-
公开(公告)号：CN119624695A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202311840718.7
申请日：2023-12-28
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 华北电力大学 , 国网河南省电力公司
Abstract: 本发明涉及一种风电出力预测方法和装置，属于大数据技术领域，解决如何通过数据聚合实现高精度的风电出力预测问题。方法包括：选择数据供给者并设置为客户端，采集并预处理风电相关数据；下载加密的全局模型参数，重复执行迭代循环：对加密的全局模型参数进行解密；输入至客户端神经网络并进行训练；更新并加密神经网络模型的局部模型参数，上传至预测中心；聚合各局部模型参数以生成聚合后的全局模型参数，当不满足收敛条件时将全局模型参数发送给每个客户端并重复循环，否则停止循环；生成更新的全局神经网络模型并实时预测风电出力。对共享模型进行加密，在不损失训练精度情况下确保共享模型的安全性和隐私性提升效率，为客户端提供隐私保护。
-
公开(公告)号：CN118445650B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202410626133.3
申请日：2024-05-20
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明涉及数据融合技术领域，具体涉及基于强化学习的能源数据上下文信息特征融合方法，该方法具体为：根据能源数据之间的关联程度构建能源峰值联系强度指数，利用ARIMA预测算法对能源数据序列进行预测获得预测特征序列，根据预测特征序列中预测数据的优良程度以及与原始数据的关联情况，构建预测特征关联系数，进而划分真正存在强关联的数据序列，再利用深度学习进行上下文信息特征融合。从而实现能源数据上下文信息特征融合，解决了传统特征融合算法仅考虑关联性而没考虑关联的实质性，导致存在过多的关联数据，最终导致特征融合后特征的准确性较低的问题，提高了能源数据上下文特征信息融合的准确度。
-
公开(公告)号：CN118940947A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410982969.7
申请日：2024-07-19
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网河南省电力公司
Inventor： 王圆圆 , 王世谦 , 李秋燕 , 白宏坤 , 王涵 , 宋大为 , 卜飞飞 , 华远鹏 , 韩丁 , 贾一博 , 郝福忠 , 姬哲 , 邵颖彪 , 牛斌斌 , 牛金星 , 于雪辉 , 郭正宾 , 孙贵江 , 狄立 , 罗潘 , 刘军会 , 贾鹏 , 宋晓帆 , 邓方钊
IPC: G06Q10/063 , H04L67/12 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明属于碳排放监测分析技术领域，具体涉及一种基于能源大数据的区域碳排放模型构建方法和系统，包括计算机客户终端、交换机、应用服务器、数据库服务器，所述的计算机客户终端通过Ethernet网络分别与应用服务器、数据库服务器连接实现数据交换，所述的计算机客户终端、应用服务器和数据库服务器分别通过相应的通信单元连接在交换机上。通过构建方便、快捷的碳排放监测分析模型工具和人机互动界面，基于实时性高的电量数据，实现不同时间、区域、行业碳排放量的高频监测预测，大幅提高了碳排放监测的时效性，为能源规划目标的合理制定和进度监管提供参考。
-
公开(公告)号：CN118473672A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410656695.2
申请日：2024-05-24
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
Abstract: 本发明涉及数据安全认证技术领域，具体涉及基于智能合约的能源数据安全动态认证方法及系统，该方法包括：采集能源数据序列；获取能源数据序列中各数据点的近邻能源数据序列及近邻能源变化序列；构建能源数据序列中各数据点的近邻离散化指数及明文信息异变波动指数，计算明文字节矩阵的每列字节的横向邻近字节差异指数、每行字节的纵向邻近字节差异指数；获取明文字节变化矩阵，进而得到每个明文信息组，利用MD5信息摘要算法基于明文信息组提取能源信息的信息摘要，作为智能合约内能源数据安全认证的认证密码，完成能源数据的安全动态认证。本发明可保证信息摘要具备更高的安全性，提高能源数据动态认证的安全性。
-
公开(公告)号：CN118427244A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410604695.8
申请日：2024-05-15
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 郑州大学 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26 , G06F18/20 , G06F18/23
Abstract: 本发明涉及敏感数据识别技术领域，具体涉及基于关联挖掘的能源敏感数据智能识别方法，该方法包括：根据能源数据序列之间的关联度强弱得到强关联数据序列；分析一阶差分序列中数据突变情况、能源数据序列拟合曲线的斜率以及季节性变化得到各能源数据序列的影响敏感系数；获取能源数据序列密钥长度LOF异常得分值，结合各能源数据序列的数据传输次数得到各能源数据序列的数据敏感识别度；根据数据敏感识别度构建带权无向图，结合马尔科夫图聚类算法获取真正的能源敏感数据序列。从而实现基于关联挖掘的能源敏感数据智能识别，解决了能源数据之间的关联较为复杂导致强关联数据不易获取的问题，提高了对于能源数据中敏感数据识别的准确度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117875794B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410270190.2
申请日：2024-03-11
