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公开(公告)号：CN114493650A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111553529.2
申请日：2021-12-17
申请人： 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种短期电力现货市场下购售电报价决策方法及决策系统，步骤S1：获得历史数据，并根据获得的历史数据对现货价格和负荷进行建模预测；步骤S2：根据预测结果，从发电侧计划购买合同电量、日前电量，并构建购电成本与售电收益模型；步骤S3：采用CVaR对购售电风险进行度量；步骤S4：根据购电成本、售电收益和售电风险，建立“购电成本‑售电收入‑风险”模型；步骤S5：求解步骤S4建立的“购电成本‑售电收入‑风险”模型，得到报价曲线及报价决策；本发明解决短期电力现货市场下的购售电报价决策，并通过计算求解给出报价曲线，得到最优报价决策。
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公开(公告)号：CN109255505B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201811385455.4
申请日：2018-11-20
申请人： 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 东北大学 , 沈阳电力勘测设计院有限责任公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种多模型融合神经网络的短期负荷预测方法，步骤为：数据获取及预处理得到数据集；将数据集分割为训练集和验证集；单独构造基于反向传播算法的多种模型，使用训练集的输入向量序列训练模型；使用多种单独模型的输出作为输入训练一个顶层DNN模型；将单独训练的模型和顶层DNN模型融合，进行精调；用验证集验证训练好的模型，通过对比测试集和验证集的精度和误差，调整模型参数，通过多次训练，选择验证集表现最好的模型作为训练结果；在实际环境中运行模型，当预测值和实际值出现较大偏差时，将最新数据加入训练集再次训练模型。本发明采用单独训练、组合调优的方式，降低了部署的复杂度，精度优于单个模型，具有良好的实用价值。
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公开(公告)号：CN109149600A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201811027604.X
申请日：2018-09-04
申请人： 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 大连理工大学
IPC分类号： H02J3/24
CPC分类号： H02J3/24 , H02J2003/007
摘要： 本发明涉及电力技术领域，尤其涉及一种基于模型预测控制的频率响应集中控制方法。包括：针对火电机组展开研究，使用解析方法描述互联电网中各区域机组频率响应动态过程、分析机组各模块的工作原理，搭建各机组调速器、汽轮机、发电机、PID控制器四个模块模型，得出各模块频率响应动态模型解析表达式；将现有频率响应控制由分散控制转变为集中控制；为将系统频率迅速恢复到额定值；采用模型预测控制依据集中控制输入信号实时计算机组控制信号，调整模型预测控制器输出，调节调速器阀门开度，改变机组出力。本发明在保证系统运行安全约束的前提下，提高系统拦截频率下降的能力，降低低频减载、解列等事故发生，提高大扰动下系统的频率稳定能力。
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公开(公告)号：CN112884077A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110323783.7
申请日：2021-03-26
申请人： 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 东北大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了基于形状的动态时间归整聚类的园区短期负荷预测方法，该方法包括以下步骤：获取数据并预处理；完成对园区不同单位主体能耗行为的聚类分析；对不同园区用户下一时刻的负荷行为聚类结果进行预测；得到园区最终的短期负荷预测结果；将负荷数据及其对应数据分为训练集和验证集；将输入向量之后固定时间的实际负荷作为模型输出的训练目标；选择验证集表现最好的模型作为训练结果；在实际环境中运行长短期记忆模型，且当预测值和实际值出现较大偏差时，将最新数据加入训练集再次训练模型。有益效果：本发明提出的方法有效融入园区用户每日能耗行为特征进行短期负荷预测，可以有效提升预测精度。
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公开(公告)号：CN109255505A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811385455.4
申请日：2018-11-20
申请人： 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 东北大学 , 沈阳电力勘测设计院有限责任公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种多模型融合神经网络的短期负荷预测方法，步骤为：数据获取及预处理得到数据集；将数据集分割为训练集和验证集；单独构造基于反向传播算法的多种模型，使用训练集的输入向量序列训练模型；使用多种单独模型的输出作为输入训练一个顶层DNN模型；将单独训练的模型和顶层DNN模型融合，进行精调；用验证集验证训练好的模型，通过对比测试集和验证集的精度和误差，调整模型参数，通过多次训练，选择验证集表现最好的模型作为训练结果；在实际环境中运行模型，当预测值和实际值出现较大偏差时，将最新数据加入训练集再次训练模型。本发明采用单独训练、组合调优的方式，降低了部署的复杂度，精度优于单个模型，具有良好的实用价值。
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公开(公告)号：CN112541679B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202011466030.3
