-
公开(公告)号：CN111047191B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN201911275354.6
申请日：2019-12-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电网规划研究中心
Abstract: 本申请实施例公开了一种电力市场的中长期负荷预测方法和装置，包括：对历史日负荷数据和其对应的指标数据进行缺失值和异常值处理，按照预置时间段进行统计获得预置时间段的负荷数据和指标时间并进行归一化处理；设置反馈神经网络模型的隐含层节点个数、各连接的权值和阈值，将归一化处理后的数据输入到反馈神经网络模型中进行计算获得预测值，计算预测值和实时电力负荷的方差，根据方差和电力成本通过反向传播运算方法获得权值和阈值的调整公式，通过调整公式调整权值和阈值计算预测值，重复训练直到预测值和实际电荷的方差符合预置方差或迭代次数获得目标反馈神经网络模型。解决了现有电力预测方法未考虑到电力成本和预测精度之间的均衡问题。
-
公开(公告)号：CN112508261A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011395244.6
申请日：2020-12-03
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电网规划研究中心
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于神经网络的配电变压器负荷分层预测方法及装置，包括数据获取处理、样本分类、建立BP神经网络模型、数据选择及归一化处理、建立CNN神经网络模型和输出预测结果这六个步骤，通过前4年的历史负荷数据和配电变压器的属性信息数据构建的BP神经网络模型和CNN神经网络模型将直接的负荷预测解构成趋势预测与数值预测，便于在不同的信息获取程度之下，可以根据数据质量以及信息丰富程度，提高趋势判断精度或数值判断精度，解决了现有对配电变压器的负荷预测方法因供电区域小、用电负荷波动大导致预测结果不准确的技术问题。
-
公开(公告)号：CN112508260A
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN202011395230.4
申请日：2020-12-03
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电网规划研究中心
Abstract: 本发明实施例涉及一种基于对比学习的配电变压器中长期负荷预测方法及装置，包括数据获取处理、绘制曲线、样本分类、偏差度的计算和输出预测结果这五个步骤，采用数据获取处理得到处理后的长周期样本和待预测样本，采用样本分类对长周期样本进行基于行业性质的一级分类以及基于标幺曲线聚类的二级分类，从而得到最小分类后的聚类小类；还对待预测样本进行一级分类后计算最小欧氏距离确定待预测样本的预测聚类小类，通过计算最小偏差度确定最佳匹配的匹配样本，将匹配样本中全区间标幺曲线后四年的负荷数据作为待预测样本未来四年的预测负荷数据，实现预测配电变压器的负荷预测，负荷预测的数据准确度高。
-
公开(公告)号：CN108921502B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201810602271.2
申请日：2018-06-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网发展研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电网规划研究中心
Inventor： 李耀东
IPC: G06Q10/10
Abstract: 本发明提供了一种项目过程跟踪方法及装置，本发明对参与目标项目的各个用户建立独立的时间轴，且将在目标项目进行过程中，于各个时间轴所生成的反映项目进程状态的相关时间节点依次连接生成该目标项目的任务时间轴，当用户查询所述目标项目时，可通过该任务时间轴清晰地了解项目每个进程的相关用户和时间信息，能够满足不同部门、不同层级、不同工作任务、不同深度的工作任务的执行与跟踪。
-
公开(公告)号：CN107798487A
公开(公告)日：2018-03-13
申请号：CN201711166466.9
申请日：2017-11-21
Applicant: 广东电网有限责任公司电网规划研究中心 , 广东电网发展研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
Abstract: 本发明提供一种结合主客观权重法的电力行业碳排放权分配方法，面向电力行业碳排放权分配，充分结合主客观权重分析方法，给出一种较为合理的碳排放权分配方案。首先，采用改进的熵权法确定各项指标的客观效用值；其次，采用改进的层次分析法确定各项指标的主观效用值；最后，结合主客观权重计算各个地区的电力行业碳排放权配额。该方法能将指标样本数据自身传递的客观信息和决策者的经验与知识有机结合起来，可以避免主观性的人为干扰，充分体现分配方案的科学性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119417649A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411585199.9
