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公开(公告)号：CN118898301A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202310491580.8
申请日：2023-05-04
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 中国农业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种电能替代量预测方法及相关设备，涉及电能替代技术领域，其中，所述方法包括：基于能源消费预测模型对预测时段的能源消费总量进行预测，获取预测时段的能源消费预测总量；能源消费预测模型是基于系统动力学构建的；基于电能消费预测模型对预测时段的电能消费量进行预测，获取预测时段的电能消费预测量；电能消费预测模型是基于灰色预测法构建的；基于能源消费预测总量和电能消费预测量，得到预测时段的电能替代预测量。本发明避免直接应用电能替代历史数据，实现了精准预测电能替代量以及精准获知地区电能替代量的变化趋势。
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公开(公告)号：CN118841993A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411321634.7
申请日：2024-09-23
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及馈线负荷聚合商可调节容量计算方法、系统、设备及介质，其中方法包括以下步骤：目标馈线负荷聚合商接收对应馈线分支上的用户的电压可调节量申报请求，所述用户的电压可调节量申报请求由对应用户结合自身用电设备的电压要求进行申报；结合各用户申报的电压可调节量，通过潮流计算获取馈线处电压的最大可调节量；根据馈线处电压的最大可调节量以及电压调节设备进行馈线电压调节；计算完成馈线电压调节后馈线分支上所有用户的容量变化量之和，作为最终调节容量计算结果。
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公开(公告)号：CN118589535A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410628688.1
申请日：2024-05-21
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网信通亿力科技有限责任公司
Inventor： 叶强 , 陈吴晓 , 胡泽延 , 蔡雨晴 , 姜志筠 , 张晨瀚 , 林涵 , 柳絮莹 , 柳玉銮 , 许刚健 , 林靖翔 , 谢石木林 , 蒋海峰 , 林建林 , 姜同培 , 许世荣 , 傅学勤 , 林祥
Abstract: 本发明涉及一种5G基站电池储能参与电力系统辅助调频控制方法。包括：建立含电池储能的电力系统聚合模型，通过设置扰动参量，获取频率偏差，依据5G基站电池储能参与频率响应的需要，将频率偏差区间分为未调频区、正常调频区以及调频紧急区；建立低通滤波器模型将系统频率偏差信号分为低频和高频两部分，分别用于火电机组的调频信号、5G基站电池储能的频率调节信号；获取实时频率偏差信号和储能电池SOC，并根据不同区域放电规则，以储能电池SOC为自变量实时调整电池储能充放电功率，优化电池储能参与频率响应的效益。本发明提升了5G基站电池储能参与负荷频率响应的效果，提升系统频率的稳定性，减小了储能电池寿命的损耗，提高了储能电池的利用效率。
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公开(公告)号：CN117318025A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311210723.X
申请日：2023-09-19
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明涉及一种基于加权灰色关联投影法的短期负荷预测方法，包括：获取电力系统历史数据，对电力系统历史数据进行预处理；从电力系统历史数据中选择与待预测日相似的相似日，形成训练集；构建Adam‑GRU神经网络模型，初始化Adam‑GRU神经网络模型及设置参数；通过训练集对Adam‑GRU神经网络模型进行迭代训练，得到训练好的Adam‑GRU神经网络模型，并保存；对Adam‑GRU神经网络模型进行检验，若Adam‑GRU神经网络模型的预测值和真实值的误差小于预设目标，则通过Adam‑GRU神经网络模型对短期负荷进行预测。本发明能够有效地解决短期负荷预测中存在的训练样本复杂、随机性较大及模型收敛较慢等问题，提高了负荷预测的准确性和稳定性，对短期负荷预测具有较好的预果，且模型简单，具有较高的实用价值。
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公开(公告)号：CN115688992A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211288406.5
申请日：2022-10-20
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06Q50/04 , G06F18/214
Abstract: 本发明涉及一种基于偏最小二乘法的纺织工业园区电碳数据预测方法，其包括步骤1：分析纺织工业园区电碳数据的影响因素；步骤2：获取影响纺织工业园区的电碳数据样本；步骤3：使用SPXY方法将获得的区域内影响碳排放的样本数据划分为建模集和预测集；步骤4：使用偏最小二乘法（Partial Least Squares，PLS）对数据样本进行训练和预测；步骤5：建立基于偏最小二乘法的纺织工业园区电碳数据预测模型；步骤6：用上述算法训练得到工业园区电碳数据预测模型，应用本技术方案实新对纺织工业园区电碳数据进行预测和预警。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118551976A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410649276.6
申请日：2024-05-23
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网信通亿力科技有限责任公司
