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公开(公告)号：CN113947307A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111211382.9
申请日：2021-10-18
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
Inventor： 陈洪禹 , 张冶 , 关艳 , 高曦莹 , 陆心怡 , 夏靖怡 , 蔡亦浓 , 刘叶 , 孙佳音 , 周航 , 郭紫薇 , 孙嘉徽 , 蒋婷 , 戴菁 , 刘志同 , 宋宇萍 , 贾竹婷 , 沈小舟 , 宋晓文 , 张雯舒
Abstract: 本发明涉及一种基于负荷聚合商参与的电力系统资源高效配置方法。根据用电性质将负荷侧电力用户进行聚类划分，计算划分后的各类电力用户在电能需求量上的差别，提出了三种聚类电力用户电力饥渴函数，设计了电价影响因子和电力市场多类型用户实时电价计算方案，为电力市场提供正确的电价信号，结合电能供给状态，通过对电价信息的及时调整，引导电力用户均衡用电，使电能供需平衡，有效减轻电网在高峰时段的供电压力，降低高峰时段供电成本，推动电力交易市场建设，促进制定最佳电力分配及电力价格，提升电力系统运行效率，切实保证电力系统的供电可靠性，提高社会经济效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114037278A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111325170.3
申请日：2021-11-10
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
Inventor： 高曦莹 , 关艳 , 张冶 , 陈洪禹 , 田浩杰 , 陆心怡 , 夏靖怡 , 周航 , 王馨璐 , 郭紫薇 , 孙嘉徽 , 郭丹 , 宋轩宇 , 于跃 , 刘志同 , 李哲 , 王铭玉 , 田贵阳 , 闫奕名 , 杨玥
Abstract: 本发明公开了一种面向大工业用户低碳化治理评价方法，包括如下步骤：建立指标体系，并对指标体系内的指标进行指标性质划分；利用序分析法确定各指标的主观权重；利用变异系数法确定各指标的客观权重；基于最小二乘法，利用所述主观权重和客观权重计算各指标的组合权重；基于各指标的组合权重，利用TOPSIS综合评价方法对评价对象进行评价。该面向大工业用户低碳化治理评价方法，通过采用序分析法和变异系数法进行组合的组合赋权法，对大工业用户低碳治理评价上，既能克服不同大工业用户在不同水平上的分布问题，又能兼顾主客观权重的特点，克服大工业用户低碳治理的不确定性与模糊性，还可以直观的展示不同大工业用户的低碳治理水平。
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公开(公告)号：CN115714379A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211419977.8
申请日：2022-11-14
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司营销服务中心
Abstract: 本发明的实施例提供了基于电氢储能协调的电价碳价相关指数预测方法和设备。所述方法包括在固定时间范围内，以固定时间间隔获取目标区域内的电价碳价影响值，分别计算电源侧、电网侧和负荷侧对电氢储能协调的电价碳价相关指数的影响因子；根据电源侧、电网侧和负荷侧对电氢储能协调的电价碳价相关指数的影响因子，预测电价碳价相关指数。以此方式，可以计算电价碳价相关指数预测值，从而对新能源的发电减碳能力进行判断，以提升电网运行经济性。
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公开(公告)号：CN114595693B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202011428365.6
申请日：2020-12-07
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司营销服务中心 , 中国科学院沈阳自动化研究所 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06F40/30 , G06F40/242 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的文本情感分析方法，包括：步骤一：对文本样本数据进行预处理，人工预先进行情感评定等级标注；步骤二：构建用于在线文本情感分析的Self‑Attention深度学习模型，用训练集数据训练该模型；每次计算损失函数，计算输出层神经元的梯度并正向和反向传播更新每一层的网络参数值，直到达到截止条件后获取优化的Self‑Attention深度学习模型以及各网络参数；步骤三：采集实际文本语料数据，利用优化的Self‑Attention深度学习模型对数据进行处理，获取在线文本情感分析结果。
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公开(公告)号：CN115309889A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202110500303.X
申请日：2021-05-08
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司营销服务中心 , 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC: G06F16/35 , G06F40/205 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N7/02
Abstract: 本发明涉及一种基于模糊粗糙集的用户多标签细粒度情感分析方法，包括：步骤一：对在线文本样本数据进行预处理，人工预先进行情感评定等级标注；步骤二：首先通过对模糊关系方程进行求解来得到每个情感词的属性模糊情感强度；步骤三：采集实际文本语料数据，利用改进的模糊粗糙集方法来预测句子、段落和篇章的情感标签和强度。本发明具有较为快速准确分析用户文本情感属性及强度的功能，通过分析用户评价文本自动分析并给出用户情感分析的结果。
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公开(公告)号：CN114595693A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202011428365.6
申请日：2020-12-07
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司营销服务中心 , 中国科学院沈阳自动化研究所 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心
IPC: G06F40/30 , G06F40/242 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的文本情感分析方法，包括：步骤一：对文本样本数据进行预处理，人工预先进行情感评定等级标注；步骤二：构建用于在线文本情感分析的Self‑Attention深度学习模型，用训练集数据训练该模型；每次计算损失函数，计算输出层神经元的梯度并正向和反向传播更新每一层的网络参数值，直到达到截止条件后获取优化的Self‑Attention深度学习模型以及各网络参数；步骤三：采集实际文本语料数据，利用优化的Self‑Attention深度学习模型对数据进行处理，获取在线文本情感分析结果。
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