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公开(公告)号：CN114781759A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210678689.8
申请日：2022-06-16
申请人： 国网天津市电力公司经济技术研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及基于神经网络和动态镜像下降的居民负荷预测方法，包括如下步骤：获取待预测时刻之前的若干时刻的居民负荷相关数据集，并对居民负荷相关数据进行正则化处理，将正则化处理后的居民负荷相关数据集进行分割，获得测试集和训练集；构建深度长短期记忆神经网络模型，并用训练集对其进行训练，获得训练后的深度长短期记忆神经网络模型；利用改进动态镜像下降方法，获取误差调节变量，从而修正预测误差；利用测试集及训练后的深度长短期记忆神经网络模型获得居民用户未来的t时刻用电量的中间预测值，结合误差调节变量的更新值，获得居民用户未来t时刻的用电量的最终预测值；本发明能够显著提高短期单一居民负荷预测精度。
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公开(公告)号：CN117237005A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311523511.7
申请日：2023-11-16
申请人： 国网天津市电力公司经济技术研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q30/0202 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种考虑多维因素的绿电需求量智能预测方法和系统。将待测时段输入绿电需求量预测模型，得到待测时段每一时间点绿电需求量预测值；绿电需求量预测模型为将绿电市场历史时间序列输入改进的Tansformer模型训练得到，所述绿电市场历史时间序列包括多个时间点及时间点对应的绿电需求量、碳市场交易价格、第二产业用电量、煤炭交易价格和绿证交易价格。本发明对绿色电力需求量的预测考虑了碳市场交易价格、第二产业用电量、煤炭交易价格和绿证交易价格等多种因素，能够更好拟合市场交易情况，同时采用了改进的Tansformer模型建立绿电需求量预测模型，相比其他机器学习模型，能够实现更准确的预测。
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公开(公告)号：CN117810984A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311863688.1
申请日：2023-12-29
申请人： 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明属于光伏发电功率预测技术领域，公开了一种分布式光伏发电功率预测方法、系统、设备及介质；其中，所述分布式光伏发电功率预测方法包括：基于待预测发电功率的分布式光伏发电系统，获取预测时刻的气象观测数据和数值天气预报数据；基于获取的所述数值天气预报数据中的降水量和云量，确定天气类型；根据确定的所述天气类型，选取训练好的预测模型；以获取的预测时刻的所述气象观测数据和所述数值天气预报数据作为输入，利用选取的所述训练好的预测模型进行预测，获得分布式光伏发电功率预测值。本发明提供的技术方案，能够实现不同气象条件下的光伏发电功率预测，且预测的精度较高。
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公开(公告)号：CN117810978A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311847359.8
申请日：2023-12-28
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/06 , H02J3/32 , H02J3/46 , H02J3/48 , H02J3/50 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06N3/006 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本申请提出一种基于预测信息修正的配电网运行优化方法及相关装置，对多时间断面配电网经济最优潮流优化数学模型进行求解的强化学习算法，采用修正的马尔科夫决策模型，将状态空间划分为受动作空间显式影响的状态张量#imgabs0#和不受策略影响的状态特征#imgabs1#其中，不受策略影响的状态特征#imgabs2#由当前状态以及预测状态信息构成，同时对应设置有外部环境未来变化趋势对当前执行策略的影响评价函数#imgabs3#能够对不可控状态迁移单独处理，并提出了对应的策略补偿奖励结构，且该架构在强化学习驱动的电网优化中具有很强的普适性。另外，本申请将多时间断面配电网经济最优潮流优化数学模型拆分为多个具有相同参数结构的单断面数学模型，简化了求解过程。
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公开(公告)号：CN115375042A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211174672.5
申请日：2022-09-26
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 华北电力大学 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种居民用户集群负荷预测方法、系统、设备及介质，所述方法包括以下步骤：基于预获取的所述居民用户集群的居民用户分组结果，构建获得面向居民用户集群负荷预测的当前时刻时空图数据；基于所述当前时刻时空图数据，利用预先训练好的自适应时空同步图卷积神经网络模型进行预测，获得所述居民用户集群中各个居民用户分组的下一时刻负荷预测值；聚合所述各个居民用户分组的下一时刻负荷预测值，获得所述居民用户集群的总负荷预测值。本发明具体提出了一种基于图神经网络和聚类的居民用户集群短期负荷预测方法，能够显著提升居民用户集群负荷预测精度。
