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公开(公告)号：CN117350773A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311303077.1
申请日：2023-10-09
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q30/018 , G06Q50/06 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了一种电碳耦合激励下的负荷聚合商调控潜力预测方法及装置。其中，该方法包括：获取负荷用户的历史用电数据、需求响应数据和气象数据；基于上述历史用电数据、上述需求响应数据和上述气象数据，建立能源控制模型，其中，上述能源控制模型用于确定用电成本数据和碳排放数据，以及基于上述用电成本数据和上述碳排放数据确定电碳耦合激励数据；基于上述能源控制模型生成负荷聚合商的需求响应数据，并提取上述需求响应数据中影响负荷聚合商调控潜力的特征数据；基于上述特征数据，建立调控潜力预测模型。本发明解决了现有的调控潜力预测方法忽视了用户的碳减排潜力的技术问题。
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公开(公告)号：CN119005524A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411145707.1
申请日：2024-08-20
Inventor： 刘洋 , 李清涛 , 何绍文 , 孙钦斐 , 杨洋 , 李林松 , 卢钺 , 陈波 , 贾倩 , 陈宋宋 , 王隗东 , 陈珂 , 窦菲菲 , 方艺闳 , 刘顺 , 张诗慧 , 杨奕飞 , 王嘉钰 , 唐帆琳 , 宋扬
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/14
Abstract: 本发明属于虚拟电厂领域，具体涉及一种工业负荷调节能力代价评估方法、装置、设备及介质。该方法包括长期可调控能力评估和短期可调控能力评估。长期可调控能力评估，第一目标函数以工业用户的峰谷差最大化为目标，第二目标函数以工业用户的峰谷差最小化为目标，分别求解得到使工业用户最大峰谷差和最小峰谷差的用电模式。根据用电模式，计算每种模式下的生产成本。基于生产成本和峰谷差数据，综合评估工业用户的长期可调控能力。短期削峰可调控能力评估，第三目标函数以削峰时段负荷量最小化为目标，第四目标函数以经济最优化为目标。求解得到削峰时段的最优功率调节方案，基于最优功率调节方案评估短期可调控能力，实现负荷调节能力准确评估。
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公开(公告)号：CN118709881A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410632626.8
申请日：2024-05-21
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/23
Abstract: 本发明提供了一种虚拟电厂外特性参数辨识方法、系统、设备和介质，包括：获取虚拟电厂中各源荷资源的不确定性出力数据；基于各源荷资源的不确定性出力数据，计算虚拟电厂的外特性参数；根据虚拟电厂的外特性参数，利用预先构建的外特性参数辨识模型，得到虚拟电厂的外特性辨识参数；其中，外特性参数辨识模型是以历史时刻的外特性参数和对应历史时刻下的外特性辨识参数作为训练数据，对Hammerstein‑Wiener模型进行训练后得到的；利用Hammerstein‑Wiener模型考虑数据之间的复杂关系，解决单变量识别不准，多变量识别过程复杂问题，较好地平衡了虚拟电厂外特性参数辨识中数据复杂度与数据精度之间的矛盾。
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公开(公告)号：CN114279061B
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202111426134.6
申请日：2021-11-26
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 北京慧和仕科技有限责任公司 , 南京工程学院
Inventor： 李香龙 , 陈平 , 段大鹏 , 邢其敬 , 杨烁 , 曾爽 , 刘畅 , 梁安琪 , 王钊 , 马麟 , 丁屹峰 , 宫成 , 孙钦斐 , 马凯 , 胡佳琪 , 姚孟阳 , 赵金娥 , 陆旦宏 , 杨婷
Abstract: 本申请公开了一种控制空调的方法、装置和电子设备。其中，该方法包括：获取空调的功率序列；依据噪声生成随机序列，将空调所处的环境因素作为标签向量，将随机序列和标签向量输入到生成网络中，得到预测功率序列；将预测功率序列和功率序列输入到判别网络中，得到目标函数，并将目标函数输入到生成网络中；依据预测功率序列和目标函数，调整第一参数和第二参数，直到第一参数和第二参数不发生变化；将第一功率序列，第二功率序列分别与总功率序列比较，根据比较结果，从第一功率序列和第二功率序列中选择目标功率序列，依据目标功率序列对空调进行控制。本申请解决了相关技术中存在负荷预测类型单一以及精度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN112345282B
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202011194170.X
申请日：2020-10-30
