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公开(公告)号：CN109255505B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201811385455.4
申请日：2018-11-20
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 东北大学 , 沈阳电力勘测设计院有限责任公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开一种多模型融合神经网络的短期负荷预测方法，步骤为：数据获取及预处理得到数据集；将数据集分割为训练集和验证集；单独构造基于反向传播算法的多种模型，使用训练集的输入向量序列训练模型；使用多种单独模型的输出作为输入训练一个顶层DNN模型；将单独训练的模型和顶层DNN模型融合，进行精调；用验证集验证训练好的模型，通过对比测试集和验证集的精度和误差，调整模型参数，通过多次训练，选择验证集表现最好的模型作为训练结果；在实际环境中运行模型，当预测值和实际值出现较大偏差时，将最新数据加入训练集再次训练模型。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，精度优于单个模型，具有良好的实用价值。
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公开(公告)号：CN109255505A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811385455.4
申请日：2018-11-20
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 东北大学 , 沈阳电力勘测设计院有限责任公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开一种多模型融合神经网络的短期负荷预测方法，步骤为：数据获取及预处理得到数据集；将数据集分割为训练集和验证集；单独构造基于反向传播算法的多种模型，使用训练集的输入向量序列训练模型；使用多种单独模型的输出作为输入训练一个顶层DNN模型；将单独训练的模型和顶层DNN模型融合，进行精调；用验证集验证训练好的模型，通过对比测试集和验证集的精度和误差，调整模型参数，通过多次训练，选择验证集表现最好的模型作为训练结果；在实际环境中运行模型，当预测值和实际值出现较大偏差时，将最新数据加入训练集再次训练模型。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，精度优于单个模型，具有良好的实用价值。
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公开(公告)号：CN109687427A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811423330.6
申请日：2018-11-27
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 辽宁电力建设监理有限公司 , 沈阳电力勘测设计院有限责任公司
Inventor： 王淼 , 卢天琪 , 杨继业 , 于长永 , 南哲 , 蒋理 , 张建森 , 赫鑫 , 宋卓然 , 李华 , 鄢闯 , 修策 , 满林坤 , 何昕 , 李占军 , 王涛 , 肖雪 , 芦思晨 , 张建 , 赵琳 , 于大勇 , 吕忠华 , 李芳 , 孙鸣泽 , 朱赫炎 , 陈友慧 , 李美君 , 李博 , 谷峥 , 刘玥 , 唐萌 , 常乐 , 崔殿启 , 曹南君 , 武志锴 , 徐维懋
CPC classification number: H02J3/00 , G01R31/086 , G01R31/088 , H02J2003/007
Abstract: 本发明属于配电网故障诊断技术领域，特别涉及一种基于MAS优化协调的配电网故障诊断系统。包括诊断Agent、优化协调Agent、数据处理Agent、数据采集Agent、通信Agent以及用户接口Agent，诊断Agent包括全局诊断Agent和区域诊断Agent；优化协调Agent包括全局优化协调Agent和区域优化协调Agent；区域诊断Agent包括开关层诊断Agent、馈线层诊断Agent和变电站层诊断Agent。电网在局部利用区域诊断获取初步诊断结果，由全局诊断综合全网诊断结果形成全局诊断结论，协调控制各区域诊断间、区域诊断与全局诊断协调配合，加强诊断强度和准确性，保证诊断精度。
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公开(公告)号：CN109412206A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811519921.3
申请日：2018-12-12
