公开(公告)号：CN115914436A

公开(公告)日：2023-04-04

申请号：CN202211536396.2

申请日：2022-12-02

Applicant: 北京南瑞数字技术有限公司

Inventor： 陈秀新 ,  张元博 ,  王靖韬 ,  杨鑫 ,  周静 ,  李英吉 ,  付禹昕 ,  姜德阳 ,  毛求福 ,  王志光 ,  王佳伟 ,  谭瑶 ,  张庆贺

IPC: H04L69/22 ,  H04L69/08 ,  H04L9/08

Abstract: 本发明公开了一种工业数据多层嵌套规约解析方法和解析系统，其中解析方法包括：S1、建立采集终端与采集平台之间的长连接，并保存链路配置信息，每个采集终端和通信设备的规约信息；S2、建立多层嵌套规约解析树，所述多层嵌套规约解析树由多个规约解析器构成树结构；S3、当接收到采集终端上报的数据包时，根据链路配置信息获取第一规约解析器，并由第一规约解析器进行第一层规约解析，根据解析出的数据判断是否有规约嵌套；如有，确定下一层规约类型和第二规约解析器，并由第二规约解析器进行规约解析；判断是否有规约嵌套并转发，直至解析出的数据包没有规约嵌套，获得采集终端的采集数据。该方法能够实现多协议、复杂规约的工业数据解析。

公开(公告)号：CN115759342A

公开(公告)日：2023-03-07

申请号：CN202211285921.8

申请日：2022-10-20

Applicant: 北京南瑞数字技术有限公司 ,  南瑞集团有限公司

Inventor： 谭瑶 ,  王靖韬 ,  王志光 ,  张庆贺 ,  周静 ,  王佳伟 ,  李英吉 ,  付禹昕 ,  张元博 ,  杨鑫 ,  陈秀新 ,  毛求福 ,  姜德阳 ,  徐玮 ,  赵政嘉 ,  陈闯 ,  单露

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/087 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯优化LGBM的电厂煤炭库存预测方法和系统，其中预测方法包括：1、根据历史数据构建原始样本集，所述原始样本集中的样本r由第1到k日的状态序列s1,s2,…,sk‑1,sk和第k+1日的电厂耗煤量ck+1构成；对原始样本集中的样本进行归一化，得到训练样本集；2、构建LGBM模型，所述LGBM模型用于根据1,2,…,k日的状态序列预测k+1日的电厂耗煤量；3、采用贝叶斯优化算法对LGBM模型进行训练，优化超参数；4、获取当前日期和前k‑1日的状态构成状态序列，将所述状态序列输入训练好的LGBM模型，LGBM模型输出当前日期后一日的预测耗煤量；根据当前日期的煤炭库存量和运输计划，计算当前日期后一日的煤炭库存量。该方法能够准确预测电厂的煤炭库存量。

公开(公告)号：CN118713167A

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410709853.6

申请日：2024-06-03

Applicant: 北京南瑞数字技术有限公司 ,  国网雄安综合能源服务有限公司

Inventor： 张世帅 ,  王威 ,  王靖韬 ,  王志光 ,  杨鑫 ,  谭瑶 ,  张元博 ,  周静 ,  史洋 ,  李睿 ,  赵维 ,  金荣江 ,  姜德阳 ,  陈秀新 ,  李英吉 ,  王佳伟 ,  付禹昕 ,  李大阳

IPC: H02J3/38 ,  H02J3/46 ,  H02J3/32 ,  H02J3/06 ,  H02J3/00 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明针对园区综合能源系统多种能源形式耦合下的优化控制问题，提出了一种园区综合能源系统分层控制方法及系统。将园区综合能源系统分为系统层、设备聚合层、元件控制层。通过将园区内能源设备、负荷末端、控制元件等按照供能形式、用能特点、空间位置等进行聚合，作为能源子系统参与上层“系统‑设备”运行策略优化。设备聚合的能源子系统根据内部的能源结构，将上层控制策略分解为内部可执行命令，实现“设备‑元件”层的控制执行。

公开(公告)号：CN118504735A

公开(公告)日：2024-08-16

申请号：CN202410512235.2

申请日：2024-04-26

Applicant: 国网雄安综合能源服务有限公司 ,  北京南瑞数字技术有限公司

Inventor： 张保瑞 ,  李睿 ,  张世帅 ,  王威 ,  王靖韬 ,  谭瑶 ,  王志光 ,  李大阳 ,  付禹昕 ,  王佳伟 ,  杨鑫 ,  李英吉 ,  张涛 ,  史洋 ,  张坤 ,  陈秀新 ,  姜德阳 ,  张元博 ,  周静

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/082 ,  G06N20/20 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0985 ,  G06N5/01

Abstract: 本发明公开了基于带注意力机制LSTM及集成学习的综合能源系统短期电负荷预测方法、系统，该方法包括：获取综合能源系统的负荷数据、设备出力数据等数据，对负荷数据进行异常点分析；数据预处理、特征设计、特征选择，构造数据集并划分；构建AT‑LSTM基模型，之后构建综合能源系统的短期电负荷预测模型；利用测试集对短期电负荷预测模型测试，综合评估计算短期电负荷预测模型的预测性能；利用短期电负荷预测模型在综合能源系统上提前预测全天的电负荷值，提前计算并调整日前调度优化计划。本发明解决目前现有的短期负荷预测方法应用到真实综合能源系统时预测精度不高，不适配等问题，能适应真实综合能源系统中复杂多变的负荷波动情况。