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公开(公告)号：CN108960488A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810609803.5
申请日：2018-06-13
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网山东省电力公司 , 浙江大学
Inventor： 吴奎华 , 吴健 , 卢兆军 , 孙伟 , 李琨 , 李勃 , 冯亮 , 杨波 , 梁荣 , 崔灿 , 杨扬 , 王洪伟 , 张晓磊 , 杜鹏 , 杨慎全 , 李昭 , 李凯 , 卢志鹏 , 綦陆杰 , 刘淑莉 , 庞怡君 , 刘钊 , 王耀雷 , 赵韧 , 马润泽 , 刘晟源 , 韩畅 , 黄民翔 , 杨莉 , 林振智
CPC classification number: G06Q10/04 , G06N3/0481 , G06N3/08 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与多源信息融合的饱和负荷空间分布精准预测方法，包括步骤：获取已知饱和负荷密度的元胞特征与饱和负荷密度，得到负荷元胞样本库；分析空间负荷元胞多源信息的属性，进行待测元胞的数据预处理；将用地性质分别代入到负荷元胞样本库数据和待测元胞的数据中；采用深度学习算法中的基于栈式降噪的自编码器，选择适当的激活函数，对数据进行网络训练及多属性特征提取；输入到回归器内进行负荷的特征提取与负荷预测。本发明提出的基于深度学习与多源信息融合的饱和负荷空间分布精准预测方法，具有一定的可行性与有效性，在进行空间负荷预测时较传统的算法提取性能更优。
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公开(公告)号：CN108711860A
公开(公告)日：2018-10-26
申请号：CN201810609802.0
申请日：2018-06-13
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网山东省电力公司 , 浙江大学
Inventor： 梁荣 , 孙伟 , 杨波 , 冯亮 , 吴奎华 , 綦陆杰 , 崔灿 , 杨扬 , 王耀雷 , 王洪伟 , 张晓磊 , 杜鹏 , 杨慎全 , 李昭 , 李凯 , 卢志鹏 , 刘淑莉 , 庞怡君 , 刘钊 , 赵韧 , 马润泽 , 刘晟源 , 韩畅 , 黄民翔 , 杨莉 , 林振智
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明涉及一种基于并行计算的配电网变电站‑线路联合规划方法，包括步骤：考虑正常运行时不对负荷点供电但与负荷点相连的对侧变电站的影响，提出适用于城市电缆环网的变电站‑网架的联合规划模型；将模型改造为变电站选址定容和网架规划的迭代求解的双层结构；对鸟群算法进行主从结构的并行化改造，形成改进的并行鸟群算法；针对规划的目标函数以及其中包含的容量校验、N‑1校验等大量重复的计算过程，将改进的并行鸟群算法用于计算该模型。采用本发明的方法可求得更为合理的规划结果，同时本发明提出的改进鸟群算法在合理配置进程数时可有效地减少程序的运行时间，提高规划过程的计算速度。
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公开(公告)号：CN108876144B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201810609804.X
申请日：2018-06-13
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网山东省电力公司 , 浙江大学
Inventor： 冯亮 , 杨波 , 吴奎华 , 吴健 , 王耀雷 , 梁荣 , 綦陆杰 , 崔灿 , 杨扬 , 王洪伟 , 张晓磊 , 杜鹏 , 杨慎全 , 李昭 , 李凯 , 卢志鹏 , 赵韧 , 刘淑莉 , 庞怡君 , 刘钊 , 马润泽 , 韩畅 , 刘晟源 , 黄民翔 , 杨莉 , 林振智
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习算法的变电站预选址方法，包括步骤：提取与选址原则相关的用地类型、地形、邻近变电站情况等待学习的特征；将训练数据和待预测数据的非图像特征标记在地理坐标上，按地理坐标和通道整理输入数据；将训练数据以及待预测数据输入卷积神经网络，设定参数进行预测，得到变电站的预选址结果。该变电站预选址方法，具有一定的可行性与有效性，加入地形特征与邻近变电站特征，可有效提升该基于CNN的变电站预选址模型在进行变电站预选址判断时的准确率。
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公开(公告)号：CN108876144A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810609804.X
申请日：2018-06-13
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网山东省电力公司 , 浙江大学
Inventor： 冯亮 , 杨波 , 吴奎华 , 吴健 , 王耀雷 , 梁荣 , 綦陆杰 , 崔灿 , 杨扬 , 王洪伟 , 张晓磊 , 杜鹏 , 杨慎全 , 李昭 , 李凯 , 卢志鹏 , 赵韧 , 刘淑莉 , 庞怡君 , 刘钊 , 马润泽 , 韩畅 , 刘晟源 , 黄民翔 , 杨莉 , 林振智
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习算法的变电站预选址方法，包括步骤：提取与选址原则相关的用地类型、地形、邻近变电站情况等待学习的特征；将训练数据和待预测数据的非图像特征标记在地理坐标上，按地理坐标和通道整理输入数据；将训练数据以及待预测数据输入卷积神经网络，设定参数进行预测，得到变电站的预选址结果。该变电站预选址方法，具有一定的可行性与有效性，加入地形特征与邻近变电站特征，可有效提升该基于CNN的变电站预选址模型在进行变电站预选址判断时的准确率。
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公开(公告)号：CN108711860B
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN201810609802.0
申请日：2018-06-13
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网山东省电力公司 , 浙江大学
Inventor： 梁荣 , 孙伟 , 杨波 , 冯亮 , 吴奎华 , 綦陆杰 , 崔灿 , 杨扬 , 王耀雷 , 王洪伟 , 张晓磊 , 杜鹏 , 杨慎全 , 李昭 , 李凯 , 卢志鹏 , 刘淑莉 , 庞怡君 , 刘钊 , 赵韧 , 马润泽 , 刘晟源 , 韩畅 , 黄民翔 , 杨莉 , 林振智
