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公开(公告)号：CN118585786B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202410635314.2
申请日：2024-05-17
Applicant: 西南大学 , 国网能源研究院有限公司 , 国网青海省电力公司经济技术研究院
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08 , H02J3/00 , G06N20/20 , G06N3/0464
Abstract: 本发明为基于混合机器学习的配电网负荷预测装置及方法，人工智能预测技术领域。其中，该装置包含数据采集模块、数据存储模块、数据预处理模块以及预测模块；该方法包含以下步骤：S1：采集区域内居民小区的负荷数据；S2：对居民小区负荷数据进行预处理；S3：利用Copula熵和模糊隶属度函数计算节点属性特征；S4：构造配电站辖区的权重图；S5：建立混合机器学习模型和损失函数，并利用权重图训练；S6：利用混合机器学习模型预测配电网的负荷数据。本发明方法对负荷数据特征进行加权、融合和更新，能够显著提高预测的精度、效率和泛化能力。
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公开(公告)号：CN118585786A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410635314.2
申请日：2024-05-17
Applicant: 西南大学 , 国网能源研究院有限公司 , 国网青海省电力公司经济技术研究院
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08 , H02J3/00 , G06N20/20 , G06N3/0464
Abstract: 本发明为基于混合机器学习的配电网负荷预测装置及方法，人工智能预测技术领域。其中，该装置包含数据采集模块、数据存储模块、数据预处理模块以及预测模块；该方法包含以下步骤：S1：采集区域内居民小区的负荷数据；S2：对居民小区负荷数据进行预处理；S3：利用Copula熵和模糊隶属度函数计算节点属性特征；S4：构造配电站辖区的权重图；S5：建立混合机器学习模型和损失函数，并利用权重图训练；S6：利用混合机器学习模型预测配电网的负荷数据。本发明方法对负荷数据特征进行加权、融合和更新，能够显著提高预测的精度、效率和泛化能力。
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公开(公告)号：CN115907365A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211428981.0
申请日：2022-11-15
Applicant: 国网青海省电力公司经济技术研究院 , 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 , 国网青海省电力公司 , 国网能源研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种调峰资源优化配置方法、系统及装置，包括，S1、建立系统运行总成本的期望目标函数；S2、建立系统的约束条件；S3、根据约束条件求解目标函数，得到调峰资源优化配置方案。本发明可以实现调峰资源优化配置。
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公开(公告)号：CN116307285B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310565275.9
申请日：2023-05-19
Applicant: 国网能源研究院有限公司 , 国网青海省电力公司经济技术研究院 , 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 , 国网青海省电力公司
Inventor： 徐波 , 李楠 , 胡文保 , 闫晓卿 , 吕梦璇 , 吴聪 , 徐志成 , 侯东羊 , 陈海涛 , 张晋芳 , 冯君淑 , 徐沈智 , 赵秋莉 , 杨海林 , 王猛 , 白左霞 , 马雪 , 李芳 , 杨帆 , 马国福 , 秦满鑫 , 秦婷峰
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/0631
Abstract: 本说明书实施例提供了一种新能源发展预测装置及方法，其中，装置包括：参数预测模块，用于对新能源发展的关键特征参数进行预测，并将关键特征参数的预测结果作为参数输入到系统动力学模块；电力系统生产模拟模块，用于根据各类发输用电技术经济特性参数，基于关键水平年生产模拟结果，通过多元线性回归生成风电利用率函数和光伏发电利用率函数；系统动力学模块，包括风电发展推演系统和光伏发电发展推演系统，其中，风电发展推演系统用于根据关键特征参数的预测结果，基于风电利用率函数进行风电发展推演；光伏发电发展推演系统，用于根据关键特征参数的预测结果，基于光伏发电利用率函数进行光伏发电推演。
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公开(公告)号：CN116307285A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310565275.9
申请日：2023-05-19
Applicant: 国网能源研究院有限公司 , 国网青海省电力公司经济技术研究院 , 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 , 国网青海省电力公司
Inventor： 徐波 , 李楠 , 胡文保 , 闫晓卿 , 吕梦璇 , 吴聪 , 徐志成 , 侯东羊 , 陈海涛 , 张晋芳 , 冯君淑 , 徐沈智 , 赵秋莉 , 杨海林 , 王猛 , 白左霞 , 马雪 , 李芳 , 杨帆 , 马国福 , 秦满鑫 , 秦婷峰
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/0631
Abstract: 本说明书实施例提供了一种新能源发展预测装置及方法，其中，装置包括：参数预测模块，用于对新能源发展的关键特征参数进行预测，并将关键特征参数的预测结果作为参数输入到系统动力学模块；电力系统生产模拟模块，用于根据各类发输用电技术经济特性参数，基于关键水平年生产模拟结果，通过多元线性回归生成风电利用率函数和光伏发电利用率函数；系统动力学模块，包括风电发展推演系统和光伏发电发展推演系统，其中，风电发展推演系统用于根据关键特征参数的预测结果，基于风电利用率函数进行风电发展推演；光伏发电发展推演系统，用于根据关键特征参数的预测结果，基于光伏发电利用率函数进行光伏发电推演。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119647736A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411592231.6
