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公开(公告)号：CN107590571A
公开(公告)日：2018-01-16
申请号：CN201710931863.4
申请日：2017-10-10
Applicant: 国家电网公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明涉及电力设备技术领域，尤其涉及一种基于用户行为分析的电量预测方法。采集远程数据仓库的数据到本地数据库中，避免直接访问导致的运行速度慢的情况发生，通过对远程数据仓库内的用户数据进行属性定义，便于对采集的数据进行属性分类；系统设计时只用根据属性类型便列出相应的用户属性信息；在本体数据库中存储多个电量预测算法包，便于比较各个算法包的情况，通过处理控制器对收集到的数据进行预处理和预分析，便于利用电量预测算法包进行用户电量预测，获取远程数据仓库中的电量真实值，结合电量预测值，计算处预测准确率，将预测准确率和预测值发送至可视化交互界面，进而可或者适宜的电量预侧算法，提高电量预测的准确性。
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公开(公告)号：CN106355265A
公开(公告)日：2017-01-25
申请号：CN201610692008.8
申请日：2016-08-19
Applicant: 国家电网公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于业扩报装大数据和计量经济模型的用电量预测方法，通过对区域业扩报装大数据的分析，采用计量经济模型，分行业研究业扩报装情况、运行容量、负荷利用率、用电需求之间的关系，建立电力需求预测模型，首先，对业扩报装数据进行清洗，剔除非生产用电需要申请的业扩信息，然后，预测非业扩影响电量、全行业业扩影响电量、居民用电量等信息，并根据上述信息，实现对区域用电量进行预测；本发明可更好地把握区域电力需求走势、服务区域经济社会发展以及电网的安全平稳运行。
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公开(公告)号：CN106251015A
公开(公告)日：2016-12-21
申请号：CN201610617031.0
申请日：2016-07-28
Applicant: 国家电网公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/06393 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于电力-经济双向维度的景气指数体系构建及预测方法，从经济和电力两个维度出发，通过“电力看经济”和“经济看电力”双向传导机制构建电力-经济双维度景气指数体系，对电力、经济发展形势进行预测；电力看经济维度景气指数包括：用电景气指数和用户用电意愿指数；经济看电力维度景气指数通过电力需求指数来体现，该指数反映社会用电需求；本发明可对区域经济发展和电力系统运行情况进行预测，系统预测区域电力经济发展趋势。
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公开(公告)号：CN120073691A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510164978.X
申请日：2025-02-14
Applicant: 河海大学 , 国网河南省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种考虑联络断面的电力系统随机生产模拟方法，包括如下步骤：首先，基于源荷分布特点进行分区聚合；接着，建立各区域内各种电源整体功率分布密度函数；其次，基于分区情况设定储能充放电策略；然后，基于储能充放电策略进行随机生产模拟；最后，基于该随机生产模拟方法进行供电充裕性评估。本发明在传统电力系统随机生产模拟基础上考虑关键断面约束；同时考虑储能削峰填谷的作用设定合理的储能充放电策略对新型电力系统进行供电充裕性评估，从而提高了新型电力系统供电可靠性评估的精度，对电网可靠性的评估与规划具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118432039A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202311682297.X
申请日：2023-12-08
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河海大学 , 浙江大学
IPC: H02J3/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于新能源消纳能力评估技术领域，具体涉及一种考虑分布式共享储能的新能源就地消纳能力评估方法；充分考虑区域内不同节点负荷的时空相关性，提出基于TGCN的负荷时空预测方法，得到较为准确的负荷时空预测曲线；基于区域电力系统灵活性供需平衡机理，考虑多类型灵活性资源的调节能力与灵活性相关属性特征，研究区域电力系统时空灵活性量化分析方法；根据时空负荷曲线与新能源消纳制约因素的分析，考虑灵活性资源的时空特性，基于时序模拟法构建基于分布式共享储能的区域电力系统新能源就地消纳评估模型；本发明对分布式新能源就地消纳能力进行评估，充分挖掘源‑荷‑储侧灵活性资源，减少由于电网灵活性缺失所造成的弃风弃光问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115587711A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211374343.5
申请日：2022-11-03
