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公开(公告)号：CN118821998A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410802702.5
申请日：2024-06-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06F17/18
Abstract: 一种省间省内用电影响因素的分析方法及系统，其特征在于，所述方法包括以下步骤：分别以省间电能交换过程中的购电成本最小、省内电能交换过程中的运行成本最小为目标构建双层规划模型，预测出最优购电价格序列；采集用电影响因素的时间序列，计算所述用电影响因素与所述最优购电价格之间的关联度，以基于所述关联度的排序提取出所述用电影响因素中的关键因素。本发明从电网发电、输电能力上有针对的实施改进、消除系统层面的薄弱环节，从而提高系统稳定性，保障大规模省间电力传输的安全可靠。
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公开(公告)号：CN118821995A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410800828.9
申请日：2024-06-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06Q30/0601 , G06N3/092 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种跨区域省间现货分段量价申报优化方法及系统，方法包括：获取购电主体省间及省内的基础数据；对省间现货购电路径进行优化，得到各购电主体与各售电主体之间一对一的路径组合网络结构；构建以购电主体在省间‑省内两级市场中总购电成本最小为目标的上层模型，以及以社会福利最大为目标的省间现货市场出清下层模型，得到多主体省间现货申报双层模型；基于所述基础数据及路径组合网络结构，构建所述双层模型的约束条件；结合所述约束条件对所述双层模型进行求解，获得购电主体的省间现货申报策略。本发明优化后的策略能够有效减低购电成本，提高各购电主体的经济性，使得省间电力资源达到最优配置效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117937432A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311685472.0
申请日：2023-12-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网能源研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 华北电力大学
Inventor： 阮文骏 , 黄茜 , 孙莉 , 潘熙 , 杨世海 , 周瑶 , 陈畅 , 薛冰 , 邵雪松 , 刘恬畅 , 吴鹏 , 张煜 , 谭显东 , 林女贵 , 钱晓瑞 , 詹祥澎 , 孙毅 , 陈影
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/096
Abstract: 一种基于知识蒸馏算法的电力负荷预测方法和系统。该方法包括，采集配电网台区内的历史电力负荷数据，利用孤立森林算法筛选出历史电力负荷数据中的异常负荷值，对筛选出的异常值采用拉格朗日插值法进行修正处理，并进行数据归一化处理；将归一化处理后的电力负荷数据输入教师网络，基于长短期记忆网络进行电力负荷预测，并将预测结果进行软化，得到软标签信息；根据本地数据集对教师网络进行微调得到学生网络，将软标签信息输入到学生网络，在学生网络中基于长短期记忆网络对教师网络的分布进行拟合，输出电力负荷预测结果。本发明的方案将知识蒸馏与神经网络相结合，解决神经网络不敏感的问题，实现了轻量化电力负荷预测。
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公开(公告)号：CN117933457A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410027134.6
申请日：2024-01-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于多种电量预测模型组合的电量预测方法与系统，具体为：获取用户历史电量数据，获取各类模型不同影响因子的源数据；选定目前已有模型，输入历史电量数据和不同影响因子的源数据，比较一段时间周期内各类模型的预测偏差；针对各类模型在一段时间内的预测偏差进行复盘分析，分析各模型的稳定性以及准确性；针对各类模型的预测偏差，根据不同模型的稳定性和准确性数值，通过综合加权得到各模型的权重；根据计算好的权重值，将不同模型进行加权组合形成组合模型。本发明针对电量已有预测模型，通过比较各类模型在一段时间周期内稳定性和准确性，进行加权组合，形成一个更科学、更精确的代理购电量组合预测模型。
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公开(公告)号：CN117438902A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311411437.X
申请日：2023-10-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明涉及高压配电技术领域，具体涉及一种具有安全自检系统的高压配电柜，包括柜体，所述柜体的内部安装有配电组件，所述柜体的上还安装有用于对配电组件进行安全检测的自检组件，所述柜体内还安装有用于对柜体内部进行除湿的除湿组件，本发明中通过将干燥剂插入安装箱内并进行限位固定，使得干燥剂能够在日常使用时对柜体内的湿气进行吸附去除，而当柜体内湿度处于异常值时，可通过关闭电控密封板使得底排气扇能够将配电组件工作产生热量通过底连通管进入到下通风道内，再由进气扇将热空气输送至柜体内来对湿气进行祛除，通过上述方式可知本发明能够在检测到湿气异常后可对湿气进行去除。
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公开(公告)号：CN115601076A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211363000.9
申请日：2022-11-02
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心(CN)
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 工商业用户市场化属性变更与电费结算衔接方法及系统，对工商业用户生成唯一的市场化状态表征；对工商业用户的历史时间段电费结算时，利用滑动时间窗逐个监测工商业用户的市场化状态表征发生变化的时刻将历史时间段划分成多个子时间段，在各子时间段内利用生效的市场化属性标签和生效的市场化属性判别字段，以确定对应子时间段内的工商业用户的市场化状态表征；在各子时间段内，根据工商业用户的市场化状态表征确定用户电价；利用各子时间段的用户电价，对工商业用户的历史时间段内的电费进行结算。实现了电力用户的市场化属性变更与电费结算在时间上的同步，提高了电网企业维护电力用户市场化属性的效率。
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公开(公告)号：CN114358599A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202210006558.5
申请日：2022-01-05
Applicant: 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明公开了一种基于混合密度深度学习的居配现场检测系统的任务时序分配方法，该方法包括：①通过手持终端录入检测设备及检测项目需求，并将其上传至中控平台；②根据历史数据使用混合密度深度学习，给出试验任务时序分配最优初始解；③采用遗传算法求解最优时序分配，由中控模块自动排列各试验模块工作顺序，切换其工作状态完成检测试验。本发明提出了一种基于混合密度深度学习的居配现场检测系统的任务时序分配方法，为居配电设备现场检测和检测效率提升提供理论依据。
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