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公开(公告)号：CN112256779A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011139613.5
申请日：2020-10-22
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及电力计量领域，提供了一种用电日历数据获取方法、装置、计算机设备和存储介质。该方法包括：通过获取计量模块采集到的用户的日表码数据，以及从营销模块获得用户的电能表倍率数据，得到的用户的初始日用电量数据，根据获取到的用户的参照用电数据对初始日用电量数据进行修正，得到用户的日用电量数据，通过获取的日表码数据和电能表倍率进行计算，获得用户的初始日用电量数据，提高了获取用户日用电量数据的效率，通过参照用电数据进行对该日用电量数据修正，进一步提高了获得用户日用电量数据的准确性。
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公开(公告)号：CN117172626B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202311453904.5
申请日：2023-11-03
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种用户用电曲线对新能源消纳边际贡献的评价方法、边际贡献的评价装置、服务器、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取电网控制系统产出的第一总负荷量和针对于新能源负荷消耗的第一消纳量；以及，获取个体用户消耗的第二总负荷量；确定电网控制系统消耗新能源负荷的比重；以及确定个体用户在预设周期时间内对应的负荷用电曲线；在负荷用电曲线的形态不变的情况下，将预设的扰动负荷量添入第二总负荷量中，确定个体用户在周期时间内受到扰动负荷后所消耗的第三总负荷量，评价负荷用电曲线对电网控制系统消耗新能源负荷的边际贡献。采用本方法能够提升评价个体用户的负荷用电对消耗新能源负荷的边际贡献的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117239810A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311485598.3
申请日：2023-11-09
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: H02J3/32 , H02J3/14 , H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F17/11
Abstract: 本申请涉及一种虚拟电厂电能调度方案获取方法。所述方法包括：根据预先构建的电动汽车的充电约束条件和放电约束条件，获取目标虚拟电厂对电动汽车的最小充电量和最大放电量；基于最小充电量、最大放电量，以及目标虚拟电厂对负载提供的最小负载电量，得到目标虚拟电厂从电动汽车获取的充电资源、目标虚拟电厂对电动汽车提供的放电资源，以及目标虚拟电厂从负载获取的负载资源；利用充电资源、放电资源和负载资源，构建目标虚拟电厂的资源获取量预测模型，以及约束条件；据约束条件，通过资源获取量预测模型，获取当目标虚拟电厂的资源获取量最大时，目标虚拟电厂的电能调度方案。采用本方法能够获得更加合理的虚拟电厂电能调度方案。
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公开(公告)号：CN117196184A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311058127.4
申请日：2023-08-21
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种用电需求侧响应潜力评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取预先构建的广义负荷确定模型，广义负荷确定模型中定义有目标函数和至少一个约束条件，目标函数指示基于用电量得到实际用电效用，约束项包括用户的刚性负荷需求、最小连续用电时长、最大连续停电时长、用电功率、全天用电量、用电功率的改变速率、用户处于用电状态、用电曲线形状、或者多种用电模式下的用户用电信息中至少一项；基于广义负荷确定模型，获取实际用电效用最大时对应的目标用电量，基于目标用电量确定需求响应后的负荷；对需求侧响应潜力进行评估。采用本方法能够提升广义负荷的需求侧响应潜力评估精确度。
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公开(公告)号：CN117172626A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311453904.5
申请日：2023-11-03
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种用户用电曲线对新能源消纳边际贡献的评价方法、边际贡献的评价装置、服务器、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取电网控制系统产出的第一总负荷量和针对于新能源负荷消耗的第一消纳量；以及，获取个体用户消耗的第二总负荷量；确定电网控制系统消耗新能源负荷的比重；以及确定个体用户在预设周期时间内对应的负荷用电曲线；在负荷用电曲线的形态不变的情况下，将预设的扰动负荷量添入第二总负荷量中，确定个体用户在周期时间内受到扰动负荷后所消耗的第三总负荷量，评价负荷用电曲线对电网控制系统消耗新能源负荷的边际贡献。采用本方法能够提升评价个体用户的负荷用电对消耗新能源负荷的边际贡献的准确性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115392594B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN202211330610.9