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 河海大学
Abstract: 本发明涉及一种省级电网煤炭供需预警方法，方法包括以下步骤：建立全国煤炭供应量增速的表达式；建立煤炭生产增速的表达式；建立发电增速的表达式；建立全国煤电发电增速的表达式；建立过去3个月累计增速差的表达式；根据增速差情况，建立全国及全省煤炭电力供需情况分析模型，确定不同增速差区间的预警警度；本发明能够根据全国及省级煤炭供应、消费平衡情况，设置预警等级，辅助煤炭供需趋势预判；本发明具有准确建立各层级预警体系、提高能源电力安全保障能力、确保企业安全生产管理的优点。
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公开(公告)号：CN115759737A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211371661.6
申请日：2022-11-03
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 河海大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/087 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于电煤库存和电煤价格的煤电企业经营预警方法，方法包括以下步骤：设置四个等级的库存警度，并根据4个库存指标来判定，当满足任一判据时，并赋相应分值；设置四个等级的价格警度，并根据承压即亏损电厂的占比来判定即判定为相应警度，并赋相应分值；将电煤库存和电煤价格预警指标进行合成，形成周度综合保障预警指标；本发明可以表征多种时间尺度上煤电的供需形势和价格传导压力，并形成综合保障预警指标给煤电企业的经营提供参考；本发明具有保障能源稳定供应、防止市场供应和价格大起大落、提供理论支撑的优点。
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公开(公告)号：CN108446809B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201810312231.4
申请日：2018-04-09
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 河海大学
Abstract: 本发明公开一种区域综合能源设备及网络双层优化配置方法，属于区域综合能源规划领域，包括下列步骤：将综合能源按负荷需求划分成电/气/热/冷能源系统，并考虑不同能源系统之间的耦合关系，建立区域综合能源设备及网络规划模型，包括上层规划模型和下层规划模型，下层规划对电/气/冷/热能源系统进行解耦求解，输出设备及线路最大功率反馈至上层；上层规划考虑设备及网络安装容量约束并求解，输出设备容量及线路布局变量调整下层，迭代求解直至收敛，根据所得设备容量及线路布局结果实现综合能源区域的设备及网络规划。本发明具有将电/气/热/冷能源系统耦合规划、减少综合能源区域建设投资、降低系统运行损耗等优点。
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公开(公告)号：CN119628107A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510161801.4
申请日：2025-02-14
Applicant: 勃源电气科技(西安)有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华中科技大学 , 东南大学
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及一种基于高维模型表达的微调节资源电厂化动态聚合封装方法，通过对不同发电因子的可行域进行聚合，得到发电因子的可行域聚合模型；将分布式负荷资源聚合为虚拟机组，基于发电特性和发电经济性动态优化电厂化动态聚合封装调度对象的聚合与调度，实现电厂化动态聚合封装调度对象动态构建与聚合；通过高维模型表达技术建立物理参数与聚合模型参数之间的映射关系，实现基于高维模型表达技术的聚合单元外特性参数的实时在线辨识。本发明能够在保证计算效率和精度的前提下，实时动态地进行资源的聚合与优化，确保灵活性资源统一调控与优化利用，能在不同的调度需求下快速响应。
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公开(公告)号：CN119578264A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202510138615.9
申请日：2025-02-08
Applicant: 青岛他坦科技服务有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华中科技大学 , 华北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及负荷辨识技术领域，具体涉及一种基于多尺度残差神经网络的序列映射负荷辨识分解方法，包括，构建负荷辨识模型，负荷辨识模型的网络结构是基于膨胀卷积的多尺度残差网络；获取公开数据集中的聚合功率数据集和电器级功率数据集，对聚合功率数据集和电器级功率数据集进行预处理，得到预处理后的训练集和测试集；利用预处理后的训练集和测试集，对负荷辨识模型进行训练和测试，得到训练好的负荷辨识模型。本发明通过构建基于膨胀卷积的多尺度残差网络的负荷辨识模型，可以更有针对性地学习混合数据特征，提升负荷辨识模型的负荷辨识效果。
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