公开(公告)号：CN118096274A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410088005.8

申请日：2024-01-22

Applicant: 山西电力交易中心有限公司 ,  北京科东电力控制系统有限责任公司

Inventor： 李宏杰 ,  曹媛媛 ,  吴冰洲 ,  谢毅 ,  郭建栋 ,  张超 ,  李裕民 ,  汪涛 ,  袁晓鹏 ,  刘杰 ,  雷晓强 ,  申少辉

IPC: G06Q30/0283 ,  H02J3/24 ,  H02J3/14 ,  H02J3/46 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了基于Shapley值的新能源场站调频里程费分摊方法，包括有S1确定作为联盟成员的调频需求方；S2枚举联盟；S3计算子联盟效益；S4计算Shapley值；S5对每一调频需求方执行步骤S2‑S4；S6计算调频里程费分摊因子并按分摊因子分摊调频里程费，通过枚举各种包含调频需求方目标个体的联盟，测算这些联盟中计入该个体相对于不计入该个体所会产生的边际收益，并将这些收益求均值，以评估目标个体对整个群体成本或效益的影响，实现调频里程费在各新能源场站和用户负荷间的公平分摊。

公开(公告)号：CN118970909A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202411033145.1

申请日：2024-07-30

Applicant: 山西电力交易中心有限公司 ,  北京科东电力控制系统有限责任公司

Inventor： 郝建军 ,  亢楠 ,  李晓嘉 ,  刘杰 ,  李宏杰 ,  雷晓强 ,  韩照晶 ,  刘佼龙 ,  谢毅 ,  杨辉 ,  李鑫 ,  李婉莹 ,  吴冰洲 ,  王睿乾

IPC: H02J3/00 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于影响因素的用电预测方法及系统，其特征在于，所述方法包括以下步骤：采集与用电相关的原始数据，并基于所述原始数据计算不同用电时段下的影响因素向量；采用K‑Means聚类算法对所述影响因素向量进行聚类，以获得最优聚类结果；基于所述最优聚类结果构造数据集，并将所述数据集输入至预先构造的用电预测的神经网络模型中，以获得未来时段的最优用电方案。本发明预测结果精确，能够有效捕捉异常用电场景，发现潜在用电风险，为完善用电规则提供参考。

公开(公告)号：CN119231503A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411317626.5

申请日：2024-09-20

Applicant: 山西电力交易中心有限公司

Inventor： 曹媛媛 ,  李宏杰 ,  李晓嘉 ,  谢毅 ,  张超 ,  郭亮 ,  吴冰洲 ,  秦亚斌 ,  韩照晶 ,  张畅 ,  李裕民 ,  李泽斌 ,  王睿乾 ,  郝军 ,  李婉莹 ,  董健鹏

IPC: H02J3/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于集成式Transformer的中长期电力负荷预测方法，属于电力市场技术领域。针对现有方法难以捕获时间序列数据中的复杂时空依赖性、难以适应由市场波动等因素引起的非线性模式且无法有效整合经济、人口和气候等外部因素的问题，通过图卷积神经网络嵌入层，有效挖掘时空依赖性，适应性强；通过长短期记忆网络嵌入层，能选择性存储历史信息，解决长期依赖问题，适应时间序列的动态变化；通过时间序列多头注意力层，有效整合外部信息，提升了模型对外部信息的综合处理能力。本发明设计了时空嵌入层、长短期嵌入层和多头注意力层，从时间序列的时空依赖性、非线性模式和外部信息整合三个维度进行模型构建，提高了预测的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN119313181A

公开(公告)日：2025-01-14

申请号：CN202411326572.9

申请日：2024-09-23

Applicant: 山西电力交易中心有限公司

Inventor： 秦亚斌 ,  李宏杰 ,  李晓嘉 ,  谢毅 ,  张超 ,  郭亮 ,  吴冰洲 ,  曹媛媛 ,  韩照晶 ,  张畅 ,  李裕民 ,  李泽斌 ,  王睿乾 ,  郝军 ,  李婉莹 ,  柴璐

IPC: G06Q10/0637 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q40/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/006 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种基于麻雀搜索算法的电力市场运营成效评价方法，属于电力市场技术领域。针对传统指标体系融合技术主观性强、计算复杂、关系简化且当前市场无法定量分析的问题，通过市场结构、经济性、安全性、社会福利性和环节友好性五个一级指标，设计总评价层、评价层和具体描述层三个层次，从时间、地区和行业三个维度对指标进行融合，完成指标体系构建，简单有效。通过麻雀搜索算法，有效处理不同类型、不同地区的各类电力市场运营数据；同时通过三个层次、三个维度设计指标体系，以指标体系为依据，以一级指标为适应度函数，优化指标权重，避免当前市场无法定量分析的缺陷，能够为电力市场等方面的决策制定提供人工智能的方法论和工具箱。

公开(公告)号：CN119205177A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202411317624.6

申请日：2024-09-20

Applicant: 山西电力交易中心有限公司

Inventor： 张超 ,  李宏杰 ,  李晓嘉 ,  谢毅 ,  郭亮 ,  曹媛媛 ,  韩照晶 ,  李裕民 ,  吴冰洲 ,  张畅 ,  李泽斌 ,  秦亚斌 ,  王睿乾 ,  郝军 ,  李婉莹 ,  董健鹏

IPC: G06Q30/0201 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合的日前电力价格预测方法，属于电力市场技术领域。针对现有单一数据源方法的局限性和改进现有方法难以捕获时序数据中的复杂时空依赖性，难以适应电价数据中的非线性变化的问题，通过多源数据融合、卷积神经网络、长短期记忆网络和改进的Transformer多注意力机制四个关键技术，设计了多源数据融合层、特征提取和时空融合层、长期依赖融合层和多头注意力层，从整合多种数据、时间序列的时空依赖性、非线性模式和外部信息整合四个维度进行模型构建，提高了预测的准确性和鲁棒性。