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公开(公告)号：CN109299814B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN201811000055.7
申请日：2018-08-30
Applicant: 国网江苏电力设计咨询有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种气象影响电量分解预测方法，包括以下步骤：S1：设置基础月份：默认春季基础月份为5月，秋季基础月份为10月；S2：计算气象相关性：分成冬季和夏季两个部分分别计算数据，如果所在月份属于11‑4月份，则计算冬季相关性，如果所在月份属于6‑9月份，则计算夏季相关性，基础月份则不参与计算，相关性计算公式为 得到相关性数据；S3：计算每月气象影响电量增长率：对S2中的相关性数据通过ym＝yi‑yj和δ＝(ym/yj)*100％式进行计算，得到每月气象影响电量增长率并显示相关系数。根据科学的理论根据，推断出气象因素是影响电力负荷预测的重要考虑因素，提升负荷预测的准确率，误差较小。
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公开(公告)号：CN112398121A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011192666.3
申请日：2020-10-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 北京清软创新科技股份有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F30/18 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种适用大规模新能源并网的电网网架结构优化方法，涉及电网规划技术领域。该方法包括：步骤1、通过约束条件建立电网结构优化模型；步骤2、将基础数据输入至所述电网结构优化模型；步骤3、输出经所述电网结构优化模型优化后的数据结果。本发明能够解决难以适应未来复杂多样、强不确定性的规划需求，且无法解决再生能源消纳以及系统成本过高的问题。
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公开(公告)号：CN109376898A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201810999883.X
申请日：2018-08-30
Applicant: 国网江苏电力设计咨询有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于内外部指标影响的电量分析预测方法，包括以下步骤；S1：建立内外部因素指标体系；S2：S1中所述的内外部因素指标体系包括内部指标和外部指标；S3：S2中所述的外部指标包括经济、投资、消费、贸易、人口、能源、环境，且S2中所述的内部指标包括金属制品业、黑色金属冶炼及压延工业、非金属矿物制品业、化学原料及化学制品制造业、有色金属冶炼及压延加工业。本发明设计合理，能够考虑影响电力需求的内外部多指标因素，研究经济、能源、环境、上下游产业链等多方面因素对电力需求的影响，建立基于多因素大数据理论的电力需求预测模型，研判电力市场增长点，提前谋划布局，规避售电市场损失的风险。
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公开(公告)号：CN109299814A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811000055.7
申请日：2018-08-30
Applicant: 国网江苏电力设计咨询有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种气象影响电量分解预测方法，包括以下步骤：S1：设置基础月份：默认春季基础月份为5月，秋季基础月份为10月；S2：计算气象相关性：分成冬季和夏季两个部分分别计算数据，如果所在月份属于11-4月份，则计算冬季相关性，如果所在月份属于6-9月份，则计算夏季相关性，基础月份则不参与计算，相关性计算公式为得到相关性数据；S3：计算每月气象影响电量增长率：对S2中的相关性数据通过yt＝yi-yj和δ＝(yt/yj)*100％公式进行计算，得到每月气象影响电量增长率并显示相关系数。根据科学的理论根据，推断出气象因素是影响电力负荷预测的重要考虑因素，提升负荷预测的准确率，误差较小。
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公开(公告)号：CN119005438A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411142642.5
申请日：2024-08-20
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 北京清软创新科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种用电量预测方法。该方法包括：获取目标区域的历史电量数据、历史气象数据和目标时段的目标气象数据；根据历史电量数据、历史气象数据、目标气象数据和预设数量的用电量预测模型，得到每个用电量预测模型预测的初始电量数据；根据历史电量数据和每个用电量预测模型预测的初始电量数据，分别计算每个用电量预测模型对应的用电量方差；根据各个用电量方差，确定每个用电量预测模型对应的加权权重；基于每个用电量预测模型预测的初始电量数据和其对应的加权权重，得到目标区域在目标时段的最终电量数据。本发明能够提高用电量预测的精度和准确性，保证电力系统安全稳定的运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117974355A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410104503.7
申请日：2024-01-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 国网安徽省电力有限公司肥东县供电公司 , 国网安徽省电力有限公司颖上县供电公司 , 国网安徽省电力有限公司芜湖供电公司 , 国网安徽省电力有限公司六安市叶集供电公司 , 国网安徽省电力有限公司铜陵市义安区供电公司 , 国网安徽省电力有限公司歙县供电公司 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N20/20