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/2433 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电数字数据处理技术领域，具体涉及一种能源电力数据质量评估方法。该方法获取电力数据，构建电力数据的邻域，根据邻域内电力数据的变化，获取电力数据的变化值；根据电力数据与对应邻域电力数据的变化值差异和对应时刻的差异，电力数据与所在当天最大电力数据对应时刻的差异，获取第一异常值；根据相同时刻下的电力数据在所在当天的占比差异和最大电力数据对应时刻差异，以及变化值差异，获取第二异常值；根据第一异常值和第二异常值，获取置信概率，通过格拉布斯准则，对电力数据质量进行评估。本发明通过自适应获取每个电力数据的置信概率，进而准确确定预设天数内的异常电力数据，对预设天数内的电力数据质量进行准确评估。
-
公开(公告)号：CN118094628A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410287564.1
申请日：2024-03-13
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
Abstract: 本申请涉及数据加密技术领域，提出了基于加密算法的多主体数据跨域安全交互系统，包括：基于数据跨域安全交互平台获取多主体数据，利用多主体数据获取数据采集序列；基于数据采集序列获取数据信息动态起伏指数；基于数据信息动态起伏指数获取动态起伏特征序列及突变起伏特征序列；根据动态起伏特征序列及突变起伏特征序列获取敏感成分丰富指数；基于敏感成分丰富指数获取目标类别，基于目标类别获取明文矩阵；利用AES数据加密算法基于明文矩阵获取密文及密钥，通过密文及密钥完成多主体数据的跨域安全交互。本申请通过提高数据加密的安全性，提高了多主体数据跨域安全交互的安全性。
-
公开(公告)号：CN117557003A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311626134.X
申请日：2023-11-30
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网河南省电力公司 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
Inventor： 王圆圆 , 王世谦 , 王涵 , 李秋燕 , 宋大为 , 卜飞飞 , 华远鹏 , 韩丁 , 贾一博 , 田春筝 , 白宏坤 , 司亚清 , 郝福忠 , 姬哲 , 王自强 , 牛斌斌 , 狄立 , 邵颖彪 , 牛金星 , 于雪辉 , 郭正宾
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及碳工程技术领域，且公开了一种基于电能碳模型的行业碳排放监测方法，包括以下步骤：S1、确定监测目标；S2、收集能源数据；S3、确定碳排放因素；S4、计算能源碳排放；S5、确定产值关联；S6、碳排放监测与统计；S7、提出节能减排建议；S8、评估与改进，所述确定监测目标：确定要监测碳排放情况，其中碳排放量=用电量×碳排放系数；精准度高：该方法采用了可靠的电能消耗数据和能源排放系数，能够客观、准确地评估企业的碳排放情况，避免了因估算或估计不准导致的误差，一种基于电能碳模型的行业碳排放监测方法具备监管效果好。
-
公开(公告)号：CN117408833A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311396096.3
申请日：2023-10-26
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院
Inventor： 邓振立 , 邓方钊 , 李虎军 , 杨萌 , 田春筝 , 郭兴五 , 司佳楠 , 于泊宁 , 金曼 , 李鹏 , 张艺涵 , 尹硕 , 李子钰 , 田伟 , 黄超 , 刘军会 , 柴喆 , 路尧 , 陈兴 , 杨钦臣 , 李慧璇 , 郑永乐 , 谢安邦 , 祖文静 , 张泓楷 , 王世谦 , 李秋燕 , 宋大为 , 王圆圆 , 华远鹏 , 韩丁 , 卜飞飞 , 贾一博 , 汪涵
IPC: G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于电力负荷预测技术领域，具体涉及一种基于负荷辨识的短期负荷预测的方法；包括步骤S1、对数据进行预处理；S2、将各行业总负荷分解为周度基荷分量、月度基荷分量和温度敏感负荷分量；S3、将温度敏感负荷分量进行归一化处理，划分数据集为训练集和测试集；S4、将温敏负荷预测结果与周度基荷分量、月度基荷分量叠加得到完整的负荷预测结果；S5、将得到的预测结果与测试集作比较，结合平均绝对误差、平均绝对百分误差和均方根误差来对预测结果进行评价，得到预测准确度；本发明减小了负荷与温度多项式拟合过程中的误差，提高对于负荷预警的精度和发电厂出力规划水平，对提高电网运行稳定性和电网的规划及运行具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN117313955A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311510482.0
申请日：2023-11-14
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网英大碳资产管理(上海)有限公司
Inventor： 邓方钊 , 司佳楠 , 邓振立 , 李虎军 , 杨萌 , 田春筝 , 李海周 , 李好 , 颜天承 , 金曼 , 郭兴五 , 于泊宁 , 李鹏 , 张艺涵 , 尹硕 , 刘军会 , 谢安邦 , 柴喆 , 路尧 , 陈兴 , 杨钦臣 , 李慧璇 , 郑永乐 , 祖文静 , 张泓楷 , 岳显雨 , 李乃洵 , 王世谦 , 李秋燕 , 宋大为 , 王圆圆 , 华远鹏 , 韩丁 , 卜飞飞 , 贾一博 , 汪涵
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q10/067 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及一种基于企业运营的碳减排核算方法，方法具体为：识别碳排放源，划分排放源种类，并收集所有种类碳排放数据；基于历史活动数据与碳排放数据，通过回归得到各类排放源活动水平数据及碳排放量之间的预测模型，获得未来基准碳排放趋势；根据自身能源消费与碳排放目标，设计碳减排路径；将历史排放数据、基准碳排放趋势与碳减排路径分析，预测得到未来目标碳排放趋势；本发明利用LEAP模型灵活、应用性广的特点，利用碳排放量预测模型，设计不同低碳化能源发展政策情景以量化目标碳排放效果，有利于企业提前对节能降碳措施的效果进行控制和优化，为决策提供技术支持；本发明具有构建碳排放量预测模型、有利于控制和优化的优点。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
151
records
(took 0.072 seconds)
