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公开(公告)号：CN117114389A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310749942.9
申请日：2023-06-21
Applicant: 广东电网有限责任公司
Inventor： 马顺 , 陈铭 , 江健健 , 余娜 , 高志华 , 王建 , 宋雪莹 , 韩淳 , 赵宗政 , 刘刚刚 , 梅诗妍 , 侯凯 , 胡晋岚 , 姜玉梁 , 秦万祥 , 赵芳菲 , 秦燕 , 孙罡 , 周研
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于Shapley‑Gray法的电力工程项目风险防范方法及系统，其包括：获取电力工程项目历史数据，以确定当前能源发展特性；基于当前能源发展特性构建电力工程投资风险评价指标体系；利用Shapley法确定各风险评价指标权重；采用Gray法构建电力工程项目投资风险评价模型；根据各风险评价指标权重，基于电力工程项目投资风险评价模型计算电力工程项目投资风险综合评价值；根据电力工程项目投资风险综合评价值对电力工程项目风险进行防范。本发明提供的方法从多维度挖掘电力工程项目的风险评价指标并结合Shapley‑Gray法，充分考虑了影响电力工程项目投资风险的关联性和灰色不确定性，以使电力工程项目风险评价结果更加合理，大大提升风险规避措施制定的精确性。
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公开(公告)号：CN111784061B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202010645695.4
申请日：2020-07-07
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06N3/0499
Abstract: 本申请公开了一种电网工程造价预测模型的训练方法、装置和设备。首先，获取电网工程造价的历史数据，并划分训练集和测试集；接着，通过训练集训练多层优化核极限学习机，根据极限学习机‑自编码原理优化前N‑1层隐含层的权重参数，基于遗传算法优化最后一层隐含层的核参数和正则化系数，得到训练好的多层优化核极限学习机，采用测试集进行测试，若误差值低于预置阈值，输出电网工程造价预测模型；否则，增加前N‑1层隐含层的神经元数量并重新训练，解决了现有的基于传统的单隐含层前馈神经网络进行电网工程造价预测、采用梯度下降法对单隐含层前馈神经网络的参数进行迭代优化，存在训练时间长且容易陷入局部最优从而预测精度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN115169957A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210893449.X
申请日：2022-07-27
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种基于深度强化学习的配电网调度方法、装置及介质，所述方法包括：对待调度配电网构建多个设备分别对应的运行约束和成本函数、待调度配电网与主网电能交易的约束和成本函数和配电网的节点电压和支路功率的风险约束，获得所述待调度配电网的调度模型；获取状态变量、动作变量和奖赏函数并构建马尔科夫决策过程；结合基础数据，通过SAC算法训练对应于所述马尔科夫决策过程的策略网络；基于训练好的策略网络的输出，对所述待调度配电网进行调度。相比于现有技术，通过构建马尔科夫决策过程，以及通过SAC算法训练过的策略网络能适应于在线运行和复杂计算，实现毫秒级的快速计算，并显著提高了泛化能力。
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公开(公告)号：CN113537614A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110857750.0
申请日：2021-07-28
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q10/10 , G06Q30/02 , G06Q50/06 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/12
Abstract: 本发明公开了一种电网工程造价预测模型的构建方法、系统、设备及介质，其中，构建方法包括：获取电网工程内不同工程类型建设造价的历史数据，将所述历史数据划分为若干阶段项目训练集；从所述若干阶段项目训练集中选出与预设的预测需求对应的至少一个目标训练集并进行组合，得到组合训练集；利用所述组合训练集对初始预测模型进行训练，得到目标电网工程造价预测模型。上述方法通过对训练数据进行拆分组合，使训练得到的模型更符合电网工程造价预测需求，且预测结果更准确。
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