公开(公告)号：CN116742690A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202211602717.4

申请日：2022-12-09

Applicant: 国网辽宁省电力有限公司朝阳供电公司 ,  国家电网有限公司

Inventor： 柴琦 ,  李宏涛 ,  张晓明 ,  曹文斌 ,  孙徐 ,  刘英 ,  孙宇航 ,  吕昕昕 ,  任立阳 ,  孙志鑫 ,  王玉龙 ,  秦海宇 ,  李佳星 ,  王曈譞

IPC: H02J3/38 ,  G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/23213 ,  H02J3/46 ,  H02J3/00

Abstract: 本申请提供一种虚拟电厂优化调度方法，包括：根据风电机组、光电机组的地理关联关系构建混合copula函数模型；估计所述copula函数模型参数并确定每种copula函数权重，采用蒙特卡洛场景生成法和K‑means聚类进行场景模型生成与缩减；依据所述场景模型设置虚拟电厂净收益为目标的具有最大碳排放约束配额的优化调度模型；对所述优化调度模型进行求解，得到系统最优调度。本申请通过优化配置多个场景，在约束函数中引入最大碳排放配额等约束构建优化调度模型，并对模型进行求解得到系统的最优调度，实现系统的经济性与环境的最优均衡。

公开(公告)号：CN116796126A

公开(公告)日：2023-09-22

申请号：CN202211584441.1

申请日：2022-12-09

Applicant: 国网辽宁省电力有限公司朝阳供电公司 ,  国家电网有限公司

Inventor： 曹文斌 ,  张晓明 ,  孙志鑫 ,  李宏涛 ,  孙徐 ,  刘英 ,  孙宇航 ,  任立阳 ,  吕昕昕 ,  柴琦 ,  王玉龙 ,  秦海宇 ,  李佳星 ,  王曈譞 ,  张小龙

IPC: G06F18/10 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26

Abstract: 本申请提供的一种碳排放预测输入端数据处理方法，包括：获取碳排放的原始数据，对各指标数据进行归一化处理；将正负白噪声加入所述原始数据后进行互补集总经验模态分解，包括：选用小波变换进行多尺度分解，对各尺度数据进行去噪处理，消除CEEMD加入的随机噪声；重构并输出处理后的输入端数据。本申请通过分解去噪实现数据的去噪处理，提高了碳排放预测的精度。

公开(公告)号：CN116128104A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202211591878.8

申请日：2022-12-09

Applicant: 国网辽宁省电力有限公司朝阳供电公司 ,  国家电网有限公司

Inventor： 唐俊刺 ,  曹文斌 ,  张晓明 ,  李宏涛 ,  王明凯 ,  周志 ,  张凯 ,  高梓济 ,  孙宇航 ,  刘英 ,  孙徐 ,  柴琦 ,  任立阳 ,  孙志鑫 ,  王玉龙 ,  秦海宇 ,  李佳星 ,  王曈譞 ,  冯宇翔

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本申请提供一种碳排放预测方法，包括：获取碳排放数据；将所述碳排放数据输入到预训练的改进LSTM模型中进行数据分析处理，获取碳排放预测结果；其中，所述改进LSTM模型包括MobileNetV2前序网络和LSTM后序网络，所述MobileNetV2前序网络主体由17个反残差单元组成，所述LSTM后序网络的单个单元由遗忘门、输入门、输出门组成。本申请设计一种改进型的改进LSTM模型进行碳排放预测，增加了数据维度，可提高预测准确率。

公开(公告)号：CN116187512A

公开(公告)日：2023-05-30

申请号：CN202211573168.2

申请日：2022-12-08

Applicant: 国网辽宁省电力有限公司朝阳供电公司 ,  国家电网有限公司

Inventor： 曹文斌 ,  张晓明 ,  唐俊刺 ,  李宏涛 ,  王明凯 ,  周志 ,  张凯 ,  高梓济 ,  吕昕昕 ,  孙宇航 ,  刘英 ,  孙徐 ,  柴琦 ,  任立阳 ,  孙志鑫 ,  王玉龙 ,  秦海宇 ,  李佳星 ,  王曈譞 ,  朱鑫洋

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/084

Abstract: 本申请提供一种基于BP神经网络的碳排放能力预测方法，包括：采集碳排放历史数据，对所述历史数据进行预处理，包括错误校正、空位填充，生成初始数据；将所述初始数据进行划分，生成训练集和测试集，并对BP神经网络模型进行训练，将切分成多个训练样本的数据依次输入到所述BP神经网络模型，选择S型传递函数处理所述样本数据，并调整误差函数的网络权值和阈值，达到所述误差函数的极小值；当所述BP神经网络在训练过程中的效果是收敛，则停止训练，生成碳排放预测模型；将碳排放数据输入到所述碳排放预测模型，并输出预测结果。本申请通过智能模型进行太排放预测，提高了太排放预测的准确度。

公开(公告)号：CN115951162A

公开(公告)日：2023-04-11

申请号：CN202211429974.2

申请日：2022-11-15

Applicant: 国网辽宁省电力有限公司朝阳供电公司 ,  国家电网有限公司

Inventor： 张晓明 ,  曹文斌 ,  孙志鑫 ,  李宏涛 ,  孙徐 ,  刘英 ,  孙宇航 ,  柴琦 ,  任立阳 ,  王玉龙 ,  秦海宇 ,  李佳星 ,  王曈譞

IPC: G01R31/08 ,  G06F18/25 ,  G06N3/126 ,  G06Q10/20 ,  G06Q50/06

Abstract: 本申请提供一种基于自适应遗传算法的智能电网保护故障识别方法，包括：根据电网结构采用二进制编码对故障问题编码，生成故障数字编码串；基于所述故障数字编码串表示的故障元件状态以及系统结构和保护动作逻辑建立期望函数模型；根据获取的保护策略信息状态以及所述期望函数模型计算出的保护动作信息的期望状态，建立适应度函数；采用遗传算法，将所述故障数字编码串作为种群个体，根据所述适应度函数筛选新一代个体并进行杂交，评估个体最优解获取最终解。本申请根据电网结构形成故障识别编码，建立适应度函数和状态期望值，提高采集信息的容错性能。同时通过遗传算法的交叉、变异避免陷入局部最优解，实现高容错性的估算识别。