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公开(公告)号：CN117113230A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310972728.X
申请日：2023-08-03
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本申请涉及一种面向新能源高精度预测的机器学习特征选择方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法获取初始气象特征集合；采取随机森林算法，筛选初始气象特征集合中的气象特征，得到第一气象特征集合；基于相关性分析，对第一气象特征集合进行气象特征筛选，得到第二气象特征集合；采取递归特征消除法筛选第二气象特征集合中的气象特征，得到目标气象特征集合。整个方案根据随机森林算法对气象特征进行初步提取，在初次提取特征的基础上，对气象特征进行相关性分析，根据相关性分析结果再次进行提取，进而对剩余的特征进行递归消除，通过多次筛选，将对新能源发电功率影响最大的特征筛选处理，进而得到更加准确的气象特征。
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公开(公告)号：CN115545362B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211545864.2
申请日：2022-12-05
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种人工智能与时序分解组合的新能源中期功率预测方法。所述方法包括：基于新能源场站对应的历史数值天气预报数据和历史功率数据，获取第一预处理数据和第二预处理数据；根据第一预处理数据对第一预测模型进行模型训练，得到预训练预测模型，将第二预处理数据输入至预训练预测模型，得到第一新能源功率预测结果；基于时间序列分解第一新能源功率预测结果与历史功率数据的拼接结果，得到目标时序分量；根据目标时序分量构建的第二预测模型得到第二新能源功率预测结果；将第一新能源功率预测结果和第二新能源功率预测结果进行拼接组合，得到新能源中期功率预测结果。采用本方法能够实现新能源中期功率预测，提升了预测精度。
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公开(公告)号：CN115907307A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202310006843.1
申请日：2023-01-04
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F16/215 , G06F18/2433 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及一种面向电网实时数据交互的电力系统碳排放流在线分析方法、装置、计算机设备和存储介质。包括：获取当前时间段内的电力相关数据；对电力相关数据进行异常识别处理，若存在第一可疑数据，则对第一可疑数据进行异常识别，并对识别的异常数据进行替补处理，获得目标光伏机组出力数据；若存在第二可疑数据，则对第二可疑数据进行异常识别，并对识别出的异常数据进行替补处理，获得目标用电负荷数据；若存在第三可疑数据，则对第三可疑数据进行异常识别，并对识别出的异常数据进行替补处理，获得目标风电机组功率数据；基于目标光伏机组出力数据、目标用电负荷数据以及目标风电机组功率数据进行碳流分析。采用本方法能够提高碳流分析精度。
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公开(公告)号：CN115600840A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211566589.2
申请日：2022-12-07
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司(CN)
IPC: G06Q10/063 , G06N3/04 , G06F18/23213 , G06F18/15 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种用户群体碳排放动态画像模型构建方法、装置及设备。该方法包括：获取用户群体的能源基础信息，通过能源基础信息进行信息筛选确定能源特征信息，基于能源特征信息确定碳画像标签信息，并对碳画像标签信息进行分析，确定目标时间段内用户群体的碳排放动态画像模型。采用上述方法构建用户群体的碳排放动态画像模型，能够形象直观地描述目标时间段内用户群体的碳排放特征以及能源使用效率，以为用户群体的碳排放控排提供参考依据；另外，可以分析用户群体对能源产业和服务的多元化、差异化和个性化需求，得到准确性较高的用户群体的碳排放动态画像模型，进一步能够基于碳排放动态画像模型提高对用户群体的碳排放控排的效果。
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公开(公告)号：CN115392792A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211306850.5
申请日：2022-10-25
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于碳排放强度的新能源潜在减碳当量计算方法。该方法包括：获取项目的碳减排量关联数据；碳减排量关联数据包括项目的各阶段的累积碳排量和累积替代碳减排量；根据碳减排量关联数据和碳减排确定模型，确定项目的累积碳减排当量；累积碳减排当量用于表征项目的碳减排能力。采用本方法能够客观、全面和准确地对新能源发电项目的碳减排能力进行评估，新能源发电项目实现碳减排的合理性提供方法支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115310877A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211237762.4
