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公开(公告)号：CN118504792B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410962169.9
申请日：2024-07-18
Applicant: 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 山东大学
Abstract: 本发明提出了外生变量深度融合的充电站集群负荷预测方法及系统，涉及负荷预测技术领域。包括获取节点群的外生变量数据和内生变量数据；采用时序图神经网络提取外生变量数据特征，得到充电站时空特征向量；提取内生变量数据集的负荷特征向量，得到趋势性和季节性特征向量、以及负荷局部特征向量；将充电站时空特征向量、以及趋势性和季节性特征向量相互融合，生成多元综合特征向量，利用多元综合特征向量和负荷局部特征向量训练基于交叉注意力机制的Transformer预测模型；获取外生变量实时数据，将外生变量实时数据输入至训练好的基于交叉注意力机制的Transformer预测模型中，得到充电站集群负荷预测结果。本发明能够实现准确的充电站集群负荷预测。
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公开(公告)号：CN118504792A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410962169.9
申请日：2024-07-18
Applicant: 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 山东大学
Abstract: 本发明提出了外生变量深度融合的充电站集群负荷预测方法及系统，涉及负荷预测技术领域。包括获取节点群的外生变量数据和内生变量数据；采用时序图神经网络提取外生变量数据特征，得到充电站时空特征向量；提取内生变量数据集的负荷特征向量，得到趋势性和季节性特征向量、以及负荷局部特征向量；将充电站时空特征向量、以及趋势性和季节性特征向量相互融合，生成多元综合特征向量，利用多元综合特征向量和负荷局部特征向量训练基于交叉注意力机制的Transformer预测模型；获取外生变量实时数据，将外生变量实时数据输入至训练好的基于交叉注意力机制的Transformer预测模型中，得到充电站集群负荷预测结果。本发明能够实现准确的充电站集群负荷预测。
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公开(公告)号：CN112039069B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202010920950.1
申请日：2020-09-04
Applicant: 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 王春义 , 丁子甲 , 王飞 , 何召慧 , 周颖 , 耿子涵 , 王瑞梅 , 宋强 , 李光肖 , 王琳 , 倪馨馨 , 李忻贤 , 刘庆 , 薛寒 , 杨依路 , 王晓晔 , 胡雪峰 , 孙文胜 , 孟莉 , 侯亚坤 , 户龙辉 , 陆超 , 赵相虎 , 杨铭哲 , 司少卿
Abstract: 本公开提供了一种配电网储能与柔性开关的双层协同规划方法，包括：获取配电网参数，包括柔性开关的年综合费用，储能设备的年投资费用，配电网系统的年损耗用费用、网损数据和电压偏移数据；构建协同规划数学模型，所述协同规划数据模型以最小化的总年综合用费用为上层目标函数，以配电网系统的网损数据与电压偏移数据之和的最小值为下层目标函数；采用粒子群算法对上层目标函数进行求解，通过非线性模型转换为二阶锥规划模型对下层目标函数进行求解，得到最优双层协同规划方案；有效地克服各自的局限性，实现潮流调节的互补，能更有效地降低系统网损、改善电压质量，可以实现最优的消耗决策以获得更好的用电效率与电压指标。
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公开(公告)号：CN118825974A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410802716.7
申请日：2024-06-20
Applicant: 国网山东省电力公司济宁供电公司
IPC: H02J3/00 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06F17/10 , G06Q30/0201 , H02J3/38
Abstract: 本发明属于电力系统规划技术领域，具体涉及一种计及火电机组退役与风光不确定性的电网规划方法及系统，包括：获取待规划电网的基础数据；根据所获取的待规划电网的基础数据，考虑火电机组退役，将火电机组退出后的最大调节负荷限制减少量作为电网调频能力的降低量，以电网总成本和总碳排放量最小为目标，考虑风电不确定性，通过机会约束规划将风电不确定性参数转化为确定性约束，构建电网多阶段规划模型；求解所构建的电网多阶段规划模型，得到电网规划方案。本发明通过优化火电机组的退役顺序，将火电机组退役后所带来的调频能力下降的风险转换为经济损失，并归纳到退役火电机组的退役成本之中，从而降低了降低火电机组退役对电网造成的影响。
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公开(公告)号：CN118521084A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410597095.3
申请日：2024-05-14
Applicant: 国网山东省电力公司济宁供电公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开一种基于碳排放全生命周期的低碳电源规划方法及系统，包括：计算电源设备在全生命周期各阶段的碳排放量，得到包含各类电源的电力系统的总碳排放量；以最小化电力系统的总成本和总碳排放量为总优化目标，构建综合电源规划模型；通过求解得到满足总优化目标的电源组合配置和运行策略的优化解集，根据每个优化解下每个单独优化目标的函数值，确定最优优化解和最劣优化解，通过判断优化解集与最优优化解和最劣优化解的接近程度，确定最优折中策略。利用全生命周期碳排放核算，结合多目标优化算法，以最小化总成本和总碳排放量为总优化目标，有效平衡电力需求与碳排放量的关系，确保电力供应的稳定性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114417732A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210109162.3
申请日：2022-01-28