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 辽宁电力建设监理有限公司 , 沈阳电力勘测设计院有限责任公司
Inventor： 蒋理 , 卢天琪 , 于长永 , 杨继业 , 王淼 , 南哲 , 李占军 , 王涛 , 张建森 , 赫鑫 , 谷志峰 , 宋卓然 , 李华 , 鄢闯 , 修策 , 满林坤 , 邬桐 , 何昕 , 杨强 , 肖雪 , 周航 , 张璐 , 金子开 , 王优胤 , 利相霖 , 徐维懋 , 朱赫炎 , 张晓天 , 许言路 , 武志锴 , 曹南君 , 宋坤 , 芦思晨 , 张建 , 赵琳 , 崔赫 , 崔殿启 , 于大勇 , 吕忠华 , 李芳 , 孙鸣泽 , 宋伟 , 鞠颂 , 邵广伟 , 刘涛 , 马强 , 谷峥 , 潘霄 , 陈友慧 , 李美君 , 刘明岳 , 唐萌 , 刘旸 , 沈晔华 , 接兆程 , 周宁
Abstract: 本发明属于风力和太阳能并网发电技术领域，特别涉及一种多功能集中式风光互补发电系统并网控制器。本发明包括电力主电路和控制电路，电力主电路由最大功率追踪电路的输入端和输出端分别连光伏阵列和转换开关，风机卸荷电路的输入端和输出端分别连风机输出端和转换开关，转换开关的接线端子同时分别连蓄电池组充放电控制电路、直流负载和DC/AC逆变电路的输入端，蓄电池组充放电控制电路端连蓄电池组，DC/AC逆变电路的输出端连电网，DC/AC逆变电路与电网之间主接线上连交流负载。控制电路采用双核处理器，控制器核心采用单片机和DSP相结合，采用串口通信方式连接。本发明集成度高，并网效果好，适用于并网型风光互补发电系统。
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公开(公告)号：CN209328671U
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201822141267.9
申请日：2018-12-20
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 辽宁电力建设监理有限公司 , 沈阳电力勘测设计院有限责任公司
Inventor： 卢天琪 , 于长永 , 杨继业 , 王淼 , 南哲 , 李占军 , 王涛 , 蒋理 , 张建森 , 赫鑫 , 谷志峰 , 宋卓然 , 李华 , 鄢闯 , 修策 , 满林坤 , 邬桐 , 何昕 , 李学斌 , 肖雪 , 金子开 , 王优胤 , 利相霖 , 徐维懋 , 朱赫炎 , 许言路 , 武志锴 , 曹南君 , 崔赫 , 宋坤 , 芦思晨 , 张建 , 赵琳 , 崔殿启 , 于大勇 , 李芳 , 孙鸣泽 , 鞠颂 , 邵广伟 , 刘涛 , 马强 , 谷峥 , 潘霄 , 陈友慧 , 李美君 , 常乐 , 张立均 , 戴晓宇 , 吴桂良 , 孙健
Abstract: 本实用新型属于电力设备中变压器油箱的技术领域，尤其涉及一种减震降噪的变压器油箱。本实用新型包括变压器油箱箱体，在箱体内壁上设有磁屏蔽层，在箱体内的左右两侧及后部分别安装有定位点，在箱体内底面设有减震层；箱体顶部为具有倾斜度的顶盖，箱体顶部设有中心挂钩，箱体顶部四周分别设有挂件；箱体四周纵向分别设有防撞钢梁；箱体底部设有凹进的滑道，滑道和外设的滑轨相接触。本实用新型具有结构简单，设计合理，运输便利，能够减少噪声，防止碰撞以及防尘等优点。解决了变压器主体和油箱底部直接接触共振的问题，降低因变压器的震动而带来的噪声。具有防尘功能，减少了事故的发生率，提升变压器油箱的安全性，适宜在电力系统推广和应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112884077A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110323783.7
申请日：2021-03-26
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 东北大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了基于形状的动态时间归整聚类的园区短期负荷预测方法，该方法包括以下步骤：获取数据并预处理；完成对园区不同单位主体能耗行为的聚类分析；对不同园区用户下一时刻的负荷行为聚类结果进行预测；得到园区最终的短期负荷预测结果；将负荷数据及其对应数据分为训练集和验证集；将输入向量之后固定时间的实际负荷作为模型输出的训练目标；选择验证集表现最好的模型作为训练结果；在实际环境中运行长短期记忆模型，且当预测值和实际值出现较大偏差时，将最新数据加入训练集再次训练模型。有益效果：本发明提出的方法有效融入园区用户每日能耗行为特征进行短期负荷预测，可以有效提升预测精度。
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公开(公告)号：CN112541679B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202011466030.3
