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公开(公告)号：CN114119218A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111219370.0
申请日：2021-10-20
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明提出了一种基于ADMM算法的配电网多主体分布式交易量调整方法，包括：获取产消者的交易量请求数据，根据交易量请求数据生成交易量矩阵，将交易量矩阵输入交易模型生成ADMM算法中的一致性问题；将一致性问题分解得到单一卖方和单一买方的子问题，通过对子问题进行ADMM迭代求解得到卖方辅助变量和买方辅助变量，通过计算卖方辅助变量和买方辅助变量的平均值更新交易量矩阵；当卖方辅助变量、买方辅助变量与更新后的交易量矩阵的差值小于预设限值时，停止迭代，根据更新后的交易量矩阵调整产消者的电能消费量和电能注入量。本发明考虑到征收过网费的情况，能实现配电网多主体间电能的完全分布式交易，有效保护了产消者的隐私。
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公开(公告)号：CN114119218B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202111219370.0
申请日：2021-10-20
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明提出了一种基于ADMM算法的配电网多主体分布式交易量调整方法，包括：获取产消者的交易量请求数据，根据交易量请求数据生成交易量矩阵，将交易量矩阵输入交易模型生成ADMM算法中的一致性问题；将一致性问题分解得到单一卖方和单一买方的子问题，通过对子问题进行ADMM迭代求解得到卖方辅助变量和买方辅助变量，通过计算卖方辅助变量和买方辅助变量的平均值更新交易量矩阵；当卖方辅助变量、买方辅助变量与更新后的交易量矩阵的差值小于预设限值时，停止迭代，根据更新后的交易量矩阵调整产消者的电能消费量和电能注入量。本发明考虑到征收过网费的情况，能实现配电网多主体间电能的完全分布式交易，有效保护了产消者的隐私。
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公开(公告)号：CN118261421A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410377895.4
申请日：2024-03-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明公开了一种电网项目的投资执行风险评估方法。该方法包括：获取电网项目的基础项目数据；其中，所述电网项目包括已投产项目、已完成决算项目和未决算项目；对所述基础项目数据进行分析得到关键参数；建立工程成本预测模型，将所述关键参数输入到所述工程成本预测模型中，计算得到当期期末累计工程成本预测值；将所述当期期末累计工程成本预测值与本年投资计划进行对比评估，得到评估结果。本发明通过预测当期期末累计工程成本，将当期期末累计工程成本预测值与本年投资计划进行对比评估，能够实时监测到电网基建项目投资完成执行情况，评估项目执行风险，并辅助项目投资计划调整。
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公开(公告)号：CN115719109A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202211388986.5
申请日：2022-11-08
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
Inventor： 杨翾 , 徐祥海 , 商佳宜 , 张志鹏 , 陈致远 , 赵天煜 , 陆海波 , 龚莺飞 , 李飞 , 陈琳 , 王岗 , 徐航 , 吴望冰 , 来益博 , 方响 , 孔维禄 , 卢家驹
Abstract: 本发明公开了一种基于萤火虫算法和全寿命周期模型的变电站选址定容方法，解决了现有技术的不足，包括步骤1，系统初始化，根据负载预测情况确定变电站数量的最小值和最大值；步骤2，设置变电站的数量从最小值开始，通过萤火虫算法确定最优变电站位置，并计算每个变电站的容量，完成一个变电站选址定容方案，每确定一次最优变电站位置后设置变电站的数量加一，再完成一个新的变电站选址定容方案，直到设置变电站的数量到达最大值，跳转至步骤3；步骤3，通过全寿命周期模型计算每个变电站选址定容方案的变电站全生命周期成本，取最小的全生命周期成本的变电站选址定容方案，完成变电站的选址定容。
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公开(公告)号：CN112101719A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010795674.0
申请日：2020-08-10
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本申请实施例提出了基于组合赋权法的电能质量指标权重确定方法，包括确定各个电能质量指标顺序，基于层次分析法完成各指标主观权重的分析，运用专家调查法获得各指标的主观权重，采用熵权法计算各指标的客观权重，运用变异系数法按照各指标在电能质量观测值变异程度对权重进行赋值，采用模糊算法考虑全部因素对电能质呈的好坏影响程度进行评价，求得综合权重。通过结合主观赋权的层次分析法与专家调查法，客观赋权的熵权法与变异系数法，建立基于组合赋权法的评估模型对权重进行优化处理，得到模型最优权重，采用模型进行电能质量分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118427592A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410535327.2
