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公开(公告)号：CN114357261A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111281280.4
申请日：2021-11-01
申请人： 深圳供电局有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号： G06F16/906 , G06Q10/06 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于数据‑物理特征联合驱动的海量电力用户聚类算法，包括以下步骤：S1、单用户日典型负荷曲线聚类；S2、标幺化用户日典型负荷数据，计算用户日典型负荷的标幺值；S3、多用户日典型负荷曲线聚类；S4、自动迭代，寻找满足轮廓系数与行业集中度标准的聚类数目；S5、输出最佳聚类数目对应的用户聚类结果。本发明基于用电信息采集系统中积累的海量用户历史用电数据，挖掘并掌握各行业和用户的生产特点和用电需求，不仅能够提高电网公司负荷预测精度和调度管理水平，而且也能够为电价制定、经济调度、需求响应等提供精准的数据支撑和决策依据。
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公开(公告)号：CN113780679A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111138775.1
申请日：2021-09-27
申请人： 深圳供电局有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种基于泛在电力物联网的负荷预测方法及装置，其中方法包括：分别获取泛在电力物联网范围内目标用户和其他用户的数据集，对所述数据集进行预处理；其中，所述数据集包括电气数据、用户间关联数据、用户内部的生产要素数据和负荷相关数据；构建基于深度残差网络的特征提取模型，所述特征提取模型提取第一数据集与目标用户的电气数据间的关联特征；构建基于长短期记忆网络的负荷预测模型，所述负荷预测模型根据第二数据集进行负荷预测得到所述目标用户的负荷数据。本发明通过基于注意力机制和长短跳跃连接的长短期记忆网络的负荷预测模型，能降低负荷预测的不确定性，能够提高目标用户的负荷预测准确性。
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公开(公告)号：CN113902485B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202111212168.5
申请日：2021-10-18
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 深圳供电局有限公司
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06T3/4007
摘要： 本申请涉及一种专变电力用户行业识别方法、装置及设备，该识别方法通过X‑means聚类算法对每个专变电力用户每日的负荷曲线按照节假日、非节假日分别聚类，得到该专变电力用户的节假日和非节假日典型日负荷曲线；之后所有聚类后的m个专变电力用户的典型日负荷曲线按照节假日、非节假日分别进行第二次X‑means聚类，实现专变电力用户的有效行业分类，及时发现历史人为操作失误造成的专变电力用户档案录入错误的情况，提高行业识别效率。解决了现有对电力系统从智能电表获取的数据通过人工实现电力用户档案行业分类，此方式存在判断结果易出错、工作效率低且耗时耗力的技术问题。
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公开(公告)号：CN113902485A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111212168.5
申请日：2021-10-18
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 深圳供电局有限公司
IPC分类号： G06Q30/02 , G06Q50/06 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06T3/40
摘要： 本申请涉及一种专变电力用户行业识别方法、装置及设备，该识别方法通过X‑means聚类算法对每个专变电力用户每日的负荷曲线按照节假日、非节假日分别聚类，得到该专变电力用户的节假日和非节假日典型日负荷曲线；之后所有聚类后的m个专变电力用户的典型日负荷曲线按照节假日、非节假日分别进行第二次X‑means聚类，实现专变电力用户的有效行业分类，及时发现历史人为操作失误造成的专变电力用户档案录入错误的情况，提高行业识别效率。解决了现有对电力系统从智能电表获取的数据通过人工实现电力用户档案行业分类，此方式存在判断结果易出错、工作效率低且耗时耗力的技术问题。
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公开(公告)号：CN113869601A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111212174.0
申请日：2021-10-18
申请人： 深圳供电局有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
摘要： 本申请涉及一种电力用户负荷预测方法、装置及设备，该电力用户负荷预测方法通过对待预测负荷电力用户的同一时间长度日负荷曲线进行负荷或者电量曲线聚类、归一化处理，得到该电力用户的典型负荷曲线，根据负荷特征曲线库中是否存在与典型负荷曲线相近的负荷特征曲线采用不同处理方式得到影响待预测负荷电力用户预测的影响因子，将得到负荷影响因子或有效影响因子输入负荷预测模型对待预测负荷电力用户进行负荷预测，提高对力用户负荷预测的效率，减少盲目负荷预测模型的训练，降低了电力用户负荷预测的难度。解决了现有对个体电力用户电力负荷的预测难度大且效率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN113610300A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110905503.3
