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公开(公告)号：CN119518759A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411672363.X
申请日：2024-11-21
Applicant: 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 , 国网宁夏电力有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/32 , H02J3/38 , B60L53/63 , B60L53/62 , B60L53/64 , B60L53/51 , G06N3/044 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了基于强化学习的光储充多功能充电站参与调峰辅助服务决策方法，涉及电力系统分析计算领域，该方法包括以下步骤：根据运维成本和碳减排效益，通过充电服务收入、购售电成本、调峰响应收入及调峰偏差惩罚费用的综合分析，建立成本目标函数；基于电力电量平衡约束、调峰容量约束、储能系统充放电约束、电动汽车充电约束与旋转备用容量约束的整合分析，获取调峰运行约束条件；根据成本目标函数与调峰运行约束条件建立调峰辅助服务决策模型，并通过强化学习算法训练，获取储能充放电策略。本发明计及系统运维成本和碳减排效益等成本效益要素，能够在光储充多功能充电站参与调峰辅助服务中实现调峰成本效益的最优化。
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公开(公告)号：CN118539447A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410601835.6
申请日：2024-05-15
Applicant: 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 , 国网经济技术研究院有限公司
Inventor： 陈丹 , 李钧超 , 丁盛 , 潘庆庆 , 贺洁 , 詹国红 , 任大江 , 靳盘龙 , 郭科 , 党东升 , 闫志杰 , 张生艳 , 李佳怡 , 苏青青 , 陈娜 , 岳一骁 , 张辰 , 张铃珠 , 黄瑞 , 张维 , 巩鑫龙 , 王龙 , 陈松 , 张春林 , 肖智宏 , 韩柳 , 刘文轩 , 吴聪颖 , 冯腾 , 申洪明 , 李厚源 , 卢曦 , 王晓旭 , 杜娜 , 巨云涛 , 张晋奇 , 贾旭文
Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的配电网需求响应方法，所述方法包括：根据所述配电网的拓扑结构和电气参数，构建所述配电网针对个节点的用户的负荷需求进行响应时所应满足的潮流约束；根据用户针对电价的负荷需求及舒适度的不确定性，构建配电网对各个节点的用户的负荷需求响应模型；基于预设的神经网络模型，求解所述配电网对各个节点的用户的负荷需求响应模型。本发明，能综合考虑负荷需求不确定性及配电网的约束条件，在获取最优控制策略时保证系统安全性。
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公开(公告)号：CN119981013A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510385855.9
申请日：2025-03-29
Applicant: 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 , 兰州大学
Inventor： 马文长 , 张辰 , 张维 , 殷鹏飞 , 岳一骁 , 黄瑞 , 陈丹 , 李佳怡 , 陈娜 , 刘建宁 , 袁和刚 , 田源 , 薛东 , 唐茂林 , 李钧超 , 张彤炜 , 刘治军
Abstract: 本发明公开了一种用于沙戈荒地区湿陷性风积沙地基的毛细排水碎石管桩及施工方法，包括埋设在砂土中的多孔管桩，所述多孔管桩上均匀设置有微孔，所述多孔管桩外部填充有碎石，形成空心碎石桩，所述多孔管桩内设置有毛细排透水管；施工方法包括以下步骤：清理施工区，使用起重机吊起振冲器沉入土层，再在振冲器的外部安装外层钢套管同振冲器一起沉入至预定深度，在外层钢套管内部安装多孔管桩，并在多孔管桩与外层钢套管之间填充碎石，形成空心碎石桩，同时提升振冲器，然后往多孔管桩内注水并抽水，使地基发生预沉降，最后在多孔管桩内安装毛细排透水管。本发明能够降低地基后期沉降，提高施工质量，同时提升地基承载能力，增强地基抗震性能。
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公开(公告)号：CN118535934A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410602569.9
申请日：2024-05-15
Applicant: 国网宁夏电力有限公司经济技术研究院 , 国网经济技术研究院有限公司
Inventor： 任大江 , 陈丹 , 邓广志 , 张辰 , 丁盛 , 贺洁 , 张科 , 吴子矜 , 李钧超 , 黄瑞 , 张铃珠 , 岳一骁 , 张维 , 巩鑫龙 , 王龙 , 张生艳 , 李佳怡 , 苏青青 , 陈娜 , 倪远 , 雍晓峰 , 肖智宏 , 韩柳 , 刘文轩 , 吴聪颖 , 冯腾 , 申洪明 , 李厚源 , 卢曦 , 王晓旭 , 杜娜 , 巨云涛 , 张晋奇 , 贾旭文
IPC: G06F18/23 , H02J3/00 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/0895 , G06N3/0464 , G06Q50/06 , G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种多设备非侵入式负荷监测方法，包括：获取有标签的样本数据，所述有标签的样本数据包括：预设类型的用电设备在电力数据测量点的电气参数值，以及作为样本标签的用电设备的负荷分类结果；获取无标签的样本数据，所述无标签的样本数据为基于所述电力数据测量点获得的多用电设备的电气参数值；基于所述有标签的样本数据，和所述无标签的样本数据，进行半监督机器学习模型的训练；基于训练后的半监督机器学习模型，对多用电设备的负荷分类结果进行预测。本方案，基于单一测量点的电力数据及少量用电设备的标签数据，进行半监督机器学习模型的构建，降低对大量有标签数据的以来，并基于训练的模型，提高负荷监测的准确度。
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