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公开(公告)号：CN117764623A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311723817.7
申请日：2023-12-14
申请人： 华北电力大学 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及电力现货市场交易技术领域，具体涉及一种电力平衡无缺口时段的省间现货量价申报方法，包括以下步骤：确定申报价格边界；进行购电价格的设定和调整；利用调控中心反馈的电力平衡预测信息，确定购电缺口并填报省间日前现货量价申报数据；分析汇总省级购电区域的历史购电数据，确定常用的多个购电省份及输电通道，对多个省级售电区域进行排序，并计算相关的输电价格和线损率；通过购售双方的最后一段报价和历史实际出清价格，倒推出省级售电区域报价；模拟购售双方报价方式，滚动优化找到最优报价。本发明，提高了市场的透明度，增强了各方对未来电价变动的预测准确性，避免了价格操纵和不正当竞争，从而维护了市场的公平性。
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公开(公告)号：CN115276002A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210971411.X
申请日：2022-08-12
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网安徽省电力有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 北明软件有限公司
摘要： 本发明公开了基于电力负荷曲线的配电性质智能研判方法，涉及配电性质智能研判技术领域，通过预先收集光伏发电的实时光照辐射强度、室外温度以及电力负荷曲线；预先收集风力发电的实时室外风速以及电气负荷曲线；将每个日期的光伏发电与风力发电的数据转化为二维向量形式并对每个二维向量标记为对应的发电方式；并根据二维向量的大小设定RNN神经网络模型的输入参数，将二维向量输入至RNN神经网络模型，输出对发电性质的预测；训练RNN神经网络模型；并使用RNN神经网络模型进行发电性质的判断，降低了人力成本并提高了判断准确率。
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公开(公告)号：CN112541662A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011400419.8
申请日：2020-12-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种电费回收风险的预测方法及系统，该方法为：根据预先获取的目标用户在预设时间段内的用电量时间序列，确定目标用户的用电量趋势项曲线；利用用电量趋势项曲线，确定目标用户的用电趋势，以及确定用电趋势对应的第一预设指标值；按照目标用户的产业类别选择第二预设指标值；根据目标用户的多种经营状况信息，分别确定每一种经营状况信息对应的第三预设指标值；将第一预设指标值、第二预设指标值和所有的第三预设指标值输入预设的电费回收风险预警模型对目标用户进行电费回收风险预测，预测目标用户的电费回收风险等级。通过多方面因素的指标预测电费回收风险，提高评估电费回收风险的准确率。
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公开(公告)号：CN112541662B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202011400419.8
申请日：2020-12-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司 , 北京中电普华信息技术有限公司 , 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种电费回收风险的预测方法及系统，该方法为：根据预先获取的目标用户在预设时间段内的用电量时间序列，确定目标用户的用电量趋势项曲线；利用用电量趋势项曲线，确定目标用户的用电趋势，以及确定用电趋势对应的第一预设指标值；按照目标用户的产业类别选择第二预设指标值；根据目标用户的多种经营状况信息，分别确定每一种经营状况信息对应的第三预设指标值；将第一预设指标值、第二预设指标值和所有的第三预设指标值输入预设的电费回收风险预警模型对目标用户进行电费回收风险预测，预测目标用户的电费回收风险等级。通过多方面因素的指标预测电费回收风险，提高评估电费回收风险的准确率。
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公开(公告)号：CN115276002B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202210971411.X
申请日：2022-08-12
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网安徽省电力有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 北明软件有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了基于电力负荷曲线的配电性质智能研判方法，涉及配电性质智能研判技术领域，通过预先收集光伏发电的实时光照辐射强度、室外温度以及电力负荷曲线；预先收集风力发电的实时室外风速以及电气负荷曲线；将每个日期的光伏发电与风力发电的数据转化为二维向量形式并对每个二维向量标记为对应的发电方式；并根据二维向量的大小设定RNN神经网络模型的输入参数，将二维向量输入至RNN神经网络模型，输出对发电性质的预测；训练RNN神经网络模型；并使用RNN神经网络模型进行发电性质的判断，降低了人力成本并提高了判断准确率。
