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公开(公告)号：CN116029559B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310315523.4
申请日：2023-03-29
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种电力系统基建项目组合方案决策方法，首先基于基建项目集生成多个备选的基建项目组合方案，计算各备选方案的综合效用值，选取综合效用值最大的备选方案作为最佳方案，然后对最佳方案中各新能源配套基建项目分别进行风险评估，得到新能源弃电量期望后判断各新能源配套基建项目的新能源弃电量期望是否超过设定阈值，若均不超过，则将该最佳方案作为最终电力系统基建项目组合方案，若至少一项超过，则将超过设定阈值的新能源配套基建项目剔除后重新确定项目组合方案。本方法一方面通过综合效用值选取最佳方案，保证了整体建设效益，另一方面通过弃电量期望量化基建项目不能满足新能源可靠消纳的风险，确保新能源可靠消纳。
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公开(公告)号：CN115994459A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310294061.2
申请日：2023-03-24
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06F30/20 , G06N3/126 , G06N3/006 , G06F113/04 , G06F111/06
Abstract: 一种海量电网基建项目建设时序优化方法，该方法先建立电网基建项目画像特征与建设成效指标的传导模型，再基于所述传导模型，构建以建设成效最大和规划建设成本最小为目标的电网基建项目建设时序优化模型，然后对所述电网基建项目建设时序优化模型进行求解，得到各电网基建项目的最优建设时序方案。本发明不仅实现了多约束条件下的海量电网基建项目建设时序的优化，而且降低了模型的计算维度，保证了模型的计算精度。
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公开(公告)号：CN115994459B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310294061.2
申请日：2023-03-24
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06F30/20 , G06N3/126 , G06N3/006 , G06F113/04 , G06F111/06
Abstract: 一种海量电网基建项目建设时序优化方法，该方法先建立电网基建项目画像特征与建设成效指标的传导模型，再基于所述传导模型，构建以建设成效最大和规划建设成本最小为目标的电网基建项目建设时序优化模型，然后对所述电网基建项目建设时序优化模型进行求解，得到各电网基建项目的最优建设时序方案。本发明不仅实现了多约束条件下的海量电网基建项目建设时序的优化，而且降低了模型的计算维度，保证了模型的计算精度。
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公开(公告)号：CN114648297A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210226239.5
申请日：2022-03-09
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 国网湖北省电力有限公司
Abstract: 一种考虑项目关联特性的海量电网基建项目优选方法，包括以下步骤：从电网基建项目的工程属性以及项目自身固有属性出发确立项目实体节点类型以及项目之间的特殊关联关系；提出一种由以项目实体节点特征向量‑特殊关联关系‑项目实体节点特征向量构成的原始三元组输入、关系图卷积神经网络编码器、DistMutlt解码器、以交叉熵损失为基础的边界损失运算四部分组成的海量电网基建项目关联特性识别方法；以关键特征指标库为基础构建优选模型的目标函数，模型的约束条件包括投资规模约束、供电能力约束和关联特性约束。本设计不仅实现对海量电网基建项目之间关联特性的准确识别，而且使得海量电网基建项目优选结果更为科学合理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114611768B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210173270.7
申请日：2022-02-24
Applicant: 国网湖北省电力有限公司 , 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 一种配电网业扩配套容量时序建设规模预测方法，包括以下步骤：提取类似业扩配套容量建设项目的时序影响因素数据和历史建设容量数据；对数据集进行预处理并划分为训练集和测试集；构建基于可解释循环神经网络的配电网业扩配套容量时序建设规模预测模型，该预测模型包括输入层、线性层、非线性特征提取层与线性回归层；对预测模型的权重参数施加相应惩罚约束得到改进后的预测模型；将训练集的数据输入改进后的预测模型中进行训练，将测试集的数据输入训练后的预测模型得到预测结果；判断预测结果与真实值偏差是否在允许范围内，若是，则输出预测结果。本设计在保证预测结果可解释性与预测精度的同时，提高了预测算法结构的灵活性。