Inventor： 叶强 , 陈吴晓 , 胡泽延 , 蔡雨晴 , 姜志筠 , 张晨瀚 , 林涵 , 柳絮莹 , 柳玉銮 , 许刚健 , 林靖翔 , 谢石木林 , 蒋海峰 , 林建林 , 姜同培 , 许世荣 , 傅学勤 , 林祥
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于主从博弈理论的含5G基站储能的微网经济优化调度方法。包括：收集并获取社区型微能源网中各元件的参数及微网运营商的电价和热价制定策略；构建电池储能的调度模型；分别在微网运营商侧和用户侧建立优化模型；分析微网运营商与用户间的博弈关系，特别关注电价和热价制定策略，以及用户侧的电热需求响应、电制热及储能机制，采用遗传算法及Cplex12.10求解器对用户的优化问题进行求解。本发明旨在解决5G基站储能及微网运营中的关键技术问题，如电价和热价的合理制定、用户侧需求的有效满足以及电池储能的优化利用。通过本发明，能够实现微网运营商与用户之间的利益平衡，提高5G基站的经济收益，并促进微网的高效、经济运行。
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公开(公告)号：CN117639048A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311662572.1
申请日：2023-12-05
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明涉及一种含风‑光‑储‑热的多能源耦合两阶段综合优化方法，包括：构建以燃气轮机的发电成本、储能单元的充放电成本、需求响应负荷的调度成本、微电网与配电网的交互成本、碳交易成本之和最小为目标的目标函数；目标函数设有燃气轮机运行约束、储能运行约束、需求响应负荷调度约束、微电网交互约束；将光伏输出功率、风电输出功率和微电网负荷功率作为不确定变量，构建不确定集；将目标函数分解为主问题和第二阶段的最小化子问题；将子问题转换为对偶问题；将不确定集U代入对偶问题；迭代求解主问题和对偶问题，得到第一阶段的决策变量和第二阶段的决策变量；当满足迭代停止条件时，返回最优解。
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公开(公告)号：CN117473463A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311478087.9
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06F18/27 , G06F18/241 , G06F18/15 , G06F18/214 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q50/06 , G06N20/00
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的高斯过程回归负荷预测方法，包括：S1、获取历史负荷数据；S2、对历史负荷数据进行过滤处理：S3、获取若干变量；对所述若干变量进行相关性热图分析，选取若干变量作为特征量；S4、构建训练集，训练集包括历史负荷数据和特征量；利用训练集，构建并训练高斯过程回归模型，以进行负荷预测。
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公开(公告)号：CN117154695A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311050528.5
申请日：2023-08-21
Applicant: 国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网福建省电力有限公司 , 华中科技大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 齐蓓 , 王振宇 , 叶强 , 胡文博 , 余梦 , 肖楚鹏 , 吴书创 , 刘智伟 , 朱玲玲 , 郑鹏 , 陈吴晓 , 蔡雨晴 , 林涵 , 胡泽延 , 姜志筠 , 张晨瀚 , 柳絮莹
Abstract: 本发明公开了面向削峰填谷的电制氢装置的滚动优化调节系统及方法，在配电网供需关系中，面向削峰填谷构建一种基于电制氢存储设备的调节架构，针对配电网中的削峰填谷进行数学问题建模；考虑电制氢存储设备使用寿命的约束前提，重新构建满足供需关系的供需平衡状态模型；设计滚动优化调节方案；利用MATLAB仿真实验平台对调节框架和调节方案进行理论分析和验证，最终获得满足电制氢存储设备使用寿命约束的削峰填谷调节算法和调节框架。本专利考虑了电能和氢气转化存储设备的使用寿命约束，进一步提升了该方法的实际应用价值；所提的调节算法不仅适用于小型配电网关于削峰填谷的应用，也同样适用于大型复合配电网关于削峰填谷地应用。
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公开(公告)号：CN116843083A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310899850.9
申请日：2023-07-21
Applicant: 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 郑佩祥 , 赖国书 , 马鲁晋 , 王莉 , 陈吴晓 , 胡泽延 , 蔡雨晴 , 朱玲玲 , 王瑜 , 魏晓莹 , 王曦 , 谢枫 , 钟侃 , 介志毅 , 巩冬梅 , 焦蕊 , 胡文博 , 余梦 , 桂俊平
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于混合神经网络模型的碳排放预测系统及方法，包括数据预处理模块、数据集分割模块、底层模型构造模块、顶层模型构造模块、模型融合模块，首先将多种不同的神经网络单独训练；再将单独模型的输出作为输入，训练一个顶层DNN；最后将训练好的模型融合，并进行精调训练。本发明采用基于多模型融合神经网络的碳排放预测方法，精度优于单个模型，具有模型预测精度高、数据感知能力强的优点；此外本发明采用单独训练、组合调优的方式，降低了部署的复杂度，方便工程实施，从而有效利用基于混合神经网络模型的碳排放预测系统对碳排放进行预测，具有良好的实用价值。
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