申请日：2022-10-11
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F16/901
Abstract: 本申请涉及一种基于数据血缘分析的发电侧碳排放计量方法。方法包括：根据碳排放核算理论以及电网数据，构建碳排放确定模型；根据碳排放确定模型中的核算数据关系网络，至少一种数据血缘关系以及碳排放核算多源数据，得到多源数据溯源模型；构建网对网碳排放核算模型和点对网碳排放核算模型，根据多源数据溯源模型、网对网碳排放核算模型以及点对网碳排放核算模型，得到单位用电量碳排放确定模型；构建区域与发电碳排放关系恒等式，根据单位用电量碳排放确定模型以及发电碳排放关系恒等式，得到碳排放因子修正模型；基于碳排放因子修正模型对碳排放确定模型进行修正，得到目标碳排放计量模型。采用本方法能够提高碳排放总量的计算准确率和效率。
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公开(公告)号：CN114444820B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210372350.5
申请日：2022-04-11
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及电力技术领域，提供了一种基于气象‑功率特性的新能源功率预测限电数据识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。本申请能够实现提高限电数据识别的准确性和效率。该方法包括：获取待识别的历史功率数据和历史功率数据对应的历史气象数据，将历史气象数据划分为多个历史气象数据区间，将历史功率数据分配到对应的历史气象数据区间中，对各历史气象数据区间中对应的历史功率数据的集中分布范围进行正态分布拟合，得到各历史气象数据区间中对应的历史功率数据的合理分布范围，将各历史气象数据区间中的不在合理分布范围内的历史功率数据识别为限电数据。
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公开(公告)号：CN114757457B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210677597.8
申请日：2022-06-16
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F17/00 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/2458
Abstract: 本申请涉及一种基于电力大数据的电碳排放全过程监测方法和装置。所述方法包括：获取电网的电力数据，电力数据包括不同地方区域电网的单位发电量标准燃料消耗量、发电量、外部输电量、输电侧碳排放因子、生产活动用电量、碳排放量数据和行业流动产值数据，根据单位发电量标准燃料消耗量和发电量，得到发电侧电力碳排放量，根据外部输电量、输电侧碳排放因子和发电侧电力碳排放量，得到输电侧电力碳排放量，根据发电侧电力碳排放量、生产活动用电量、碳排放量数据和行业流动产值数据，得到用电侧电力碳排放量，最终，基于发电侧、输电侧和用电侧的电力碳排放量，进行电力碳排放风险预警。采用本方法能够实现准确的电力碳排放风险预警。
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公开(公告)号：CN114462723B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210378247.1
申请日：2022-04-12
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于高空风资源影响的云层迁移分钟级光伏功率预测方法、装置、计算机设备。所述方法包括：获取待预测光伏场站在第一时间点的第一云量图谱；获取待预测光伏场站在第二时间点的第二云量图谱；第二云量图谱对应的区域范围由待预测光伏场站的所处位置的高空风资源信息和预设时间间隔所确定；根据目标云层区块与迁移后云层区块的相对位置差异，确定待预测光伏场站的所处位置的云层迁移数据；根据云层迁移数据，生成包含云量信息的预设时间精度级天气数据，并采用预设时间精度级天气数据进行光伏功率预测，得到待预测光伏场站的预设时间精度级光伏功率预测结果。采用本方法能够预测出光伏出力的高频波动成分，提升了预测准确度。
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公开(公告)号：CN114418243B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210314475.2
申请日：2022-03-28
Applicant: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/29 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N7/02 , G06N20/10 , G06N20/20 , G06N5/00 , H02J3/00 , H02J3/38
Abstract: 本申请涉及一种分布式新能源云端网格预测方法。所述方法包括：获取目标发电节点对应的至少一个种类的发电节点特征数据；在天气预报网格数据中获取与所述目标发电节点所处位置对应的天气预报数据，并建立所述目标发电节点对应的天气预报数据与所述目标发电节点对应的发电节点特征数据间的映射关系，得到至少一个目标网格数据；从发电能力预测模型集合中选取目标发电能力预测模型；将至少一个所述目标网格数据输入所述目标发电能力预测模型进行预测，得到所述目标发电节点对应的发电能力预测结果。采用本方法能够提高发电能力预测的效率和准确率。
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