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明涉及一种基于并行计算的配电网变电站‑线路联合规划方法，包括步骤：考虑正常运行时不对负荷点供电但与负荷点相连的对侧变电站的影响，提出适用于城市电缆环网的变电站‑网架的联合规划模型；将模型改造为变电站选址定容和网架规划的迭代求解的双层结构；对鸟群算法进行主从结构的并行化改造，形成改进的并行鸟群算法；针对规划的目标函数以及其中包含的容量校验、N‑1校验等大量重复的计算过程，将改进的并行鸟群算法用于计算该模型。采用本发明的方法可求得更为合理的规划结果，同时本发明提出的改进鸟群算法在合理配置进程数时可有效地减少程序的运行时间，提高规划过程的计算速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108960488B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201810609803.5
申请日：2018-06-13
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网山东省电力公司 , 浙江大学
Inventor： 吴奎华 , 吴健 , 卢兆军 , 孙伟 , 李琨 , 李勃 , 冯亮 , 杨波 , 梁荣 , 崔灿 , 杨扬 , 王洪伟 , 张晓磊 , 杜鹏 , 杨慎全 , 李昭 , 李凯 , 卢志鹏 , 綦陆杰 , 刘淑莉 , 庞怡君 , 刘钊 , 王耀雷 , 赵韧 , 马润泽 , 刘晟源 , 韩畅 , 黄民翔 , 杨莉 , 林振智
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与多源信息融合的饱和负荷空间分布精准预测方法，包括步骤：获取已知饱和负荷密度的元胞特征与饱和负荷密度，得到负荷元胞样本库；分析空间负荷元胞多源信息的属性，进行待测元胞的数据预处理；将用地性质分别代入到负荷元胞样本库数据和待测元胞的数据中；采用深度学习算法中的基于栈式降噪的自编码器，选择适当的激活函数，对数据进行网络训练及多属性特征提取；输入到回归器内进行负荷的特征提取与负荷预测。本发明提出的基于深度学习与多源信息融合的饱和负荷空间分布精准预测方法，具有一定的可行性与有效性，在进行空间负荷预测时较传统的算法提取性能更优。
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公开(公告)号：CN110570014B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201910725799.3
申请日：2019-08-07
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提出了一种基于蒙特卡洛和深度学习的电动汽车充电负荷预测方法。该预测方法包括以下步骤：首先，根据电动汽车的特征将电动汽车划分为电动公交车、电动出租车、电动私家车和电动公务车4种类型，建立负荷影响因素的概率模型，进而得到不同类型电动汽车充电功率的计算模型；其次，根据电动汽车保有量预测结果，采用蒙特卡洛模拟方法抽取电动汽车的起始荷电状态、起始充电时间等来计算各时刻电动汽车的充电负荷；最后，根据蒙特卡洛抽样得到的各时刻电动汽车充电负荷，采用LSTM深度学习算法对电动汽车充电负荷进行深度学习、预测，从而得到电动汽车充电负荷曲线。本发明的充电负荷预测方法具有较好的科学性和客观性。
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公开(公告)号：CN110909910A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201910881715.5
申请日：2019-09-18
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PBR的新型偏差电量考核机制优化设计方法。该方法提出了一种新型基于PBR(基于具有奖惩机制的绩效考核机制)的考核单价分段线性的偏差电量考核机制，协同考虑电力交易中心保持平衡账户平稳性和售电公司追求购售电利润和风险综合效用最大化的目标，构建偏差电量考核机制关键参数设计的双层优化模型。以可调节负荷作为售电公司应对偏差考核的措施，基于用户心理学模拟了用户对响应售电公司经济激励的意愿，并从售电公司规避损失的角度研究了偏差考核机制下对用户可中断负荷的实际调用策略，在此基础上建立售电公司在可再生能源配额制下的最优经营决策模型。该方法对于激励售电公司提高负荷预测精度、降低系统偏差率具有重要作用。
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公开(公告)号：CN110389264A
公开(公告)日：2019-10-29
申请号：CN201910599241.5
申请日：2019-07-01
Applicant: 浙江大学
IPC: G01R31/00 , G01R19/165 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及一种异常用电计量的检测方法，其包括步骤：获取计量设备的三相电流信息并按照大小进行排序和归一化；计算三相电流的斯皮尔曼秩相关系数；计算斯皮尔曼秩相关系数经变换后的t统计量；构造关于t统计量的原假设和备择假设，进行假设检验，从而判断计量设备是否异常。其可以为电力系统运行人员检测异常用电计量情况提供相应支持。
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公开(公告)号：CN107623319A
公开(公告)日：2018-01-23
申请号：CN201710710271.X
申请日：2017-08-17
Applicant: 广东电网有限责任公司惠州供电局 , 浙江大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于多评价指标的区域电网关键线路辨识方法，包括步骤：输入电力系统参数；计算线路在各项评价指标值；标准化处理后计算各项指标在主客观赋权方法下的权重；建立基于矩估计理论的最优组合权重模型来确定指标综合权重；根据雷达图计算线路的综合评价结果，识别出电网中的关键线路。本发明方法采用多指标来分析线路重要性，比单一评价指标更加全面合理。采用最优组合权重模型确定指标权重，能较好地兼顾主客观赋权方法的优点。采用雷达图法对线路进行综合评价，能形象直观地反映各方面因素对关键线路辨识结果的影响，帮助决策者制定正确的策略。本发明方法能够较好地辨识出电网的关键线路，评估结果与电网实际运行状况吻合。
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