申请日：2024-11-07
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司佛山供电局
Abstract: 本申请提供了一种工作票违章使用的确定方法、装置、存储介质和电子设备，该方法包括：获取目标工作票，目标工作票为紧急工作票；根据目标工作票确定目标工作票对应的目标工作任务的属性信息以及目标工作任务的工作时长；根据目标工作任务的属性信息和/或目标工作任务的工作时长，确定目标工作票是否违章使用，其中，在目标工作任务的属性信息不存在目标特征词汇，和/或，目标工作任务的工作时长大于第一预设时长的情况下，确定目标工作票违章使用。该方法可以及时发现和纠正工作票违章使用的情况，提高工作效率，降低安全风险。
-
公开(公告)号：CN119312805A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411577476.1
申请日：2024-11-06
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司佛山供电局
IPC: G06F40/289 , G06Q50/06 , G06Q10/10
Abstract: 本申请提供了一种操作票错误的辨识方法、辨识装置和电网管理系统，该方法包括：获取操作票数据，筛选出符合特定操作状态的操作票；基于操作内容和任务进行关键词提取，得到目标词汇；利用目标词汇对操作顺序、执行及对象进行验证，确定操作票是否存在违章现象。该方法解决了现有技术中需要人工对操作票的数据进行校验效率低下的问题。
-
公开(公告)号：CN116521654A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211534855.3
申请日：2022-12-01
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司云浮供电局
IPC: G06F16/215 , G06F40/157 , G06F16/35 , G06N3/0499 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种能源大数据清洗方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：获取待清洗文本数据，将待清洗文本数据中的每个字分别转换为单字向量，并进行词嵌入处理得到每个字对应的单字嵌入向量；对待清洗文本数据中的每个字进行位置嵌入处理，得到每个字的位置向量；将待清洗文本数据中的每个字的位置向量与对应的单字嵌入向量相加，得到每个字对应的组合向量，并基于各个字的顺序以及组合向量组成待清洗文本数据矩阵；将待清洗文本数据矩阵输入至训练好的Transformer模型，得到Transformer模型输出的清洗文本数据。本发明通过采用词嵌入以及位置嵌入的操作，将文本的语义语法信息同文本的位置信息融合，有效提高了对能源大数据清洗的准确率。
-
公开(公告)号：CN111709580A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010559536.2
申请日：2020-06-18
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明公开了一种微电网源荷匹配性评估方法、系统以及设备，包括：获取微电网的用电数据，建立微电网源荷匹配性的评估指标，分别分析需求侧管理以及储电设备对评估指标的影响，根据分析结果建立微电网源荷匹配性整体评估指标；对微电网源荷的匹配性进行评估。本发明实施例通过量化分析微电网内储能设备与需求响应策略对评估指标的影响，充分利用可控负荷的灵活性对微电网的源荷匹配性进行有效评估，并在此基础上建立微电网源荷匹配性整体评估指标，从而实现源荷协同优化调度，提升微电网的运行效率。
-
公开(公告)号：CN118505426A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410577955.7
申请日：2024-05-10
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司佛山供电局
IPC: G06Q50/06 , G06N20/00 , G06F18/232 , G06N3/006 , G06Q10/063
Abstract: 本申请提供了一种变电站的位置的确定方法、装置和变电站选址系统。该方法包括：获取网格图，其中，网格图为对所需供电区域进行网格划分得到的；获取供电信息，其中，供电信息为网格图中的线路的所需负荷以及所需距离的信息；构建第一模型，其中，第一模型是使用多组训练数据来通过DBSCAN算法训练得到的，多组训练数据中的每一组训练数据均包括历史时间段内获取的历史供电信息、历史供电信息对应的历史第一结果，其中，历史第一结果的中心位置为历史变电站的第一历史位置；将供电信息输入至第一模型，得到供电信息对应的第一结果。该方案解决了现有技术中变电站的选址位置准确率较差的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
153
records
(took 0.095 seconds)