Abstract: 本发明属于电量统计技术领域，具体为一种基于自注意力神经网络的月度用电量预测算法，该月度用电量预测算法的步骤流程如下：第一步、数据预处理：在开展预测工作之前，对输入数据进行归一化处理，完成输入数据的归一化后，将归一化结果输入自注意力神经网络进行训练，本申请提出了一种月度用电量预测模型，解决了用电量预测模型中考虑社会数据时气象数据量大、特征复杂的问题，基于自注意力神经网络，有效解决了长期时间序列预测困难的问题，并提供了一个堆叠框架，以提高预测精度和模型泛化能力。
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公开(公告)号：CN117613864A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311517780.2
申请日：2023-11-15
Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心 , 北京清软创新科技股份有限公司
Abstract: 本发明属于电力工程技术领域，具体为一种居民电力负荷预测方法，该居民电力负荷预测方法的具体步骤流程如下：第一步、基于供电范围特征，建立非侵入式电力负荷多目标分解模型：组建n个非侵入式居民电力负荷预测模型，分别针对n个底层的供电范围，以底层范围负荷预测的准确性为前提，整体的非侵入式居民电力负荷预测目标函数为，以某大型小区真实负荷数据进行测算，本文提出的居民电力负荷预测方法，相较基于相似数据选取和改进梯度提升决策树的预测方法和基于随机分布式嵌入框架及BP神经网络的预测方法拥有更高的精准性和拟合度，可实现高质量的电力负荷预测，并可实现用电异常检测，发现用户异常用电行为。
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公开(公告)号：CN117455072A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311560272.2
申请日：2023-11-21
Applicant: 国网宁夏电力有限公司营销服务中心(国网宁夏电力有限公司计量中心) , 北京清软创新科技股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/096
Abstract: 本发明提供一种电量预测方法、装置、电子设备及存储介质。该方法包括：获取电量预测模型上一次的更新时间；电量预测模型用于根据输入的天气数据，对应输出预测用电量；当更新时间超出预设时间时，检测业扩后的工业历史用电数据的数量是否小于预设数量；当业扩后的工业历史用电数据的数量小于预设数量时，基于业扩后的工业历史用电数据调整电量预测模型的模型参数，得到更新后的电量预测模型；将获取的天气数据输入至更新后的电量预测模型，得到预测用电量。本发明能够提升工业用电量预测精准度。
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公开(公告)号：CN113743673B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202111057989.6
申请日：2021-09-09
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
Abstract: 本发明提供了一种台风期间的电力负荷预测方法，该方法包括：根据待预测周期的气象预报指标和历史气象指标，确定与待预测周期气象相似度最大的第一周期；待预测周期中包括台风登陆日；根据第一周期的气象指标和负荷数据，确定待预测周期的台风属性；若台风属性为影响性台风或破坏性台风，则从气象相似度满足预设条件的至少一个第二周期中的每个第二周期分别选取一个相似日，并根据各个相似日的气象指标和负荷数据、以及预设的人工智能预测模型，确定待预测周期的负荷预测结果。通过第一周期以及相似日组成的双重相似机制加入到人工智能预测模型中，对台风期间的电力系统进行负荷预测，能够有效提高台风期间的负荷预测精度。(56)对比文件马骞 等.基于双重相似机制的台风期间电力负荷预测方法研究.广东电力.2022,第35卷(第3期),第79-87页.吴荣福 等.台风期间福建电网短期负荷预测研究.电工电气.2019,第26-29页.李小燕 等.基于相似日负荷修正的台风期间短期负荷预测.电力系统及其自动化学报.2013,第25卷(第3期),第82-89页.J.W. Taylor等.Neural network loadforecasting with weather ensemblepredictions.IEEE.2002,第626-632页.Rui Wang等.Electric short-term loadforecast integrated method based on time-segment and improved MDSC-BP.Taylor andFrancis online.2020,第80-86页.
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公开(公告)号：CN110633842B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201910769833.7
申请日：2019-08-20
Applicant: 广州供电局有限公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种220kV母线负荷预测结果调整方法、系统、介质及设备。其中的方法包括：接收检修单信息；解析所述检修单信息，提取出至少一个元件，并确定所述至少一个元件的元件类型；根据电网模型确定所述至少一个元件与其他元件的连接状态；根据所述至少一个元件与其他元件的连接状态以及所述至少一个元件的元件类型，确定预测母线中被转移的负荷量；根据所述被转移的负荷量调整所述预测母线的负荷预测结果。本发明通过对检修单信息进行解析，并根据检修单信息解析结果，自动调整预测母线的负荷预测结果，达到减少人工干预、以及提高调整效率的目的。
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