申请日：2020-12-14
申请人： 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东北大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F16/2458 , G06T11/20
摘要： 本发明提供一种负荷重分配攻击下电网的防护方法，涉及输配电技术领域。该方法首先通过对电网历史数据的分析，描述电网各个时段的历史负荷曲线，并且对未来电网各个时段的负载用电情况和负载的用电行为进行预测，得到电网负荷预测曲线；根据电网历史负荷曲线及负荷预测曲线确定智能电表测量负荷波动阈值的范围，并得到预测的负荷波动阈值；再判断电网用户侧的智能电表实时测量出的负荷波动的阈值是否大于预测的负荷波动阈值，如果超过预测的负荷波动阈值，则判定该智能电表遭到负荷重分配攻击，并计算智能电表遭受负荷重分配攻击风险概率，设定攻击前后负荷的权重系数引导电网调度人员进行合理的负荷分配。
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公开(公告)号：CN111126445A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911197386.9
申请日：2019-11-29
申请人： 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及电力系统负荷预测领域和大数据领域，特别涉及一种面向智能电表海量数据的多步聚合负荷预测方法。本发明首先对用户的典型负荷曲线进行聚类；再用聚类结果训练一个分类网络；接下来为每一个簇的聚合曲线训练一个预测模型，再将所有簇的预测值加起来得到总聚合预测。本发明通过聚类类似用户，使得一类用户可以被专用的预测模型预测，提升了预测阶段的专业性。通过分类算法，使得新加入的用户可被直接分如某一类，防止反复执行海量数据的聚类操作，大大节省了运行时间，提升了本发明实际操作的可能性。本发明适用于智能电表海量数据的聚合预测，并且能够显著提升聚合预测精度。
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公开(公告)号：CN109687427A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811423330.6
申请日：2018-11-27
申请人： 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 辽宁电力建设监理有限公司 , 沈阳电力勘测设计院有限责任公司
发明人： 王淼 , 卢天琪 , 杨继业 , 于长永 , 南哲 , 蒋理 , 张建森 , 赫鑫 , 宋卓然 , 李华 , 鄢闯 , 修策 , 满林坤 , 何昕 , 李占军 , 王涛 , 肖雪 , 芦思晨 , 张建 , 赵琳 , 于大勇 , 吕忠华 , 李芳 , 孙鸣泽 , 朱赫炎 , 陈友慧 , 李美君 , 李博 , 谷峥 , 刘玥 , 唐萌 , 常乐 , 崔殿启 , 曹南君 , 武志锴 , 徐维懋
CPC分类号： H02J3/00 , G01R31/086 , G01R31/088 , H02J2003/007
摘要： 本发明属于配电网故障诊断技术领域，特别涉及一种基于MAS优化协调的配电网故障诊断系统。包括诊断Agent、优化协调Agent、数据处理Agent、数据采集Agent、通信Agent以及用户接口Agent，诊断Agent包括全局诊断Agent和区域诊断Agent；优化协调Agent包括全局优化协调Agent和区域优化协调Agent；区域诊断Agent包括开关层诊断Agent、馈线层诊断Agent和变电站层诊断Agent。电网在局部利用区域诊断获取初步诊断结果，由全局诊断综合全网诊断结果形成全局诊断结论，协调控制各区域诊断间、区域诊断与全局诊断协调配合，加强诊断强度和准确性，保证诊断精度。
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公开(公告)号：CN115131170A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210817298.X
申请日：2022-07-12
申请人： 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F16/215 , G06F16/25 , G06F17/18 , G06Q40/04
摘要： 本发明涉及基于大数据的数字化经营信息预测及模拟推演方法，包括以下步骤：获取电网历史数据并进行预处理；构建时序预测模型及大数据预测模型，并通过预处理后的电网历史数据对大数据预测模型进行训练；将待测电网数据输入调优后的时序预测模型及训练完的大数据预测模型，对未来电网数据进行预测。本发明相较于现有技术方式，本发明对于各类源数据文件类型及数据库类型都有良好的适配性与集成性。相较于现有技术方式，本发明对于最终用户的操作基本实现全程自动化，且最终的输出数据结果具有更好的普遍适用性。
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公开(公告)号：CN115131169A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210817297.5
申请日：2022-07-12
申请人： 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于数据监控分析及可视化领域，具体说是一种基于海量数据的电网运营多场景监控分析系统及方法，包括：数据获取单元，获取并存储电网数据；备选指标库，对接收到数据存储单元的电网数据进行筛选，筛选出对应监测分析模块所需要进行监测分析的电网数据集，并发送至数据清洗模块；数据清洗模块，子数据进行清洗后发送至监测分析模块；监测分析模块，对接收到电网数据集进行监测分析，并分析得到子数据之间的联动关系的分析结果；可视化展示模块，将分析结果在可视化展示界面上展示。本发明针对历史数据的使用率高，通过备选指标库选择确定对象，不同模块针对实时数据进行及时分析，不存在滞后性，且数据源兼容性强。
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