Abstract: 本申请公开了一种确定散热效率方法、装置。其中，该方法包括：获取制热设备的电功率；根据制冷机组的制冷量确定制热设备的制热量，其中，制热设备与制冷机组位于同一控温室内；根据制热量与电功率确定制热设备的散热效率。本申请解决了由于相关技术中只能依靠制热设备的出厂铭牌参数计算散热效率造成的计算结果不准确、且不能直接测量制热设备的制热量的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114279061A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111426134.6
申请日：2021-11-26
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 北京慧和仕科技有限责任公司 , 南京工程学院
Inventor： 李香龙 , 陈平 , 段大鹏 , 邢其敬 , 杨烁 , 曾爽 , 刘畅 , 梁安琪 , 王钊 , 马麟 , 丁屹峰 , 宫成 , 孙钦斐 , 马凯 , 胡佳琪 , 姚孟阳 , 赵金娥 , 陆旦宏 , 杨婷
Abstract: 本申请公开了一种控制空调的方法、装置和电子设备。其中，该方法包括：获取空调的功率序列；依据噪声生成随机序列，将空调所处的环境因素作为标签向量，将随机序列和标签向量输入到生成网络中，得到预测功率序列；将预测功率序列和功率序列输入到判别网络中，得到目标函数，并将目标函数输入到生成网络中；依据预测功率序列和目标函数，调整第一参数和第二参数，直到第一参数和第二参数不发生变化；将第一功率序列，第二功率序列分别与总功率序列比较，根据比较结果，从第一功率序列和第二功率序列中选择目标功率序列，依据目标功率序列对空调进行控制。本申请解决了相关技术中存在负荷预测类型单一以及精度低的技术问题。
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公开(公告)号：CN113569380A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110694865.2
申请日：2021-06-22
Abstract: 本发明公开了一种建筑综合用能的调节能力的修正方法及装置。该发明包括：建立建筑本体能耗模型；依据建筑中包含的储能设备，建立建筑中的储能设备模型；依据建筑本体能耗模型和储能设备模型，确定电网侧对应的多个负荷基准值；依据多个负荷基准值，利用遗传算法和目标满意度距离的多目标优化算法确定修正方案；依据修正方案对建筑综合用能的调节能力进行修正。通过本发明，解决了相关技术中对建筑综合用能的调节能力进行修正时没有考虑建筑本身的储能性能的技术问题。
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公开(公告)号：CN112345282A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011194170.X
申请日：2020-10-30
Abstract: 本申请公开了一种确定散热效率方法、装置。其中，该方法包括：获取制热设备的电功率；根据制冷机组的制冷量确定制热设备的制热量，其中，制热设备与制冷机组位于同一控温室内；根据制热量与电功率确定制热设备的散热效率。本申请解决了由于相关技术中只能依靠制热设备的出厂铭牌参数计算散热效率造成的计算结果不准确、且不能直接测量制热设备的制热量的技术问题。
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公开(公告)号：CN111222230A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911399212.0
申请日：2019-12-30
IPC: G06F30/20 , F24D15/04 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本申请公开了一种热泵类电采暖设备的建模处理方法及装置。其中，该方法包括：确定热泵类电采暖设备的组成部件；获取组成部件的运行参数；利用Modelica语言依据组成部件的运行参数对热泵类电采暖设备进行仿真建模。本申请解决了现有的电采暖设备的仿真建模技术存在一定的局限性，而且仿真结果不够精确，不能完全精确地反映“煤改电”住户的真实状况，误差较大的技术问题。
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公开(公告)号：CN119471442A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411486948.2
申请日：2024-10-23
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 清华四川能源互联网研究院
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06F18/24 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种检测锂电池析锂情况的方法、装置、非易失性存储介质。其中，该方法包括：获取目标电池的多种运行数据，其中，多种运行数据包括电压值、容量值、温度差值；将多种运行数据导入目标机器学习模型，由目标机器学习模型输出用于表征目标电池是否析锂的检测结果，其中，目标机器学习模型通过多个样本电池各自的多种运行数据，以及多个样本电池的实际析锂情况对初始机器学习模型进行训练得到。本发明解决了锂电池析锂情况检测效率低的技术问题。
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