数据；2)对采集得到的数据集依次进行提取、扩充和归一化处理；3)构建时间卷积神经网络模型，利用步骤2)预处理后的数据对模型进行训练，自动提取负荷特征；4)利用训练后的时间卷积模型对待分解的负荷数据进行负荷分解，获取每个负荷的使用及消耗功率信息。本发明在保证扩张因果卷积能够完全覆盖整个序列的情况下，采用了较小输入序列长度，因此既能降低运算复杂度，又提高了分解精度。
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公开(公告)号：CN114680481B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210454941.7
申请日：2022-04-27
申请人： 国网甘肃省电力公司营销服务中心
摘要： 本发明属于档案存放技术领域，尤其是一种智能库房用基于RFID的电动移动档案架，针对现有的档案架在使用时不够方便，移动时容易掉落档案，而且档案架支架的连接费时费力，大大的降低了使用效率的问题，现提出如下方案，其包括安装架和安装轨，所述安装轨的底部固定安装有底板，安装轨上对称固定安装有两个侧板，安装架上开设有四个放置槽，安装架的顶部固定安装有显示器，安装架上滑动安装有保护装置，安装架的底部固定安装有传感器，安装架的底部对称固定安装有两个固定板。本发明使用方便，可以将当案架移动使用，并且移动时可以保护档案，而且不同当案架之间的组合也很方便，大大的提高了使用效率。
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公开(公告)号：CN114880644A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210599923.8
申请日：2022-05-26
申请人： 国网甘肃省电力公司营销服务中心
摘要： 本发明涉及电子档案真实性的验证技术领域，提出了一种电子档案真实性的验证方法及装置，其在电子档案存入生成过程中以及电子档案调用之前均进行真实性验证，同时对操作人员进行全方位多角度图像采集，利用当下前沿的AI技术，实现对于操作人员的验证识别并且对调用与存入数据进行记录，同时实现多级别动态安全验证，而且操作私密性较好，包括服务器，一种电子档案真实性的验证装置，包括多个双向操作终端和多个独立隔间，多个双向操作终端分别安装在多个独立隔间内，多个双向操作终端均与服务器电性连通，多个双向操作终端与服务器之间均可以实现双向信息交换，多个双向操作终端均安装有触摸显示屏和数据采集摄像头。
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公开(公告)号：CN112650894A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011626606.8
申请日：2020-12-30
申请人： 国网甘肃省电力公司营销服务中心
IPC分类号： G06F16/903 , G06F16/9038 , G06F16/906 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种基于层次分析法和深度信念网络相结合的用户用电行为多维分析诊断方法，包括如下步骤：(1)数据的获取：负荷数据采用日常用户用电负荷实时数据库，该数据库可以获取到各个类型用户的用电负荷数据；(2)数据的分层聚类：通过层次分析法将数据分成日常各个时段对应的负荷数据集；(3)数据的处理：初始化分层后数据的参数，并且将分层后的数据进行预训练，然后采用深度信念网络进行数据的分析诊断工作；(4)负荷曲线绘制：通过相应的显示界面绘制负荷曲线，将分析结果直观的展示出来。本发明针对居民用电负荷进行分析诊断分类，从而可以有效的提高居民用电的可靠性和稳定性，并且保证电能的安全和节能生产。
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