申请日：2022-10-27
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2113 , G06N3/0442 , G06N3/084 , H02J3/00
Abstract: 本申请涉及一种基于神经网络和特征筛选的用电负荷模型训练方法。方法包括：获取训练样本数据；获取针对各候选用电特征组合对应的特征选择变量，并采用梯度下降的方法，从各候选用电特征组合中筛选出目标用电特征组合；将目标用电特征组合输入至待训练的电力负荷预测模型中，得到用户用电负荷预测数据；基于用户用电负荷预测数据和目标用电特征组合所对应的用户用电负荷样本数据之间的差异，获取待训练的电力负荷预测模型对应的模型损失值；根据模型损失值调整待训练的电力负荷预测模型的模型参数，直至模型损失值低于预设阈值，将模型参数调整后的待训练的电力负荷预测模型作为训练好的电力负荷预测模型。本方法能提高用户用电负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN114998048A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210393802.8
申请日：2022-04-15
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06F16/9537
Abstract: 本申请涉及一种电量变化因素分析方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取目标时间序列内的电量相关原始数据；对电量相关原始数据进行预处理，得到关键因素特征数据；将关键因素特征数据输入预先训练好的电量变化因素分析模型中，对关键因素特征数据进行拟合计算，得到关键因素特征数据中各个预设维度的影响因素对应的电量分量；其中，电量变化因素分析模型包括第一特征输入层以及第一隐藏层，第一隐藏层设置有各影响因素对应的拟合函数；基于各影响因素对应的电量分量，确定目标时间序列内各影响因素对电量变化的影响。采用本方法能够提高了量化影响因素对电量变化值所产生的影响的准确度。
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公开(公告)号：CN114693469A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210374505.9
申请日：2022-04-11
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/06 , G06F16/9537
Abstract: 本申请涉及一种基于电能量数据的区域行业景气指数获取方法及装置，通过获取各区域内各行业在预设周期内的历史电能量数据以及宏观经济指标数据；并基于历史电能量数据确定行业发展指标数据，通过得到发展规模化程度指标数据、集约化程度指标数据和建设利用率指标数据等指标数据，在评价体系建立的过程中，确定了反映行业产业规模化程度、集约化程度和建设利用率三个维度的基础指标体系，将此处理结果输入至构建的各区域的行业景气指数评价模型，确定各区域内各行业的景气指数，解决了仅用原始指标进行回归分析时可能出现的物理意义不明确、拟合模型准确性不高的问题。而且仅基于电能量数据设计的评价指标时效性更强，原始数据的获取更为可靠可信。
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公开(公告)号：CN113284000A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110377478.6
申请日：2021-04-08
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种用户用电数据异常检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取用户的历史用电数据和当前时刻的真实用电数据；将所述历史用电数据输入到训练好的异常检测模型，确定所述历史用户数据的第一玻尔兹曼分布特征，根据所述第一玻尔兹曼分布特征输出当前时刻的预测用电数据；根据所述预测用电数据和所述真实用电数据进行计算，得到预测用电数据和真实用电数据之间的距离；当所述距离大于预设阈值时，将所述真实用电数据标记为异常用电数据。采用本方法能够提高异常用电数据识别的准确性。
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公开(公告)号：CN112330078A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202110006686.5
申请日：2021-01-04
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种用电量预测方法、装置、计算机设备和存储介质。方法包括：获取用电量数据序列；对用电量数据序列进行多尺度小波分解，得到具有不同频率特性的分解数据；提取分解数据对应的特征数据，对特征数据进行拼接，得到用电量数据序列的特征向量；将特征向量与对应的附加预测特征进行向量拼接，基于拼接得到的向量进行电量预测，得到用电量预测结果。通过上述用电量预测方方法，在建模周期性信号的同时捕捉到数据的瞬时波动性变化，从而提高电量预测结果的准确性。
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