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公开(公告)号：CN113888053A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111332966.1
申请日：2021-11-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F11/07 , G06F16/215 , G06F16/2458
Abstract: 一种基于多目标条件的电网可用资源最优匹配方法，包括如下步骤：S1、数据链路梳理：基于数据中台，围绕跨专业数据应用，开展业务数据流转梳理，梳理对应的源业务系统与数据表、生成方式、数据链路，形成数据资源清单和电网资源基础信息库，对数据状况实现全面准确掌握和高效管理，开展多站融合、可用资源自动判别技术研究；S2、数据匹配：对客户的多目标条件的技术需求进行查找，并根据客户的技术需求为其匹配与之对应的电网可用资源。本发明全面展示资源的业务承载能力和潜在价值，为实时对接市场需求提供精确数据支撑，实现可用资源自动判别，按资源类型、区域等维度实现统计、查询、分析。
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公开(公告)号：CN114580494A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210053678.0
申请日：2022-01-18
Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于随机森林算法的依据企业用电对排污行为的监测方法，其包括以下步骤：对排污企业用电数据进行聚类分析；建立随机森林计算模型，对不同的聚类进行分析计算；依据计算结果，进行监测，识别异常企业。本发明可以对环保部门重点关注的排污企业开展全天用电趋势分析，反映企业生产/排污时段；甄别偷排行为，监督错峰生产。
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公开(公告)号：CN115455719A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211166790.1
申请日：2022-09-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06F111/04
Abstract: 一种基于全生命周期碳成本的综合能源系统优化仿真方法，在对综合能源系统进行优化时，从全生命周期角度计算评价不同能源供应的碳排放量，进而将碳排放成本考虑到综合能源系统运行的综合成本当中，在给定的系统设备容量、效率等参数以及能源价格、碳配额、碳交易价格等边界条件下，以综合成本最低为优化目标，对综合能源系统的运行策略进行优化，实现综合能源系统综合运行成本最低。通过本发明，可以更好地指导综合能源系统在满足需求的前提下，进行生产计划的优化，降低运行成本，同时实现对环境的友好。
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公开(公告)号：CN110729733A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201911020202.1
申请日：2019-10-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种光伏电站谐波计算方法，包括以下步骤：步骤一、收集光伏电站各逆变器的设备参数；步骤二、在PSASP中建立潮流计算模型，其中所述地区电网模型用一台交流发电机模型和一台变压器模型进行等值替代，光伏电站模型用一台发电机模型进行等值替代；步骤三、将潮流计算模型数据刷新到PSASP潮流计算作业中进行潮流计算；步骤四、进入PSASP的电能质量评估模块，在谐波源负荷中依次录入步骤一收集到的各逆变器设备参数；步骤五、进行谐波计算。本发明能够明确和规范PSASP中光伏电站谐波计算和步骤和流程，具有建模简单、可靠性高、工作效率高等优点，可以大大减少设计人员工作量，解决工程技术人员的工作效率问题，提高设计和研究方案的可信程度。
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公开(公告)号：CN115169788A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210564011.7
申请日：2022-05-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及综合能源系统与评估领域，特别是一种基于主客观综合模糊分析的CCHP潜力用户挖掘方法，其特征在于：本发明首先提出了多维因素构建区域CCHP潜力用户挖掘模型，其次考虑到模糊分析方法主观性对挖掘结果的影响提出构建隶属度函数与主客观权重结合的方法进行模型求解，最后基于最大隶属度原则将隶属度与权重结合求解能源用户潜力值从而挖掘得到CCHP潜力用户。本发明满足大规模区域CCHP潜力用户的初步挖掘。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115829109B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202211487652.3
申请日：2022-11-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及综合能源系统领域，尤其涉及一种基于辐射状网络的综合能源系统网络集线器建模方法：其包括：提出基于分布式辐射状网络的电‑气‑热区域综合能源系统网络集线器矩阵化建模方法；建立基于分布式辐射状网络的电‑气‑热区域综合能源系统的电网网络模型；建立基于分布式辐射状网络的电‑气‑热区域综合能源系统的气网网络模型；建立基于分布式辐射状网络的电‑气‑热区域综合能源系统的热网网络模型；基于矩阵化建模方法处理电网网络模型、气网网络模型和热网网络模型，完成集线器矩阵化建模。本发明保护中间分布式系统的隐私并同时保留精度。
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公开(公告)号：CN115829109A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211487652.3
申请日：2022-11-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及综合能源系统领域，尤其涉及一种基于辐射状网络的综合能源系统网络集线器建模方法：其包括：提出基于分布式辐射状网络的电‑气‑热区域综合能源系统网络集线器矩阵化建模方法；建立基于分布式辐射状网络的电‑气‑热区域综合能源系统的电网网络模型；建立基于分布式辐射状网络的电‑气‑热区域综合能源系统的气网网络模型；建立基于分布式辐射状网络的电‑气‑热区域综合能源系统的热网网络模型；基于矩阵化建模方法处理电网网络模型、气网网络模型和热网网络模型，完成集线器矩阵化建模。本发明保护中间分布式系统的隐私并同时保留精度。
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公开(公告)号：CN110729733B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201911020202.1
申请日：2019-10-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种光伏电站谐波计算方法，包括以下步骤：步骤一、收集光伏电站各逆变器的设备参数；步骤二、在PSASP中建立潮流计算模型，其中所述地区电网模型用一台交流发电机模型和一台变压器模型进行等值替代，光伏电站模型用一台发电机模型进行等值替代；步骤三、将潮流计算模型数据刷新到PSASP潮流计算作业中进行潮流计算；步骤四、进入PSASP的电能质量评估模块，在谐波源负荷中依次录入步骤一收集到的各逆变器设备参数；步骤五、进行谐波计算。本发明能够明确和规范PSASP中光伏电站谐波计算和步骤和流程，具有建模简单、可靠性高、工作效率高等优点，可以大大减少设计人员工作量，解决工程技术人员的工作效率问题，提高设计和研究方案的可信程度。
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公开(公告)号：CN119443853A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411460862.2
申请日：2024-10-18
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N20/00 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供一种低压配电网接入承载力分析方法，涉及电网技术领域。方法包括：S1：获取预设时间内的历史数据；S2：对历史数据进行预处理，并形成数据集，并将数据集分为模型训练集和模型测试集；S3：基于模型训练集和模型测试集，构建基于机器学习的模型；S4：调用模型计算目标低压配网在规划年的电动汽车数量、目标低压配网在规划年的充电设施数据、目标低压配网在规划年的充电负荷数据以及目标低压配网在车网互动策略下的充电负荷数据；S5：分析获得规划年低压配电网接入承载力。该方法能够提升规划方案的科学性、可信度，支撑提早发现低压配网存在的潜在问题，提升安全性、可靠性和总体质量。
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公开(公告)号：CN117035167B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202310867826.7
申请日：2023-07-16
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06F17/16 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明具体涉及一种企业碳排放的预测方法，收集所述企业碳排放数据相关联的历史能源消费数据，并执行以下步骤：对历史能源消费数据进行处理、计算得到历史能源消费数据与企业碳排放数据之间的关联度DTW、判断历史能源消费数据与企业碳排放数据之间的关联程度的强弱、将强关联的历史能源消费数据代入长短期记忆神经网络进行迭代训练得到企业碳排放预测模型、进行企业碳排放预测；由于本发明通过不同的步骤筛选出了和企业碳排放强关联的历史能源消费数据作为长短期记忆神经网络的训练数据，大大减少了关联种类，加强了长短期记忆神经网络的挖掘效率，使得到的企业碳排放预测模型的预测精度更高。
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