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公开(公告)号：CN115599367A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211263612.0
申请日：2022-10-16
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院(CN) , 长春工业大学(CN)
IPC: G06F8/34 , G06F8/71 , G06F16/957 , G06F16/958 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种能源大数据的采集、整理及建立可视化平台的方法，其方法为：第一步、确定采集数据；第二步、设计数据采集系统的总体架构；第三步、利用网页标准标记语言设计合理的结构布局；第四步、对网页各部分的展示方式进行定制；第五步、采用Echarts网页编程语言对图形以及动画进行定制和填充的设计；第六步、完成数据交互；有益效果：最大程度地实现数据的科学性、正确性、权威性。实现数据、成果的智能化高效查询搜索。能构建能源信息数据深化应用的能源数字生态体系，提升能源大数据利用与共享效率，释放数字化放大、叠加、倍增效应；完成对能源电力信息的综合研判，实现能源电力数据价值创新，推动公司数字化转型。
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公开(公告)号：CN117350602A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311661871.3
申请日：2023-12-06
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 长春工业大学
Inventor： 陈沛光 , 袁瑞含 , 王梓蘅 , 宋磊 , 王静 , 田子豪 , 王勇 , 董吉哲 , 韩顺杰 , 王雨薇 , 高垚 , 楚云飞 , 李博强 , 丁一涵 , 郝思马 , 韩旭 , 吴思娴 , 杨红柳 , 王泽华
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供了一种产业集群能效评估方法及系统，属于产业能效评估技术领域。首先构建能效评估指标体系；其次计算一级指标权重和二级指标权重；然后计算所述一级指标、所述二级指标和所述三级指标，得到一级指标值、二级指标值和三级指标值；最后对所述一级指标值、所述二级指标值和所述三级指标值进行评价，得出产业集群的能效评估结果。本发明提供了一种更为全面和科学的方法来评估产业集群的能效，有助于更准确地了解能源使用状况和效率；其次，该方法考虑到了多种影响因素，不仅有助于识别能效不足的领域，还能为改进措施提供指导；有效地促进资源的合理使用和能源的有效管理，进而推动产业集群的绿色发展。
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公开(公告)号：CN117252488B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311524773.5
申请日：2023-11-16
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 长春工业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N20/20 , G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供了基于大数据的产业集群能效优化方法及系统，属于产业能效优化技术领域。首先收集产业集群数据；其次将所述产业集群数据进行数据处理，得到标准产业集群数据；然后构建负荷流仿真模型，将所述标准产业集群数据进行数据扩充，得到新产业集群数据；再分析所述新产业集群数据，得到产业集群特征；最后将所述产业集群特征输入到一维网络模型中进行特征提取，预测能效水平并进行后续处理优化。本发明通过收集产业集群数据进行分析，提取产业集群的关键特征，输入到一维网络模型中，以预测和优化能效水平，整个过程涉及数据处理、(56)对比文件CN 117040824 A,2023.11.10WO 2023185243 A1,2023.10.05蒋智恩.基于模块化多尺度算法的通信重叠社区检测.信阳农林学院学报.2020,(02),全文.孙延风;王朝勇.一种基于文本互信息的金融复杂网络模型.物理学报.2018,(第14期),全文.
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公开(公告)号：CN117252488A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311524773.5
申请日：2023-11-16
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 长春工业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N20/20 , G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供了基于大数据的产业集群能效优化方法及系统，属于产业能效优化技术领域。首先收集产业集群数据；其次将所述产业集群数据进行数据处理，得到标准产业集群数据；然后构建负荷流仿真模型，将所述标准产业集群数据进行数据扩充，得到新产业集群数据；再分析所述新产业集群数据，得到产业集群特征；最后将所述产业集群特征输入到一维网络模型中进行特征提取，预测能效水平并进行后续处理优化。本发明通过收集产业集群数据进行分析，提取产业集群的关键特征，输入到一维网络模型中，以预测和优化能效水平，整个过程涉及数据处理、模型建立和机器学习算法，旨在提高能效分析的精度和优化的效率，提高产业集群的可持续发展能力。
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公开(公告)号：CN115549082B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202211316020.0
申请日：2022-10-26
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了基于负荷挖掘和LSTM神经网络的电力负荷预测方法，包括：对获取的历史负荷数据集分为测试集和训练集；构建一新矩阵，采用改进FCM的聚类方法进行聚类，构建出K*个子集；分别构建K*个基于改进LSTM的负荷预测器；并搭建改进的周期增强LSTM神经网络模型；并对所述改进的周期增强LSTM神经网络进行训练；通过训练的所述周期增强LSTM神经网络模型、根据待测日前一天的负荷曲线以及待测日的气象数据以及确定的预测期得到预测值。本发明针对电力负荷数据的复杂特性，本发明建立了一种结合聚类和深度学习的电力负荷预测模型，提出周期性增强LSTM神经网络，利用前一天信息实现了对后一天负荷的准确预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117171560A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311066282.0