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公开(公告)号：CN119251641A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411104804.6
申请日：2024-08-13
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
Inventor： 周明 , 马莉 , 武强 , 张洪 , 张童彦 , 祁利 , 王枫 , 李智威 , 孙利平 , 廖晓红 , 张赵阳 , 周英博 , 贺兰菲 , 熊伟 , 周蠡 , 蔡杰 , 陈然 , 熊川羽 , 程钊 , 熊一 , 舒思睿 , 李吕满 , 徐昊天 , 陈军
IPC: G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 一种基于SENet和EffNet的输电线路可靠性预测方法、系统及设备，方法首先获取目标区域图像数据并构建输电线路的神经网络模型，然后通过神经网络模型进行可靠性测算；本发明通过综合数据分析方法，集成图像、电气和天气等多源数据，通过卷积神经网络的卷积层、融合模块和池化层等，提取并融合多维度特征，形成综合特征向量，该向量经过全连接层整合，结合非线性变换和归一化处理，增强了模型的训练效率和稳定性，通过复合缩放层调整特征尺度，最终由决策层输出输电线路的可靠性预测，能有效反映输电线路的实时状态，提升可靠性评估的准确性，解决了传统方法中忽视实时环境和外部因素以及依赖历史经验的问题。
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公开(公告)号：CN117411066A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311188532.8
申请日：2023-09-13
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 国网湖北省电力有限公司
Inventor： 余轶 , 陈峰 , 柯方超 , 祁利 , 方仍存 , 周斌 , 魏聪 , 陈熙 , 胡婷 , 王法靖 , 张东寅 , 王怡聪 , 高晓晶 , 柯强 , 胡经伟 , 张天东 , 包鹏宇 , 胡钋
IPC: H02J3/38 , H02J3/46 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/126 , G06N7/01 , G06F18/23213
Abstract: 一种基于矩阵编码的新能源并网中长期规划方法及系统，该方法先基于风电、光伏出力以及负荷数据生成多个典型日出力场景，再构建包含上层规划模型和下层优化调度模型的多目标双层规划模型，其中，上层规划模型以风电和光伏的全寿命周期总成本最小为目标，下层优化调度模型以弃风弃光量最低、风光差异系数最小、系统总运行成本最小为目标，然后针对各典型日出力场景，求解上述多目标双层规划模型，得到最优规划方案。本发明不仅能够较好地兼顾规划成本费用与新能源消纳率，而且能够考虑了新能源的并网时序问题，适用于新能源并网的中长期规划。
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公开(公告)号：CN116029559A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310315523.4
申请日：2023-03-29
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 国网湖北省电力有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种电力系统基建项目组合方案决策方法，首先基于基建项目集生成多个备选的基建项目组合方案，计算各备选方案的综合效用值，选取综合效用值最大的备选方案作为最佳方案，然后对最佳方案中各新能源配套基建项目分别进行风险评估，得到新能源弃电量期望后判断各新能源配套基建项目的新能源弃电量期望是否超过设定阈值，若均不超过，则将该最佳方案作为最终电力系统基建项目组合方案，若至少一项超过，则将超过设定阈值的新能源配套基建项目剔除后重新确定项目组合方案。本方法一方面通过综合效用值选取最佳方案，保证了整体建设效益，另一方面通过弃电量期望量化基建项目不能满足新能源可靠消纳的风险，确保新能源可靠消纳。
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公开(公告)号：CN114611768A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210173270.7
申请日：2022-02-24
Applicant: 国网湖北省电力有限公司 , 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 一种配电网业扩配套容量时序建设规模预测方法，包括以下步骤：提取类似业扩配套容量建设项目的时序影响因素数据和历史建设容量数据；对数据集进行预处理并划分为训练集和测试集；构建基于可解释循环神经网络的配电网业扩配套容量时序建设规模预测模型，该预测模型包括输入层、线性层、非线性特征提取层与线性回归层；对预测模型的权重参数施加相应惩罚约束得到改进后的预测模型；将训练集的数据输入改进后的预测模型中进行训练，将测试集的数据输入训练后的预测模型得到预测结果；判断预测结果与真实值偏差是否在允许范围内，若是，则输出预测结果。本设计在保证预测结果可解释性与预测精度的同时，提高了预测算法结构的灵活性。
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