申请日：2024-04-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出了一种基于智能电表数据的工业储能设备识别方法，利用非侵入式负荷监测技术进行储能系统的检测和容量识别，包括使用DTW算法评估用户电力消费模式的相似度，并结合k‑NN算法分析得分，以识别电力消费中的显著变化。还采用了高斯缩放和K‑S统计测试来验证检测结果的准确性。引入了基于BP神经网络的储能装置容量识别模型，并结合优化的粒子群算法实现实时在线识别。本发明能有效提高未经授权的储能设备的检测率，降低误报率和漏报率，准确识别储能设备容量。可以更有效地监控电网，确保电力资源合理分配和使用，支持智能电网的可持续发展，同时避免未授权设备带来的电网稳定性和安全性问题。
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公开(公告)号：CN117350416A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202310496424.0
申请日：2023-04-27
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06F18/15
Abstract: 本发明公开了一种基于LightGBM的电量预测方法，包括以下步骤：数据采集；对采集数据进行特征提取；对特征数据进行划分；训练LightGBM模型参数；评价LightGBM模型；评价通过后进行电量预测。通过对缺失数据进行处理，实现对于采集数据效率的优化，使用循环神经网络提取数据特征，划分为训练集、验证集和测试集后训练得到LightGBM模型，在对LightGBM模型使用均方根误差评估、平均绝对误差评估和平均绝对百分比误差评估合格后进行电量预测，从而实现直方图算法和GOSS技术解决大规模数据预测的问题。
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公开(公告)号：CN111030191B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN201911261967.4
申请日：2019-12-10
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了基于多目标协同和自趋优运行的细胞电网规划方法，本发明针对偏远地区的能源供应，提出了清洁、可靠、经济的能源分配系统的细胞网络框架。该框架不仅可以提高每个电网细胞的生存能力，而且可以降低网络设计的难度。用于自我优化的单细胞网络模型由三层组成，用于连接输入和输出，并使内部状态完全可观测。多细胞网络模型提供了处理多目标协作的全局视角。在此基础上，可以解决三个问题，即提高可再生能源消费比重、源储协同和经济规划与运行。
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公开(公告)号：CN114243760A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111412107.3
申请日：2021-11-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
Abstract: 本申请实施例提出了适用于配电网的光伏储能协调配置方法，包括确定光伏储能最优化目标函数；构建用于对分布式电源接入的区域配电网进行储能的储能系统，结合储能系统运行曲线确定储能系统的配置容量；基于包括储能功率约束、储能运行约束、潮流平衡在内的条件确定针对储能系统的约束总条件；在约束总条件约束条件下基于粒子群优化算法对最优化目标函数进行求解，确定储能调节策略。以削峰填谷作为负荷控制的优化目标，以光伏储能系统成本优化作为储能配置目标，并将成本控制与负荷控制相结合，得到合理的储能系统优化配置结果。
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公开(公告)号：CN112436506A
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN202011158850.6
申请日：2020-10-26
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明提出了一种基于遗传算法的配电网拓扑重构方法，包括：根据配电网中联络开关和分段开关在配电网拓扑中的位置关系，构建与配电网拓扑对应的染色体，所述染色体以十进制编码取值；通过牛顿潮流算法计算各个染色体的目标函数，根据目标函数结合拥挤度对染色体进行等级排序；根据等级排序的结果，基于遗传算法筛选出目标种群；根据目标种群中的染色体确定重构的配电网拓扑。以联络开关的长度作为染色体的长度，并以十进制对染色体进行编码，就能保证对应的拓扑满足可行解的约束条件，使可行解的占比高于传统的二进制编码方式。再通过NSGA II遗传算法对染色体进行精英选择，从而得到最优的配电网重构拓扑。
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