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公开(公告)号:CN117114753A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202311179752.4
申请日:2023-09-13
申请人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司
IPC分类号: G06Q30/0203 , G06F18/24 , G06F18/23213 , G06F18/25
摘要: 本发明提出了一种基于德尔菲调查的终端能源消费评测方法及系统,通过构建技术预见评测指标体系以设计出调查问卷,并进行第一轮评测得到第一轮调查结果,根据不同题目进行汇总和整理分析得到分析结果,并获取调查指标进行分类以对调查问卷进行第二轮评测,并根据第一轮调查结果对第二轮评测结果进行修正以得到最终评测结果,然后进行汇总处理分析,并结合第一轮的调查结果进行数据融合以形成最终的预见结果,通过技术生命周期分析判断每类技术所处发展阶段,利用静态指标评价所得新技术聚类的技术前景以推测得到技术未来发展趋势;本发明可以对终端能源消费新技术进行技术评测和分析来对企业未来发展趋势做出判断和技术预见。
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公开(公告)号:CN117391237A
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311272215.4
申请日:2023-09-28
申请人: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q30/018 , G06Q10/067 , G06Q50/06
摘要: 本发明提出了一种省级碳排放及其交易规模预测方法、系统、设备及介质,涉及碳排放预测技术领域,其中一种省级碳排放及其交易规模预测方法包括:获取目标省份的经济社会基础数据和历史能源消耗数据,构建能源消耗LEAP模型,从而预测目标省份水平年的能源消耗,利用得到的各类消耗能源的碳排放因子计算该能源目标水平年的碳排放总量不同发展强度情景下目标水平年的能源消耗数据,根据对应能源的碳排放总量确定各能源碳排放峰值的目标年份,从而确定碳市场总交易规模,进而获取预测结果来制定碳减排的策略;本发明可准确预测目标年碳排量、目标省的碳排放峰值及峰值年,帮助目标省碳排放计划的实施和制定,推动实现了碳排放水平的目标。
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公开(公告)号:CN116454899A
公开(公告)日:2023-07-18
申请号:CN202310023599.X
申请日:2023-01-06
申请人: 国网能源研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院
IPC分类号: H02J3/14 , H02J3/00 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要: 本发明提供了一种温控负荷参与需求侧响应的控制策略的评价方法及系统,其中,该方法包括通过近似聚合方法分别建立空调和电热水器的聚合模型;根据空调的聚合模型,建立空调参与需求侧响应的第一控制策略;根据电热水器的聚合模型,建立电热水器参与需求侧响应的第二控制策略;基于减少功率跌落与响应后的聚合精度作为第一控制策略的评价指标,减少功率跌落与响应时间作为第二控制策略的评价指标,并采用层次分析法和模糊综合评价法分别对所述第一控制策略和所述第一控制策略进行优劣评价,确定各温控负荷参与需求侧响应中的调控策略。本发明解决了温控负荷参与电网需求侧响应出现功率跌落的情况的技术问题。
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公开(公告)号:CN112927019A
公开(公告)日:2021-06-08
申请号:CN202110266474.0
申请日:2021-03-11
摘要: 本发明涉及一种基于大学校园的可再生能源利用潜力的评估方法,该方法包括如下步骤:(1)确定大学校园所在地区可被利用可再生资源类别,并收集大地热流值、逐时风速和逐时日照强度数据;(2)计算当地浅层地热能可利用量,对当地地热能资源进行评估;(3)根据当地全年逐时风速,计算出当地风功率密度,对当地风能资源进行评估;(4)根据当地太阳能辐射强度,计算出年水平面总辐照量、水平面总辐射稳定度以及太阳能资源直射比,对当地太阳能资源进行评估;(5)根据可再生资源种类,结合可再生资源利用技术,对当地可再生资源利用效果进行评价。与现有技术相比,本发明评估结果可信度高,为大学校园的可再生能源利用潜力提供决策依据。
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公开(公告)号:CN113989069A
公开(公告)日:2022-01-28
申请号:CN202111267472.X
申请日:2021-10-29
摘要: 本发明涉及一种基于建筑用电负荷特征的负荷分解方法,其特征在于,包括以下步骤:采集建筑的用电总负荷和对应环境温度的时序数据,构成用电总负荷数据集;将用电总负荷划分为基础负荷、活动负荷和空调负荷;从用电总负荷数据集中分解出基础负荷、活动负荷和空调负荷;所述的分解过程包括以下步骤:对用电总负荷数据进行清洗;根据用电总负荷数据集确定各环境温度下的基础负荷;根据用电总负荷和对应的基础负荷,通过聚类算法将用电总负荷数据集分布的日期划分为非空调日和空调日;确定非空调日的活动负荷以及空调日的活动负荷和空调负荷。与现有技术相比,本发明实现对建筑总用电负荷的分解,掌握建筑各项负荷的用能规律。
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