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公开(公告)号：CN115828547A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211446185.X
申请日：2022-11-18
申请人： 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明的一种碳捕集发电企业碳数据智能化实现方法及系统，本发明分析碳捕集发电企业的碳排放特点，确定碳捕集发电企业的碳核算边界，基于碳捕集发电企业的核算边界，提出一种动态排放因子法的碳捕集发电企业的碳排放计算方法，并建立碳捕集发电企业的碳排放核算模型；构建了一种碳捕集发电企业碳排放监测管理系统，通过碳活动水平数据采集器对碳捕集发电企业生产过程中的数据进行自动抓取，无法自动抓取的可以通过系统导入或者人工补录的方式进行补充，实现全方位的信息采集；并将相关结果提交至碳排放监测管理系统进行数据保存与决策。本发明提出了碳捕集发电企业的碳核算边界，为碳捕集发电企业的碳排放及碳捕集核算提供计算依据。
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公开(公告)号：CN115907146A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211453769.X
申请日：2022-11-21
申请人： 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06Q50/26
摘要： 本发明的一种动态碳排放因子电力需求响应激励机制的实现方法及系统，包括预测该地区需求响应日内节点的动态碳排放因子；针对该地区不同节点下的用户开展基线负荷计算，根据基线负荷和实际响应负荷，计算负荷响应率系数；基于负荷响应率系数和节点的动态碳排放因子，给出计及动态碳排放因素的电力需求响应补偿电价系数及相关参数的计算原则。与已有技术相比，本发明所提出的电力需求响应激励机制充分考虑了用户碳排放责任，避免了用户需求响应时约束的单一，将用户碳排放纳入需求响应激励机制，本发明简便快捷的对负荷基线进行估算，相比于传统的方法，精度提高的同时大大降低了计算的难度。
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公开(公告)号：CN118017485B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410151558.3
申请日：2024-02-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本申请公开了一种分布式储能系统优化配置系统及方法，涉及储能技术领域，解决了现有的分布式储能系统优化配置方法不能根据储电设备的实际情况，以及实时环境信息及时调整储电方案的技术问题；包括：数据采集模块：获取分布式储能系统网络中各个节点对应的节点信息；中枢处理模块：获取实时环境信息；将实时环境信息输入预估模型得到各个用电节点的预估用电量和各个发电节点对应的预估产电量；根据使用年限和额定年限计算得到影响因数一，根据就实时环境信息获取影响因数二，生成评估系数；根据储电峰值和评估系数计算得到综合系数，并生成综合系数表；根据电力传输效率、预估产电量、预估用电量和综合系数表对分布式储能系统网络进行优化配置。
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公开(公告)号：CN118017485A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410151558.3
申请日：2024-02-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本申请公开了一种分布式储能系统优化配置系统及方法，涉及储能技术领域，解决了现有的分布式储能系统优化配置方法不能根据储电设备的实际情况，以及实时环境信息及时调整储电方案的技术问题；包括：数据采集模块：获取分布式储能系统网络中各个节点对应的节点信息；中枢处理模块：获取实时环境信息；将实时环境信息输入预估模型得到各个用电节点的预估用电量和各个发电节点对应的预估产电量；根据使用年限和额定年限计算得到影响因数一，根据就实时环境信息获取影响因数二，生成评估系数；根据储电峰值和评估系数计算得到综合系数，并生成综合系数表；根据电力传输效率、预估产电量、预估用电量和综合系数表对分布式储能系统网络进行优化配置。
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公开(公告)号：CN116307136A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310182092.9
申请日：2023-02-24
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的能源系统参数优化方法、系统、装置及存储介质，属于能源协同优化技术领域；包括获取各能源系统的能源数据；将能源数据输入到训练好的参数优化模型中，得到各能源系统的最优参数集合，完成参数优化；通过在参数优化模型的训练过程中设置单独训练和协同训练，在协同训练时将各自的系统损失函数相加得到综合损失函数，计算三个优化管理模型对于综合损失函数的梯度信息，根据梯度信息更新三个优化管理模型的评估网络参数，实现了三个优化管理模型之间的中间参数交互，实现信息交互，有效地提高能源系统参数优化的可靠性，在优化减排方面具有较强的鲁棒性，能够有效解决能源负荷和系统减排等问题，提升优化空间。
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