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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114362160B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202210027034.4
申请日：2022-01-11
Applicant: 浙江华云电力工程设计咨询有限公司 , 浙江大学
Abstract: 提供额外积极性，可有效协调新型电力系统建设本发明公开了一种基于比例均分原则的碳 相关机制实行。排放及绿电追踪方法、装置，属于电气工程技术领域。所述追踪方法利用电网终端感知设备对电网每个母线输入输出潮流数据的采集；计算全网单位发电碳排放量，对火电厂产生电量和新能源电厂发电量除以单位发电碳排放量得到各发电单位的碳排放量和等价碳中和量；利用基于潮流分布、输配电线路及设施的损耗以及负荷的位置及大小，通过将碳排放和碳中和贡献均分到每单位用电或损耗功率，利用从发电侧逐点迭代的方(56)对比文件Yixing Ding, Qingshan Xu, YuHuang.Optimal sizing of user-side energystorage considering demand management andscheduling cycle.Electric Power SystemsResearch.2020,全文.
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公开(公告)号：CN114362160A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210027034.4
申请日：2022-01-11
Applicant: 浙江华云电力工程设计咨询有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于比例均分原则的碳排放及绿电追踪方法、装置，属于电气工程技术领域。所述追踪方法利用电网终端感知设备对电网每个母线输入输出潮流数据的采集；计算全网单位发电碳排放量，对火电厂产生电量和新能源电厂发电量除以单位发电碳排放量得到各发电单位的碳排放量和等价碳中和量；利用基于潮流分布、输配电线路及设施的损耗以及负荷的位置及大小，通过将碳排放和碳中和贡献均分到每单位用电或损耗功率，利用从发电侧逐点迭代的方法，得到电网全过程的等效碳排放和碳中和贡献。本发明方法为提高储能及用户新能源消纳提供额外积极性，并为火力发电单位进行低碳改造提供额外积极性，可有效协调新型电力系统建设相关机制实行。
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公开(公告)号：CN114741956A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210319858.9
申请日：2022-03-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的碳排放流追踪方法。所述追踪方法根据目标输配电网络的拓扑信息、输配电线路及设备参数、电网内用户位置、各发电设施位置及该设施的碳电效率对电网运行状态进行随机仿真，生成满足实际情况的碳流追踪结果样本，对母线‑线路神经网络进行训练，该神经网络可在不同规模的网络样本间进行迁移，因此本发明方法具有较强的泛用性和可拓展性；就可以根据电网内用户用电数据和发电厂实时发电量，实时计算电网内各用户所间接产生的碳排放以及输配电线路及设备能量损失所产生的碳排放。本发明方法可以有效减少碳流追踪所需的计算速度和计算过程中所用到的数据，可为碳电市场的有效运行提供更高效节能的运行依据。
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公开(公告)号：CN114741858A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210320339.4
申请日：2022-03-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生长演化模型的多层级电网规划方法，属于电气工程技术领域。首先收集电网拓扑信息、各部件位置信息和环境信息，根据上述收集的信息将电网当前状态转化为图，并基于环境信息对图进行标注；再收集区域规划、负荷的历史数据、可供选择装备的设备信息及线路信息；根据区域规划预测负荷变化趋势，得到从当前到目标时刻间的负荷预测值；基于负荷预测值对电网的建设需求和上述收集的信息，对图进行逐时刻的分级迭代更新，预测目标时刻的电网形态。本发明方法根据现有多级电网的线路及设备状态，以及未来的负荷发展预测，在考虑到地理位置、环境状况并兼顾政策导向的基础上，为未来电网形态做出预测规划。
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公开(公告)号：CN114741956B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202210319858.9
申请日：2022-03-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的碳排放流追踪方法。所述追踪方法根据目标输配电网络的拓扑信息、输配电线路及设备参数、电网内用户位置、各发电设施位置及该设施的碳电效率对电网运行状态进行随机仿真，生成满足实际情况的碳流追踪结果样本，对母线‑线路神经网络进行训练，该神经网络可在不同规模的网络样本间进行迁移，因此本发明方法具有较强的泛用性和可拓展性；就可以根据电网内用户用电数据和发电厂实时发电量，实时计算电网内各用户所间接产生的碳排放以及输配电线路及设备能量损失所产生的碳排放。本发明方法可以有效减少碳流追踪所需的计算速度和计算过程中所用到的数据，可为碳电市场的有效运行提供更高效节能的运行依据。
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