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公开(公告)号：CN117151486A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311101980.X
申请日：2023-08-29
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于图神经网络的园区碳排放预测方法及系统，步骤包括：获取并构建园区拓扑数据集；搭建GraphRNN模型，使用拓扑数据集对GraphRNN模型进行训练，得到图结构生成模型；获取园区各基础设施的碳排放时间序列数据，构建碳排放数据集；搭建STGCN模型，基于图结构生成模型生成园区图结构邻接矩阵，并将碳排放数据集中的时间序列数据转化为特征矩阵，对STGCN模型进行训练，得到碳排放预测模型；将园区基础设施实时碳排放量输入碳排放预测模型，得到园区各基础设备碳排放预测量。与现有技术相比，本发明能够构建与真实园区保持一致的结构化网络图，并有效地考虑园区基础设施之间的时空关系，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN116468582A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310337984.1
申请日：2023-03-31
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明涉及一种用于能源行业的企业碳足迹核算系统，包括：数据采集模块，用于采集碳足迹核算相关数据；数据处理模块，用于对采集的碳足迹核算相关数据进行处理；碳足迹计算模块，基于处理后的碳足迹核算相关数据进行企业碳足迹计算，并将计算出的企业碳足迹汇总归纳为生产加工过程和企业经营管理过程；报告生成模块，基于计算出的企业碳足迹生成图表和/或报告。与现有技术相比，本发明提供了一种能源行业企业碳足迹核算系统，通过自动采集和处理企业的能源消耗和排放数据，计算出企业的碳足迹，并提供详细的报告和分析，帮助企业更好地了解自身的环境负荷和节能减排情况，从而采取更有效的节能减排措施。
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公开(公告)号：CN116343252A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310097996.1
申请日：2023-02-08
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 以见科技(上海)有限公司
摘要： 本发明涉及一种接地电网数字孪生数据的处理方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤S1，获取接地网的设计施工CAD图纸和接地网中各条接地线的坐标图纸；步骤S2，提取接地网的设计施工CAD图纸中的接地线的特征信息，并将接地线的特征信息转换为3D模型；步骤S3，通过特征提取算法识别以及霍夫检测，确定接地网中各条接地线的坐标图纸中的定位点的定位数据；步骤S4，将3D模型和定位点的定位数据合并，保存输出完整的接地网对应的3D模型；步骤S5，将开挖现场的位置信息和3D模型中的点位进行匹配，从而在接地网的开挖现场可视化显示匹配到的模型数据。与现有技术相比，本发明具有极大地提高了建模的效率等优点。
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公开(公告)号：CN117132129A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311098148.9
申请日：2023-08-29
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06F18/23 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种考虑天气因素的园区碳排放图神经网络预测方法及系统，通过收集园区的拓扑数据和碳排放时间序列数据，基于GraphRNN对园区拓扑数据的建模，利用STGCN进行数据训练和预测；使用BigClam聚类算法将GraphRNN方法生成的园区图结构网络划分为多个子图结构网络，并基于子图结构网络重新构成园区图结构网络，同时，通过STGCN结合园区天气时间序列数据，分别在园区子图结构网络层次和整个园区图结构网络层次进行碳排放量的预测。与现有技术相比，本发明能够更好地处理园区基础设施间的连接关系，以及天气因素对园区碳排放的影响，提高了预测的准确性和精度。
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公开(公告)号：CN116361607A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310119165.X
申请日：2023-02-15
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于用电数据的企业园区碳排放测算方法，该方法包括以下步骤：步骤S1，收集历史数据，包括园区用电量数据与非电用能数据；步骤S2，将用电量数据与非电用能数据一一对应，使用排放因子法计算碳排放量，形成用电量‑非电用能量‑碳排放量数组；步骤S3，对用电量数据与碳排放量数据进行数据相关性分析，并根据相关性对数据分类分级；步骤S4，将不同类别的园区，分别采用不同的方法拟合园区用电量和碳排放量之间的关系，形成电‑碳函数；步骤S5，用数据组之外的园区数据，对电‑碳函数进行交叉验证和误差分析。与现有技术相比，本发明具有准确、实用、便利等优点。
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公开(公告)号：CN116111595A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310257892.2