申请日：2020-12-14
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东北大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F16/2458 , G06T11/20
Abstract: 本发明提供一种负荷重分配攻击下电网的防护方法，涉及输配电技术领域。该方法首先通过对电网历史数据的分析，描述电网各个时段的历史负荷曲线，并且对未来电网各个时段的负载用电情况和负载的用电行为进行预测，得到电网负荷预测曲线；根据电网历史负荷曲线及负荷预测曲线确定智能电表测量负荷波动阈值的范围，并得到预测的负荷波动阈值；再判断电网用户侧的智能电表实时测量出的负荷波动的阈值是否大于预测的负荷波动阈值，如果超过预测的负荷波动阈值，则判定该智能电表遭到负荷重分配攻击，并计算智能电表遭受负荷重分配攻击风险概率，设定攻击前后负荷的权重系数引导电网调度人员进行合理的负荷分配。
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公开(公告)号：CN112541679A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011466030.3
申请日：2020-12-14
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东北大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F16/2458 , G06T11/20
Abstract: 本发明提供一种负荷重分配攻击下电网的防护方法，涉及输配电技术领域。该方法首先通过对电网历史数据的分析，描述电网各个时段的历史负荷曲线，并且对未来电网各个时段的负载用电情况和负载的用电行为进行预测，得到电网负荷预测曲线；根据电网历史负荷曲线及负荷预测曲线确定智能电表测量负荷波动阈值的范围，并得到预测的负荷波动阈值；再判断电网用户侧的智能电表实时测量出的负荷波动的阈值是否大于预测的负荷波动阈值，如果超过预测的负荷波动阈值，则判定该智能电表遭到负荷重分配攻击，并计算智能电表遭受负荷重分配攻击风险概率，设定攻击前后负荷的权重系数引导电网调度人员进行合理的负荷分配。
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公开(公告)号：CN111144611A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911161696.5
申请日：2019-11-22
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 东北大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 许言路 , 邓卓夫 , 王涛 , 王斌斌 , 郑军 , 武志锴 , 韩震焘 , 张子信 , 朱赫炎 , 程孟增 , 巴林 , 吉星 , 王文德 , 朱冰 , 赫鑫 , 贾博 , 王延泽
Abstract: 本发明公开一种基于聚类和非线性自回归的空间负荷预测方法，步骤为：搜集配电区域数据；将待预测区域划分为等大小面积的正方形单元；标准化每个单元的历史负荷曲线，根据历史负荷曲线的相似度聚类单元，产生多个簇，离群单元单独形成一簇；将一个簇中的多个单元的负荷曲线当作训练数据，训练改进的非线性自回归神经网络；为离群单元簇中的每一个单元单独执行趋势外推法预测下一年的负荷；为每个单元选择所在簇的预测模型，输入其历史数据，得到下一年的负荷预测。本发明使大量单元共享一个模型，为模型提供了充足的训练数据，通过改进的非线性自回归神经网络算法，使模型良好的拟合地块用电发展形式，有效提升了近期空间负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN114493650A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111553529.2
申请日：2021-12-17
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种短期电力现货市场下购售电报价决策方法及决策系统，步骤S1：获得历史数据，并根据获得的历史数据对现货价格和负荷进行建模预测；步骤S2：根据预测结果，从发电侧计划购买合同电量、日前电量，并构建购电成本与售电收益模型；步骤S3：采用CVaR对购售电风险进行度量；步骤S4：根据购电成本、售电收益和售电风险，建立“购电成本‑售电收入‑风险”模型；步骤S5：求解步骤S4建立的“购电成本‑售电收入‑风险”模型，得到报价曲线及报价决策；本发明解决短期电力现货市场下的购售电报价决策，并通过计算求解给出报价曲线，得到最优报价决策。
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