Applicant: 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 李光肖 , 王琳 , 刘思贤 , 何召慧 , 刘宗杰 , 田崇峰 , 孙文胜 , 石智国 , 吴东 , 魏园园 , 刘莹 , 邵士雯 , 王晓晔 , 倪馨馨 , 杨志鹏 , 孟洋洋 , 刘华利 , 赵猛
Abstract: 本发明提出了强台风下配电网多元源荷灾损自适应辨识方法及系统，包括：对处于强台风下的配电网的节点通信进行故障判断；若不存在通信故障，则利用采集到的配电网的节点电气量信息进行多元源荷配电网拓扑识别，获得故障类型及故障位置，再通过灾损辨识修正获得节点失电概率；若存在通信故障，获得多维原始气象信息及节点信息，考虑地面粗糙度和相对高度对多维原始气象信息中的风速进行修正，获得修正后的数据序列，将修正后的数据序列输入至深度学习灾损预测模型，获得未来一定时间的灾后情况及节点元件损坏情况，然后利用配电网拓扑识别获得配电网多元源荷单个节点的独立失电概率。
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公开(公告)号：CN108898259A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810749170.8
申请日：2018-07-10
Applicant: 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 李启昌 , 宋强 , 肖云东 , 李光肖 , 王琳 , 倪馨馨 , 何召慧 , 丁子甲 , 刘宗杰 , 刘庆华 , 邵士雯 , 刘华利 , 杨峰 , 张红兴 , 刘莹 , 李怀花 , 彭颖 , 谭媛 , 吴东 , 颜香梅 , 陆超
Abstract: 本发明公开了一种基于多因素综合的自适应进化规划电力负荷预测方法及系统，包括：获取电力负荷预测历史数据功能模块从电力负荷预测数据库中获取相关的历史数据；接着针对这些数据进行预处理；处理完之后，调用分析预测方法库中的相关方法进行分析预测，得出相应的预测值；考虑预测时间段所有可能的外部影响因素，并计算出对应影响因素的电力负荷预测值；再利用自适应进化规划进行处理，得出最有预测结果；最后，输出电力负荷预测值，并存入到电力负荷预测数据库中。本发明充分考虑了外界因素对于电力负荷的影响，能够使得电力负荷预测结构更加准确。
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公开(公告)号：CN108805366A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810747257.1
申请日：2018-07-09
Applicant: 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 李启昌 , 肖云东 , 宋强 , 李光肖 , 王琳 , 倪馨馨 , 何召慧 , 丁子甲 , 刘宗杰 , 邵士雯 , 刘庆华 , 杨峰 , 陆超 , 刘华利 , 张红兴 , 吴东 , 颜香梅 , 彭颖 , 刘莹 , 李怀花 , 谭媛
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于决策形式背景的多因素自适应神经网络电力负荷预测方法及系统，包括：获取历史电力负荷值，以及影响历史电力负荷值的因素，作为系统预测的输入数据；对输入数据进行离散化；利用决策形式背景的属性约简算法对输入数据进行约简优化，提取影响负荷预测的关键历史负荷数据值和关键外界影响因素值；将提取的关键历史负荷数据值和关键外界影响因素值输入到自适应神经网络系统，通过训练得到电力负荷预测值。本发明充分考虑了外界因素对于电力负荷的影响，能够使得电力负荷预测结构更加准确。
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公开(公告)号：CN111861030B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202010744851.2
申请日：2020-07-29
Applicant: 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 李启昌 , 宋强 , 李光肖 , 王琳 , 王春义 , 王飞 , 倪馨馨 , 王瑞梅 , 刘莹 , 谭媛 , 邵士雯 , 吴东 , 刘华利 , 王岩 , 李涛 , 赵猛 , 李耀荣 , 杨峰 , 颜香梅 , 彭颖 , 张红兴 , 李怀花 , 王悦 , 刘思贤
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种城市配电网多阶段规划方法及系统，包括：获取待规划区域的输电线路相关数据、变电站相关数据、负荷数据以及分布式电源数据；分别将电量不足指标、用户平均停电次数和用户平均停电时间指标进行线性化处理；以最小化整个规划周期内的投资成本、运行成本以及停电损失为目标函数，建立城市配电网多阶段规划模型；对所述城市配电网多阶段规划模型进行求解，得到城市配电网多阶段规划方案；基于规划方案，在每一规划阶段，对分布式电源的选址定容和网架结构进行优化，并根据不同的负荷场景进行分布式电源的运行优化和配网重构。本发明能够显著降低规划模型的求解难度，提高求解网络结构的可靠性。
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公开(公告)号：CN112564085A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011138924.X
申请日：2020-10-22
Applicant: 国网山东省电力公司济宁供电公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 刘思贤 , 霍轶东 , 李光肖 , 宋强 , 王琳 , 孙文胜 , 何召慧 , 刘宗杰 , 倪馨馨 , 王晓晔 , 彭颖 , 颜香梅 , 张红兴 , 刘莹 , 谭媛 , 刘华利 , 李怀花 , 吴东 , 邵士雯 , 李虹 , 杨志鹏 , 吴承玥
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明提供的一种电采暖配变用最大电负荷预测方法及系统，属于用电负荷预测技术领域，根据用户用电设备类型、数量，结合各个用电设备性能参数，计算所有用电设备的日用电量；根据日用电量以及用电设备使用状态，运用蒙特卡洛算法模拟用电设备开启的随机数；以日用电量的峰电量/谷电量作为约束条件，结合随机数，使用差分进化算法进行日负荷曲线最优化；根据所有用户的优化日负荷曲线进行叠加计算，获取电采暖配变最大用电负荷。本发明提高了电采暖配变可研阶段负荷预测准确率，降低了计算量，提高了配电网规划工作质量，降低了电采暖配变轻载和重载数量，能够准确的反应中低压配电网的实际情况和规划情况，利于电网建设和安全运行。
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