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公开(公告)号：CN115482050A
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211279512.7
申请日：2022-10-19
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供的一种电动汽车充放电激励方法及系统，该方法包括：构建电动汽车用户充电特征库，特征库包括档案数据、充电行为特征数据、轨迹行为特征数据；构建模块训练样本库，样本库包括基准组和干预组；基于电动汽车用户充电特征库及样本库，构建电动汽车用户充放电营销增益模型，基于增益模型和联邦学习，识别补贴敏感用户；利用训练得到的营销增益模型，预测验证集中用户的营销增益分值，并针对补贴敏感用户制定激励分发策略；针对激励分发策略，计算投资回报率并评价激励收益。通过实施本发明，对于引导用户参与到电动汽车有序充放电，降低电网峰谷差有重要意义。
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公开(公告)号：CN119537582A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411361161.3
申请日：2024-09-27
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/35 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/213
Abstract: 本发明提供了一种工业化数据多分类模型的构建方法、系统及其应用，涉及语言分析与分类处理技术领域，方法包括：获取工业化数据的专用结构元数据；对专用结构元数据进行分类标记，获得专用结构元数据的初始标签；基于专用结构元数据对语言表征模型进行预训练，获得专用结构元数据的预训练语言模型；通过包含初始标签的专用结构元数据在预训练语言模型上构建连续提示模板，根据连续提示模板获得工业化数据多分类模型。本发明通过基于连续提示模板的语言表征模型进行工业领域数据的文本分类，缩小上下游任务的差距，构建的多分类模型准确性高，进而能够准确实现文本多分类。
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公开(公告)号：CN119448240A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411502642.1
申请日：2024-10-25
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06Q50/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种考虑数据清洗的电动汽车充电负荷预测方法及系统，包括采集历史电动汽车负荷相关数据和历史电动汽车负荷数据，并提取电动汽车负荷相关特征；对所采集各项数据进行归一化处理，对归一化后电动汽车负荷数据进行清洗，并用归一化后电动汽车负荷相关特征和清洗后数据构成训练数据集；基于CNN‑GRU卷积神经网络‑门控循环单元建立负荷预测模型；用训练数据集训练负荷预测模型；实时采集电动汽车负荷相关特征输入训练好的负荷预测模型，对电动汽车短期充电负荷进行实时预测。本发明具有电动汽车充电负荷预测结果佳、模型实用性强，以及充分考虑了影响电动汽车充电负荷预测的复杂因素等突出优势。
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公开(公告)号：CN118690912A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410841349.1
申请日：2024-06-27
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供了一种充电站日前需求响应潜力预测模型构建、预测方法及系统，包括获取充电站的历史日充电数据，确定响应用户；设置充电调度约束条件，对响应用户在历史日的需求响应时段内的充电调度进行滚动优化，得到所有响应用户的充电调度策略和对应的充电站历史需求响应曲线；基于充电站历史需求响应曲线和历史日的响应影响因素矩阵，利用神经网络模型进行训练得到充电站日前需求响应潜力预测模型；该方法及系统通过采用预设的需求响应规则进行充电调度进行滚动优化，得到充电站历史需求响应曲线，并将充电站历史需求响应曲线作为模型的输出进行模型的训练，能够有效提高充电站日前需求响应潜力预测的准确率，缩短模型训练的时间。
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公开(公告)号：CN118689646A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410749538.6
申请日：2024-06-12
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种考虑时空调节的互联数据中心负荷建模、调度方法及系统，包括：基于数据网络中多个空间分散布设的互联数据中心，获取每个互联数据中心的工作负载，并对工作负载进行分类；获取互联数据中心的负荷结构和互联数据中心处理各类工作负载时的能耗特性，构建互联数据中心的负荷用电功率模型；基于各类工作负载的时空调节特性设置约束条件，对负荷用电功率模型进行约束，得到互联数据中心负荷模型；该方法及系统通过分类讨论互联数据中心处理各类工作负载的能耗特性，实现对互联数据中心的负荷进行更精准的建模，并考虑工作负载的时空调节特性对互联数据中心负荷模型进行约束，使后续可实现多个互联数据中心负荷的跨空间区域协同。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116681325A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310479112.9
申请日：2023-04-28