申请日：2024-11-08
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司经济技术研究院 , 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 , 华北电力大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/092 , G06N3/04
Abstract: 本申请公开了储能电站参与电力现货市场的质效评估方法、装置、设备及介质，涉及配电网储能优化领域，该方法包括：根据运行数据确定状态空间和奖励函数；将状态空间和奖励函数输入储能优化调控模型中，得到最优储能调控策略；根据选址定容信息，采用牛顿‑拉夫逊配电网潮流计算法和多目标遗传算法以线路损耗和电压波动性最小为目标进行多次迭代，确定最优选址定容方案；将最优储能调控策略和最优选址定容方案应用于储能电站参与电力现货市场的模拟场景，将储能电站参与电力现货市场的实际场景的质效指标与模拟场景的质效指标进行对比，确定实际场景的质效评估结果。本申请能准确、全面地实现储能电站参与电力市场的质效评估。
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公开(公告)号：CN113937759B
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202111186821.5
申请日：2021-10-12
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司经济技术研究院 , 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 , 清华四川能源互联网研究院
Abstract: 本发明提供一种具备时空分布的电力负荷预测装置，电力管理技术领域。该装置包括装置整体、底箱、白板和触摸屏，装置整体的底部固定连接有底箱，底箱的底端固定连接有防滑垫，底箱的两侧底部嵌入连接有第一物柜，底箱的两侧顶部嵌入连接有第二物柜，底箱的顶部活动连接有白板和支撑框，支撑框的中间嵌入连接有触摸屏，触摸屏便于使用者对检测数据和预测数据进行了解，同时使用者还能通过白板笔在白板对预测数据进行检查或备注补充，以便使用者或观看者更好进行观看理解，而这样统一在触摸屏处显示，便于使用者快速了解哪处的用电设备用电过多或过少，而且底箱和电力检测仪的设置，便于使用者同时对多处用电设备的用电量进行了解预测。
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公开(公告)号：CN115395584A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211149651.8
申请日：2022-09-21
Applicant: 华北电力大学 , 国网青海省电力公司经济技术研究院 , 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 , 国网青海省电力公司 , 北京计科能源新技术有限公司
Abstract: 本发明属于电力系统分析领域，提出了一种用于新能源送出的综合价值评估方法，构建了新能源送出综合价值评价指标和评估模型；基于已知的电源规划结果获取装机数据，结合已经构建的综合价值评价模型，采用生产模拟方法，考虑各主体发电运行成本、排放成本和新能源外送成本等因素，以某时段内最小化调度成本为目标函数，建立一种用于新能源送出的综合价值评估方法。该方法能对一定时段内的各环节资源进行综合优化，并根据已构建的评估模型计算综合价值指标，全面、客观量化各主体真实价值和新能源送出的综合价值。
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公开(公告)号：CN119358749A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411477055.1
申请日：2024-10-22
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司经济技术研究院 , 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 , 华北电力大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开一种抽水蓄能与常规水电联合运行时下库水位过程的预测方法、装置、介质及产品，涉及抽水蓄能与水电联合运行领域，所述方法包括：获取运行参数；基于所述运行参数，确定抽水蓄能电站的能量转换特性，构建目标函数和约束条件；在抽水蓄能电站的不同发电抽水模式下，以约束条件为约束，对所述目标函数进行求解，得到各下库在不同发电抽水模式下的调度周期内各时刻的库容；基于各下库在不同发电抽水模式下的调度周期内各时刻的库容，确定各下库在不同发电抽水模式下的调度周期内的水位过程；所述水位过程包括：各时刻的水位。本申请实现了不同抽发模式下的抽水蓄能电站下库水位变化过程的预测。
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公开(公告)号：CN118096273A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410078199.3
申请日：2024-01-18
Applicant: 国网青海省电力公司经济技术研究院 , 国网青海省电力公司清洁能源发展研究院 , 国网青海省电力公司 , 清华大学
IPC: G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N3/0442
Abstract: 本发明提供一种新能源产业市值预测方法和装置，包括：获取目标时空范围的新能源历史数据；所述新能源历史数据包括新能源产业市值和GDP、能耗强度、各类型能源装机、各类型能源发电、电网输送容量、用电量、储能装机容量中的至少一种；将所述新能源历史数据输入至预先构建的目标产业市值预测模型，得到预测结果；其中，所述目标产业市值预测模型是基于深度神经网络利用海量新能源历史数据样本及其相关性分析的结果进行拟合训练得到的。本发明在深度神经网络的基础上利用历史数据分析外部能源环境对于新能源产业市值的相关性关系，基于得到的相关性关系和历史数据进行模型训练，有效提升了预测精度。
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