申请日：2021-08-05
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 深圳供电局有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F30/27 , G06F16/2458 , G06F16/2457 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于用户负荷状态分析的变输入结构的负荷预测方法及模型。本发明构建的预测模型输入因素可变，输入的相关因素通过启发式搜寻得到，使得模型的输入因素与预测对象最为相关。本发明可应对预测对象具有高度的不确定性的预测场景，能够确保预测模型的输入不会对预测造成干扰。
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公开(公告)号：CN113780679B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111138775.1
申请日：2021-09-27
申请人： 深圳供电局有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/23213
摘要： 本发明公开了一种基于泛在电力物联网的负荷预测方法及装置，其中方法包括：分别获取泛在电力物联网范围内目标用户和其他用户的数据集，对所述数据集进行预处理；其中，所述数据集包括电气数据、用户间关联数据、用户内部的生产要素数据和负荷相关数据；构建基于深度残差网络的特征提取模型，所述特征提取模型提取第一数据集与目标用户的电气数据间的关联特征；构建基于长短期记忆网络的负荷预测模型，所述负荷预测模型根据第二数据集进行负荷预测得到所述目标用户的负荷数据。本发明通过基于注意力机制和长短跳跃连接的长短期记忆网络的负荷预测模型，能降低负荷预测的不确定性，能够提高目标用户的负荷预测准确性。
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公开(公告)号：CN118630736A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410663099.7
申请日：2024-05-27
申请人： 贵州电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
发明人： 肖艳红 , 唐建林 , 胡厚鹏 , 林晓明 , 吴欣 , 张帆 , 高正浩 , 钱斌 , 张俊玮 , 林伟斌 , 黄宇 , 周密 , 陈泽瑞 , 王吉 , 邓钥丹 , 罗奕 , 丁超 , 李富盛 , 杨尚
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种能源低碳调度方法、装置、电子设备及存储介质，用于解决源、荷两侧低碳调度的互补潜力未能得到充分发挥，不利于实现源、荷可调节资源的充分利用的技术问题。本发明包括：构建源侧碳捕集、电转气协同运行模型；建立负荷侧综合需求响应模型；采用源侧碳捕集、电转气协同运行模型和负荷侧综合需求响应模型构建以系统总成本最低为目标函数的系统低碳经济调度模型；求解系统低碳经济调度模型，得到调度策略；采用调度策略对源侧碳捕集、电转气协同运行模型进行能源调度。
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公开(公告)号：CN118386938A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410716683.4
申请日：2024-06-04
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
摘要： 本发明涉及电动汽车技术领域，公开了一种电动汽车充放电可调节能力及调度边界辨识方法、系统，本方法通过电动汽车的充放电历史数据确定单体电动汽车的最大可控充放电区域，以构成可调节能力多边形，并对可调节能力多边形进行象限划分，根据象限划分结果以及当前电动汽车的荷电状态确定单体电动汽车分别在各象限下的可调节能力与调度边界数据，通过象限数据分析，无需依赖于数据质量，忽略单体电动汽车行为模式的差异，提高了辨识电动汽车充放电可调节能力的精度以及可调节能力与调度边界的辨识结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN114584323B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210445891.6
申请日：2022-04-26
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 贵州电网有限责任公司
发明人： 钱斌 , 胡厚鹏 , 肖勇 , 欧家祥 , 周密 , 李鹏程 , 罗奕 , 肖艳红 , 王吉 , 吴欣 , 李富盛 , 何沛林 , 林晓明 , 高正浩 , 唐建林 , 陈泽瑞 , 张帆 , 龙高翼 , 常强 , 丰琴 , 岑远洪
IPC分类号： H04L9/32
摘要： 本申请基于格的代理签名及验证方法、装置、设备和存储介质，在环内随机选择多项式计算节点的公私钥，代理公私钥与原始签名者的公私钥大小相同，相比现有的代理签名方案具有更小的公私钥长度，存储效率更高；应用本申请所生成的代理签名信息，既表现了原始签名者的签名，也表现了代理签名者的签名，代理签名一旦创建，代理签名者不能对此否认，具有强不可否认性和强不可伪造性，具有抵抗量子计算机攻击的优势。
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