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公开(公告)号：CN116911503A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310903739.2
申请日：2023-07-21
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F17/18
摘要： 本发明公开了一种电力系统碳排放预测方法及终端，将确定的碳排放因子、宏观场景下的历史年参数和未来年参数输入宏观场景碳排放预测模型进行中长期碳排放预测，输出第一预测结果，将碳排放因子、微观场景下的用能总量、用能结构、电气化水平和碳排放水平输入微观场景碳排放预测模型进行中长期碳排放预测，输出第二预测结果，综合二者得到最终预测结果，根据动态参数和固态参数进行宏观场景以及微观场景下的碳排放预测，预测准确度更高，且从宏观和微观两个角度进行预测，提高了碳排放预测的全面性，从而提高电力系统宏观及微观场景下中长期碳排放预测的有效性，满足新型电力系统建设、能源发展规划及输变电全环节节能减排研究工作的需求。
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公开(公告)号：CN116681338A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310676327.X
申请日：2023-06-08
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/0637 , G06Q50/26
摘要： 本发明公开一种面向城市碳排放的智能分析方法及装置，通过在运行过程中对碳排放数据进行自动实时采集，并根据采集到的数据来构建碳排放指标模型以及碳排放模型，接着通过对模型的比对、计算的方式对碳排放数据作出进一步评价，以各碳排放目标是否符合碳排放安全指标的评价结果向用户输出，能够为城市碳排放数据作出较为精确地分析及评价，无需人工手动处理，降低人工处理成本，从而提高碳排放数据的分析效率，以便于工作人员应用得到的数据对城市碳排放进行管理及优化。
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公开(公告)号：CN113537734A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110720841.X
申请日：2021-06-28
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
摘要： 本发明提供了一种基于最大相关最小冗余的能源数据应用目录提取方法，包括：一、对能源数据目录项下的各类数据进行归一化处理；二、基于信息论近似计算某一能源数据目录项的数据及数据类别的信息熵；三、基于信息熵计算得到该能源数据目录项下数据所包含的信息熵均值指标；四、基于联合熵和互信息构建能源数据目录项的相关性指标；五、基于斯皮尔曼相关系数构建能源数据目录项的冗余性指标；六、求解得到提取后的能源数据目录项。本发明能够高效提取出精简且有效的目录项集合，提取结果基本符合实际情况，说服力高。同时，面对数字化转型下能源数据目录收集的大量数据，本发明能够帮助从业人员掌握关键信息，为决策和服务改进提供信息支持。
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公开(公告)号：CN113536203A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110720832.0
申请日：2021-06-28
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
摘要： 本发明提供了一种面向应用的能源数据目录项筛选方法，解决现有的具体能源数据目录项定性化和相关性进行定量化筛选问题。该能源数据目录项筛选方法包括：步骤S1：根据具体的应用需求，分析和梳理目前的能源数据目录项，并根据该具体应用的相应原则进行初次筛选：步骤S2：对初次筛选的能源数据目录项进行定性化筛选：步骤S3：基于步骤S2的定性化筛选结果，计算不同能源数据目录项之间的相关熵值：步骤S4：对能源数据目录项进行最优关联度的最终筛选，完成能源数据目录项筛选。本发明能够清晰、全面、有针对性的反映了不同应用需求下的能源数据目录项，不仅能更全面地筛选出适应不同分析角度的能源数据目录项，而且能有效提高评估的精准度。
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公开(公告)号：CN113536203B
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202110720832.0
申请日：2021-06-28
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
IPC分类号： G06F17/11 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种面向应用的能源数据目录项筛选方法，解决现有的具体能源数据目录项定性化和相关性进行定量化筛选问题。该能源数据目录项筛选方法包括：步骤S1：根据具体的应用需求，分析和梳理目前的能源数据目录项，并根据该具体应用的相应原则进行初次筛选：步骤S2：对初次筛选的能源数据目录项进行定性化筛选：步骤S3：基于步骤S2的定性化筛选结果，计算不同能源数据目录项之间的相关熵值：步骤S4：对能源数据目录项进行最优关联度的最终筛选，完成能源数据目录项筛选。本发明能够清晰、全面、有针对性的反映了不同应用需求下的能源数据目录项，不仅能更全面地筛选出适应不同分析角度的能源数据目录项，而且能有效提高评估的精准度。
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公开(公告)号：CN117764375A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311551345.1
申请日：2023-11-20
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N5/025
摘要： 本发明提供了一种基于Apriori算法的电网风险管控方法及终端，获取待评估影响因素，以及与其对应的电网企业历史数据；获取其中存在关联关系的第一影响因素，根据电网企业历史数据计算第一影响因素之间的关联关系；设定Apriori算法大于一个的迭代阈值，基于每一迭代阈值以及电网企业历史数据计算第一影响因素之间的预测关系；获取与第一关联关系偏离最小的预测关系所对应的目标迭代阈值作为Apriori算法的目标迭代阈值；通过带有目标迭代阈值的Apriori算法以及电网企业历史数据计算待评估影响因素之间的关联关系，并进行风险管控；本发明简化了运算过程，并且根据已经存在关系的第一影响因素进行训练，保证最终对所有待评估影响因素进行关联关系确认的结果的精确度。
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公开(公告)号：CN113537734B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110720841.X
申请日：2021-06-28
申请人： 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/11
摘要： 本发明提供了一种基于最大相关最小冗余的能源数据应用目录提取方法，包括：一、对能源数据目录项下的各类数据进行归一化处理；二、基于信息论近似计算某一能源数据目录项的数据及数据类别的信息熵；三、基于信息熵计算得到该能源数据目录项下数据所包含的信息熵均值指标；四、基于联合熵和互信息构建能源数据目录项的相关性指标；五、基于斯皮尔曼相关系数构建能源数据目录项的冗余性指标；六、求解得到提取后的能源数据目录项。本发明能够高效提取出精简且有效的目录项集合，提取结果基本符合实际情况，说服力高。同时，面对数字化转型下能源数据目录收集的大量数据，本发明能够帮助从业人员掌握关键信息，为决策和服务改进提供信息支持。
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