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公开(公告)号：CN117291303A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311277804.1
申请日：2023-09-28
申请人： 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
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639
摘要： 基于多能源互补的分布式供能系统优化方法、装置及介质，包括：统计供能区域内能够并网的功能设备的额定容量、供能区域内设备的拓扑连接关系；基于供能区域用能历史数据逐时间段给定供能区域的能源需求量；在供能设备的额定容量、拓扑连接关系和逐时间段给定供能区域的能源需求量的基础上，以综合评价指标最大为优化目标，和约束条件建立分布式供能系统的优化模型；利用混合整数非线性规划方法对分布式供能系统的优化模型进行求解，得到新的供能系统运行方式和综合评价指标，获得最优综合评价指标时，输出对应的最优供能系统运行方式。本发明兼顾经济指标、碳排放指标和能耗指标，实现了分布式供能网络结构和运行方式的优化配置和综合效益最大化。
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公开(公告)号：CN118779634A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410908842.0
申请日：2024-07-08
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司宿迁供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/213
摘要： 本发明公开一种可解释负荷时序高维拓扑特征提取方法和系统，属于电力负荷数据分析领域，方法包括：获取负荷数据，并提取对应的一维时间序列；采用Taken’s嵌入将负荷数据的一维时间序列嵌入到高维空间中；采用基于持续同调的拓扑数据分析方法，从高维空间中提取得到可解释负荷时序高维拓扑特征。该方法具有较强的可解释性，在降低计算成本的同时提高了精度。
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公开(公告)号：CN117808117A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311595879.4
申请日：2023-11-27
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 基于环境奖励模糊自适应的强化学习方法、装置及介质，该方法通过环境客观指标数值计算与趋势分析、环境客观指标关联的权重系数增量的模糊计算、环境客观指标关联的权重系数增量的二次处理和环境总体奖励合成，实现环境奖励模糊自适应，再结合状态、动作和智能体等其他强化学习必需要素，进而实现基于环境奖励模糊自适应的强化学习。本发明在确保环境奖励自适应调整方向与环境实际特性变化的相关性的同时，实现自动探索“最优奖励”，提升了强化学习的泛化性，进而深化和扩展了强化学习的应用价值和领域。
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公开(公告)号：CN116862073A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310890546.8
申请日：2023-07-19
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及水电调度技术领域，公开了一种单水电站水力机组优化调度方法、装置、设备及介质，该方法包括：根据优化目标以及约束条件确定单水电站机组组合问题对应的问题定义；基于拉格朗日对偶分解法确定优化目标求得最优解对应的最优性条件；基于最优性条件对问题定义进行简化，得到简化的等价问题定义；根据简化的等价问题定义对单水电站机组组合问题进行求解，得到单水电站水力机组优化调度方案。由于采用拉格朗日对偶分解法确定了优化目标求得最优解对应的最优性条件，基于最优性条件对问题定义进行简化再求解确定优化调度方法，达到了减少计算时间的效果，解决了相关技术中存在的确定单水电站水力机组优化调度方案所需的计算时间较长的问题。
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公开(公告)号：CN118013692A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311835542.6
申请日：2023-12-28
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , H02J13/00 , G06Q10/063 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06Q10/067 , G06F113/04 , G06F111/04 , G06F119/10
摘要： 本发明提供了一种基于事件触发机制和滤波器的配网状态估计方法及系统，包括：获取配网中的数据量测信息，利用事件触发机制更新所述数据量测信息；基于更新后的数据量测信息结合预先建立的线性化的系统方程，描述当前时刻状态与下一时刻状态的关系；基于当前时刻状态与下一时刻状态的关系，结合预先构建的滤波器模型，计算混合滤波器加权增益；基于所述混合滤波器加权增益利用混合滤波器计算状态估计值；其中，所述滤波器模型是在卡尔曼滤波器的基础上构建H∞滤波器目标函数和约束条件建立的。本发明引入了事件触发机制，在保证状态估计准确性的情况下，有效减少非必要数据传输次数，提高网络通信效率，且事件触发条件不会导致奇诺现象发生。
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公开(公告)号：CN117895523A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311862577.9
申请日：2023-12-29
申请人： 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
摘要： 一种电力系统净负荷可接纳域优化调度方法及系统，包括：基于新仿射策略和对偶理论对预先构建的电力系统净负荷可接纳域优化调度模型进行转化，得到线性规划模型；采用求解器对线性规划模型进行求解，得到优化调度方案；其中，所述电力系统净负荷可接纳域优化调度模型是将净负荷可接纳域定义为需要决策的间隙，基于电力系统对节点净负荷扰动的接纳能力造成的影响构建的。本发明将净负荷可接纳域定义为需要决策的“间隙”替代传统的信息间隙决策理论所引入的不确定集合，研究系统对节点净负荷扰动的接纳能力造成的影响，可以为决策者提供更加全面合理的调度方案。
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公开(公告)号：CN117422587A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311412681.8
申请日：2023-10-27
申请人： 北京电力交易中心有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 嵇士杰 , 谢文 , 刘永辉 , 杨訸 , 李杰 , 王轶申 , 林龙 , 杨宁 , 白宇 , 孙鸿雁 , 胡婉莉 , 宋春雨 , 张强 , 刘杰 , 李海强 , 王一哲 , 王帆 , 纪鹏 , 邢通 , 司良奇 , 孙田 , 梁赫霄 , 于松泰 , 董晓亮
摘要： 本发明涉及电力市场出清技术领域，公开了一种电力优化出清智能求解加速方法、装置、设备及介质，该方法包括：获取电力优化出清环境的优化目标和约束条件以及电力优化出清的总奖励函数；根据优化目标和约束条件建立电力优化出清环境模型；利用神经网络建立智能体；利用柔性动作评价算法根据电力优化出清环境模型、智能体以及电力优化出清的总奖励函数构建电力优化出清问题对应的强化学习模型；利用电力优化出清问题对应的强化学习模型得到电力优化出清结果。本发明通过构建电力优化出清问题对应的强化学习模型，实现了以较快的速度得到电力优化出清结果即电力优化出清问题较优解的目的，从而解决了电力优化出清问题求解时间过长的问题。
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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
申请人： 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分类号： G06F18/15 , G06F18/2433 , G06Q50/06
摘要： 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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公开(公告)号：CN116760091A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310735593.5
申请日：2023-06-20
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于图数据的精细化电力潮流追踪方法及装置。在该方法中，通过电力网络电力潮流图数据构建、电力网络精细化电力潮流追踪计算和电力网络电力潮流追踪结果生成三个子方法，可将电力网络电力潮流追踪问题转化为图搜索问题，避免了复杂网络划分，同时考虑了储能设备对电力网络电力潮流分布的影响，能够实现电力网络精细化时空尺度电力潮流追踪，并能与电力网络拓扑识别、状态估计等技术深度结合，具有良好的扩展性和实用性。
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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
申请人： 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分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045
摘要： 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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