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公开(公告)号：CN118472936A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410664967.3
申请日：2024-05-27
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于新能源光伏发电技术领域，具体涉及一种光伏功率预测方法、系统、设备及存储介质。所述方法包括：获取气象数据，所述气象数据包括地表辐照度预测值和温度预测值；将气象数据输入预先训练好的光伏功率预测模型中，获得光伏功率预测值；所述地表辐照度预测值通过以下步骤获得：获取晴空点集合；基于晴空点集合，对ASHRAE晴空辐照度模型进行两次参数寻优，形成晴空辐照度模型；基于晴空辐照度模型获取地表辐照度预测值。本发明同时考虑了辐照度和温度两种气象因素的影响，提高了超短期光伏功率预测的精度；所采用的ASHRAE晴空辐照度模型仅包含两个参数，能够在样本数据量不足的情况下依然保证模型的较高精度拟合。
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公开(公告)号：CN112415304B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202011190677.8
申请日：2020-10-30
申请人： 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明涉及基于低压台区电压数据曲线分群的线路识别方法，包括如下步骤：获取台区下所有三相用户电压数据，对数据进行空值补缺和异常值处理；对处理后的三相用户电压数据进行小波变换；提取差异最大的小波系数作为用户特征；利用基于密度的带有噪声的空间聚类算法对用户特征进行聚类，获取三相用户所属线路；利用已经分线的三相用户电压数据，获取线路中心电压，然后获取单相用户与不同中心电压的皮尔逊系数，单相用户归属为最大皮尔逊系数对应的簇类，实现台区下所有用户的分群；本发明不需要人工现场逐一核查，通过各线路下负载用户的电压数据分群分析，实现负载用户所属线路辨识。
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公开(公告)号：CN112415304A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011190677.8
申请日：2020-10-30
申请人： 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明涉及基于低压台区电压数据曲线分群的线路识别方法，包括如下步骤：获取台区下所有三相用户电压数据，对数据进行空值补缺和异常值处理；对处理后的三相用户电压数据进行小波变换；提取差异最大的小波系数作为用户特征；利用基于密度的带有噪声的空间聚类算法对用户特征进行聚类，获取三相用户所属线路；利用已经分线的三相用户电压数据，获取线路中心电压，然后获取单相用户与不同中心电压的皮尔逊系数，单相用户归属为最大皮尔逊系数对应的簇类，实现台区下所有用户的分群；本发明不需要人工现场逐一核查，通过各线路下负载用户的电压数据分群分析，实现负载用户所属线路辨识。
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公开(公告)号：CN118278600A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202310794462.4
申请日：2023-06-30
申请人： 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司城东供电分公司
发明人： 刘婧妍 , 吴俣 , 朱雪雯 , 刘鹊晨 , 王海 , 梁呼群 , 刘士骏 , 张钊 , 高毅 , 郭鑫博 , 脱勇 , 孙宝祝 , 江奕静 , 王亚东 , 焦龙 , 孙佳文 , 李健新 , 赵风松 , 张燕宏 , 韩斌 , 杨得博 , 赵长伟 , 黄旭 , 高强伟 , 杨国朝 , 刘伟 , 骈睿珺 , 王治博 , 刘扬 , 张晓航 , 李广敏 , 沈佳星
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N3/0499 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及一种基于专家打分的BP神经网络赋权的台区安全性评估方法，包括以下步骤：步骤1、构建台区安全性评估指标体系；步骤2、获得台区基础指标数值；步骤3、通过专家打分法，给各个指标打分，并且确定各个指标及台区评价子项权重；根据加权结果与目前重点关注工作相结合，通过BP神经网络算法对权重进行修正，进行一致性检验，得到自适应的各级权重，进而获得台区安全性评估结果。本发明能够从各个层面评估台区安全性，更加全面客观。
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公开(公告)号：CN118918972A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410962587.8
申请日：2024-07-18
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 王洋 , 边疆 , 项添春 , 罗帅 , 刘宁 , 张来 , 韩悦 , 李浩然 , 王军锋 , 鲍艾 , 张雅惠 , 裴子璇 , 张倩倩 , 张毅 , 高毅 , 王森 , 王旭东 , 班全 , 李娜 , 王坤 , 路菲 , 甘智勇 , 艾邓鑫
IPC分类号： G16C20/20 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06Q50/26
摘要： 本发明涉及一种区县月度大气污染物减污降碳协同度计算方法，建立减污降碳协同指数的指标体系，采集数据；对数据进行标准化计算，权重赋值；计算降碳协同指数；对减污降碳效应分类。本发明以电力大数据为基础，对减污降碳协同度进行分析、评估，关注和把握城市减污降碳协同治理状态、协同治理合作关系及关键路径问题。对分区县的大气环境减污降碳成效进行月度尺度的高频研究。在制定减污降碳协同治理方案时，可以考虑针对不同时期与地理区域提出差异化的实施方案。
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