申请日：2023-03-15
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 北京琪瑞智电科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种单相有源电力滤波器及电源系统，所述单相有源电力滤波器包括第一波形检测模块、开关通断器、滤波电路和频率控制模块，其中：第一波形检测模块，接入待过滤电路内部，用于对电路的波形进行检测；开关通断器，用于接收第一波形检测模块的波形信号，并根据所述第一波形检测模块的波形信号导通所述滤波电路中设有的相应的电路开关；滤波电路还包括低通LPF电路和高通HPF电路，利用所述开关通断器通过导通相应的电路开关将低通LPF电路和高通HPF电路单独或组合接入待过滤电路内部；频率控制模块，用于控制调节低通LPF电路及高通HPF电路的截止频率。与现有技术相比，本发明设计的单相有源电力滤波器具有结构简单，功能丰富的优点。
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公开(公告)号：CN116388153A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310224683.8
申请日：2023-03-08
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海交通大学
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04
摘要： 本发明涉及一种有源配电网中柔性互联装备优化配置方法，该方法构建一个两阶段SOP规划模型；其中第一阶段构建包含可再生能源发电的配电网运行场景，通过原‑对偶内点发算法计算系统节点边际电价SOP分布，通过改善社会福利均衡的角度通过LMP分析方法选取节点电价分布差较大且系统有功无功网损灵敏度较高的节点作为配置SOP位置的依据；第二阶段使用数学规划方法构建一个混合整数二阶锥规划模型进行求解，得到成本最小、经济性最高的柔性互联装备优化配置方案。与现有技术相比，本发明具有有效减少了电力系统运行成本等优点。
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公开(公告)号：CN116206871A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310052477.3
申请日：2023-02-02
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 北京琪瑞智电科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种高频滤波器，包括底板和设置在底板上方的可拆卸的绕线骨架以及设在绕线骨架外部防护罩；所述的绕线骨架上设置有线圈体，所述的底板上端面两侧与防护罩内侧壁上分别对称设有定位槽和卡槽；所述的绕线骨架两侧均对称设置有定位卡块；所述的定位卡块的底部与外侧分别配合插设在对应的定位槽和卡槽内部；所述的底板上端面两侧分别对称设置有锁死弧块；所述的防护罩底端面设有和锁死弧块对应配合的锁死弧槽；所述的定位卡块和定位槽之间设置有配合推移组件，用于使底板、绕线骨架与防护罩之间锁死固定。与现有技术相比，本发明具有使底板、防护罩和绕线骨架之间的安拆件结合共用，实现一体化快速安拆等优点。
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公开(公告)号：CN118940920A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411436866.7
申请日：2024-10-15
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 一种小样本数据集电负荷预测方法，该方法中，构建改进Transformer模型，将构建好的数据集中的各序列数据作为单独一列引入嵌入层，嵌入层将各序列数据进行映射得到高维数据，将高维数据分别在空间注意力机制层、通道注意力机制层中进行空间注意力机制的计算及通道注意力机制计算，注意力机制计算结果输出分为两步，其中一步单独进入标准化层并保留为一个细胞状态，另外一步与嵌入层输出结果相减后进入标准化层并进行前向传播，前向传播后的结果与标准化层输入的结果进行递减，并再次进入标准化层，标准化层的输出与保留的细胞状态进行残差连接，通过输出层输出用电负荷预测结果。
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公开(公告)号：CN118940919A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411436858.2
申请日：2024-10-15
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 一种注意力机制融合时空特征的负荷预测方法，该方法中，获取电力负荷数据集并划分训练集和测试集；收集天气数据并利用随机森林算法并按照重要性进行排序，选择天气数据前三项显著的特征作为模型输入；应用VMD对电力负荷数据进行分解，将其分解为多个局部的成分，每个成分对应于一个频率范围内的振动模态并利用RIME算法对VMD中的参数进行迭代优化，获得复杂度最小的子序列分量；根据分解的各个子序列分量，结合选取的前三项气象特征作为模型输入，构建注意力机制融合时空特征的能耗预测模型，运用BiTCN模型和BiGRU模型并行机制，同时处理时间序列数据，在经过交叉注意力层，进行特征增强，得到预测结果。
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