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 陈重韬 , 李欣怡 , 王畅 , 李信 , 王艺霏 , 温馨 , 张海明 , 马跃 , 娄竞 , 邢宁哲 , 梁东 , 王骏 , 尚芳剑 , 姚艳丽 , 梁潇 , 刘卫卫 , 王森 , 庞思睿 , 苏丹 , 那琼澜 , 姜蕴洲 , 曲洪泽 , 周子阔 , 王晓慧 , 黄复鹏 , 安宁钰 , 雷舒娅 , 张文思
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/23 , G06F18/24
Abstract: 本文涉及数据处理领域，提供了一种电网数据处理方法及装置，其中，方法包括：对电力监控系统检测到的电网数据进行聚类处理，所述电网数据包括多个电网参数的数据；对每一聚类结果进行统计分析，得到每一聚类结果的特征信息；根据每一聚类结果的特征信息及每一聚类结果的标签，建立主数据分类识别模型，其中，所述标签用于标识数据是否为主数据；当电力监控系统产生新数据时，利用所述主数据分类识别模型识别所述新数据，得到新数据的标签。本文能够在主数据识别时避免人为因素影响，提高主数据识别效率及准确率。
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公开(公告)号：CN114880406B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210482742.7
申请日：2022-05-05
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G06F16/28 , G06F18/23213 , G06F18/22
Abstract: 本发明提供了一种数据管理方法及装置，该方法包括：结合多个系统的业务数据为多个主题域中的各业务实体建立主数据，业务数据中包含各业务实体的实体信息；根据第一判别模型和主数据，对第一初始关联关系进行一致性校核，基于校核结果对第一初始关联关系进行调整，得到第一关联关系；根据第二判别模型和主数据，对第二初始关联关系进行一致性校核，基于校核结果对第二初始关联关系进行调整，得到第二关联关系；结合第一关联关系、第二关联关系建立实体‑关系主数据。通过执行本发明得到的各业务实体主数据更完整，且建立的实体‑关系主数据能够实现非直接相邻的业务实体之间的关联映射以及与相关业务实体关键属性信息的快速搜索和共享。
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公开(公告)号：CN114722329B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202210649972.8
申请日：2022-06-10
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G06F17/10
Abstract: 本发明实施例涉及一种电动汽车碳减排量核算方法、装置及电子设备。包括：获取电动汽车在核算期内的充电电量和放电电量；基于区域电网碳排放因子，确定区域用电二氧化碳排放系数；基于电动汽车‑燃油汽车能量转换二氧化碳排放系数和区域用电二氧化碳排放系数，确定电动汽车区域用电碳减排因子；将充电电量和放电电量、区域用电二氧化碳排放系数及电动汽车区域用电碳减排因子，输入到预设的电动汽车碳减排核算模型，获得电动汽车碳减排量。通过该方式，针对碳积分核定与交易需求，在缺少碳排放量责任核定的现状下，根据电动汽车碳减排核算模型，实现电动汽车用电行驶替代传统油车用油行驶和向电网放电替代传统能源发电所减排的二氧化碳量核算。
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公开(公告)号：CN117638877A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311516747.8
申请日：2023-11-14
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 东南大学 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的电网动态分区方法及装置，包括构建新能源发电机组的第一出力约束条件和灵活性资源的第二出力约束条件；基于电网潮流约束条件、网络拓扑约束条件、第一出力约束条件和第二出力约束条件，对目标电网区域进行划分得到待优化电网分区拓扑；根据最小生成树局部搜索算法和强化学习算法，对待优化电网分区拓扑进行筛选，以确定具有最小阻塞程度的电网分区拓扑。本发明提供的基于深度强化学习的电网动态分区方法，采用最小生成树局部搜索算法和强化学习算法进行电网的动态分区，可以做到电网秒级调整，在需要进行电网紧急调控时迅速给出分区策略及可调节灵活性资源的出力，提高了电网的灵活性与稳定性。
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公开(公告)号：CN117033920A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311130722.4
申请日：2023-09-04
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 华北电力大学 , 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/15 , G06F18/2433 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及分布式储能技术领域，具体涉及分布式储能系统的数据质量评估方法、装置及计算机设备。该方法包括：获取分布式储能系统的待评估数据；根据待评估数据的数据缺失情况确定完整性评估结果；根据待评估数据中不同数据源的时间关系和数值关系确定一致性评估结果；根据待评估数据的数据变化情况确定准确性评估结果；根据待评估数据的时间信息确定时效性评估结果。通过实施本发明，对分布式储能系统的待评估数据进行完整性、一致性、准确性和时效性四个维度的评估，实现了对分布式储能系统多维度数据质量的评估，有利于对分布式储能系统的综合预测与能量协调管理。
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