申请日：2023-08-23
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院
Inventor： 陈沛光 , 董吉哲 , 刘元琦 , 刘鹏 , 宋磊 , 王梓蘅 , 郑丹辰 , 王勇 , 高垚 , 王雨薇 , 田子豪 , 张圆美 , 孟繁波 , 丁一涵 , 郝思马 , 韩旭 , 赵博 , 吕长会
IPC: G06F18/214 , G06F18/27 , G06F18/2113 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于XGBoost算法的乡村能效数据集缺失值填充方法，属于数据处理技术领域，包括：步骤(1)、获取目标样本集；步骤(2)、根据缺失特征值的特征重要性对所述乡村能效数据集的缺失样本集进行排序，得到若干次循环的样本组；步骤(3)、根据所述循环样本组构建循环XGBoost算法；所述循环XGBoost的每一层循环都与对应循环层中特征重要性最大的缺失特征样本对应；步骤(4)、对缺失值进行预测和填充；该方法根据特征重要性循环构建XGBoost回归模型对目标样本集中的各特征缺失值进行逐个填充，利用XGBoost算法实现了更加高效地，更加精确地对缺失值进行填补。
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公开(公告)号：CN119941029A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510023784.8
申请日：2025-01-07
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 东北电力大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/243 , G06F18/27 , G08B31/00 , G08B21/10
Abstract: 本发明公开了一种极端灾害下基于深度学习的电网韧性评估方法及系统，属于电力系统韧性评估领域，包括以下步骤：S1、获取极端灾害下电力系统的运行状态；S2、模拟电力系统最优负荷削减量计算过程；S3、确定深度神经网络模型的输入特征向量和输出特征向量；S4、构建基于深度神经网络结合随机森林的回归和分类模型；S5、训练；S6、评估；S7、构建电网韧性评估指标，并利用韧性评估指标，基于回归和分类模型，输出电力系统的韧性水平。采用上述一种极端灾害下基于深度学习的电网韧性评估方法及系统，采用人工智能算法替代最优负荷削减计算的求解过程，能够加速韧性评估的计算过程，从而及时响应灾害预警，尽可能地减少灾害带来的损失。
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公开(公告)号：CN119482503A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411508966.6
申请日：2024-10-28
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 国网吉林省电力有限公司 , 东北电力大学
Inventor： 王雨薇 , 时雨 , 陈沛光 , 王静 , 高培生 , 王岳珩 , 王勇 , 楚云飞 , 李博强 , 石晶 , 谈必成 , 高健 , 凌嘉研 , 王冬 , 王鼎衡 , 王鑫红 , 石伊可 , 孙海航
Abstract: 一种电‑气互联综合能源系统无功电压优化控制方法属于电力系统优化控制技术领域，用于解决现有技术中的无功优化方法均忽略了新能源机组与耦合元件的的无功出力特性的技术问题。本发明实现了在电‑气互联综合能源系统IEGS中考虑新能源机组和耦合元件燃气轮机的无功出力后，系统电压偏差得到有效降低；证明了燃气轮机和电转气P2G的联合调度能提升系统风电机组消纳能力，降低经济成本。本发明运用二阶锥松弛方法将电‑气互联综合能源系统无功电压优化模型转化为混合整数二阶锥规划模型，保证了求解精度和速率。
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公开(公告)号：CN115549082A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211316020.0
申请日：2022-10-26
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了基于负荷挖掘和LSTM神经网络的电力负荷预测方法，包括：对获取的历史负荷数据集分为测试集和训练集；构建一新矩阵，采用改进FCM的聚类方法进行聚类，构建出K*个子集；分别构建K*个基于改进LSTM的负荷预测器；并搭建改进的周期增强LSTM神经网络模型；并对所述改进的周期增强LSTM神经网络进行训练；通过训练的所述周期增强LSTM神经网络模型、根据待测日前一天的负荷曲线以及待测日的气象数据以及确定的预测期得到预测值。本发明针对电力负荷数据的复杂特性，本发明建立了一种结合聚类和深度学习的电力负荷预测模型，提出周期性增强LSTM神经网络，利用前一天信息实现了对后一天负荷的准确预测。
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公开(公告)号：CN119904043A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411958112.8
申请日：2024-12-30
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 东北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了一种结合行为克隆的电力系统灾害风险调度优化方法，属于电力系统调度优化技术领域，本发明结合行为克隆技术，在初始阶段快速学习专家经验，提升调度效率，并通过强化学习优化策略，实现动态环境中的自适应调度，本发明通过行为克隆技术直接利用专家经验，快速生成初步调度策略，为后续优化奠定基础。本发明的方法提前预防灾害风险，提高系统稳定性，量化设备间的依赖关系和连锁故障传播效应，双阶段学习策略提高了调度策略的有效性和适应性，提高了调度优化过程的稳定性和鲁棒性，减少了设备故障和系统风险。
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