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公开(公告)号：CN113469506A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110650982.9
申请日：2021-06-10
Applicant: 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明属于电力系统负荷估计技术领域，提供了一种用户基线负荷估计方法、终端及计算机可读存储介质。所述用户基线负荷估计方法包括：采用数据扩充方法和样本消减技术扩充对照组负荷样本集；然后采用K‑means算法对不参与需求响应项目的对照组用户在需求响应日的负荷曲线进行聚类，获得若干对照组子集；其次对于每个参与需求响应项目的用户，根据其在需求响应日的负荷模式，将其同步匹配到与其负荷模式最为相似的对照组子集中；最后利用对照组子集中的对照组用户在需求响应时段的负荷数据来估计同一子集中需求响应用户的基线负荷。当对照组用户数目不足时，该方法能有效提高基线负荷估计的准确性，有利于促进需求响应的实施与推广。
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公开(公告)号：CN113705957B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202110780395.1
申请日：2021-07-09
Applicant: 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明实施例涉及电力系统需求响应技术领域，公开了一种用户集群基线负荷估计方法、装置和终端设备。上述用户集群基线负荷估计方法包括：获取待估计用户集群的历史负荷数据；根据历史负荷数据对待估计用户集群进行聚类，得到多类用户及多类用户的负荷数据；根据多类用户的负荷数据计算多类用户之间的空间关联性，根据空间关联性构成空间关联性矩阵；将多类用户作为空间关联性无向图的节点，多类用户对应的负荷数据为节点特征；根据空间关联性矩阵，构建空间关联性无向图的边；基于空间关联性无向图估计待估计用户集群的基线负荷。本发明利用用户历史负荷数据，采用图卷积神经网络进行用户集群基线负荷估计，提高了集群基线负荷估计的准确性。
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公开(公告)号：CN113705957A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110780395.1
申请日：2021-07-09
Applicant: 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明实施例涉及电力系统需求响应技术领域，公开了一种用户集群基线负荷估计方法、装置和终端设备。上述用户集群基线负荷估计方法包括：获取待估计用户集群的历史负荷数据；根据历史负荷数据对待估计用户集群进行聚类，得到多类用户及多类用户的负荷数据；根据多类用户的负荷数据计算多类用户之间的空间关联性，根据空间关联性构成空间关联性矩阵；将多类用户作为空间关联性无向图的节点，多类用户对应的负荷数据为节点特征；根据空间关联性矩阵，构建空间关联性无向图的边；基于空间关联性无向图估计待估计用户集群的基线负荷。本发明利用用户历史负荷数据，采用图卷积神经网络进行用户集群基线负荷估计，提高了集群基线负荷估计的准确性。
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公开(公告)号：CN111598337B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202010414675.6
申请日：2020-05-15
Applicant: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国网河北能源技术服务有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种分布式光伏短期出力预测的方法，其包括采集光伏配变数据、地理信息及天气情况数据，进行数据预处理，构建预测日的临近日和相似日特征的步骤，对历史发电数据进行小波变换算法分解得到主体序列和细节序列的步骤，依据发电数据和天气数据，将天气分为晴、阴、雨三类的步骤，结合天气数据、临近日、相似日和小波分解结果作为输入特征，在不同天气类别内分别利用随机森林回归算法建模得到晴、阴、雨三种预测模型的步骤，判断未来一日天气数据所属天气类别，输入对应天气类别的算法模型得到发电数据主体序列和细节序列预测数据步骤；本发明方法提高了分布式发电友好并网水平，有效降低弃光率，促进清洁能源消纳，保障电网安全稳定运行，具有极强的可推广性。
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公开(公告)号：CN113268698B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110378060.7
申请日：2021-04-08
Applicant: 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明适用于电网规划技术领域，提供了一种综合能源系统新能源消纳能力优化方法、装置及终端设备。上述方法包括：建立综合能源系统对新能源最大消纳能力的不确定性非凸非线性规划模型；基于二阶锥松弛法和分段线性法，将模型转化为不确定性二阶锥松弛混合整数线性规划模型；基于分布鲁棒算法，将模型进一步转化为确定二阶锥松弛混合整数线性规划模型，并基于确定二阶锥松弛混合整数线性规划模型计算最优日前调度方案以及新能源最大消纳能力。本发明提供的方法运用分布鲁棒优化算法，可以充分考虑新能源的随机性，并简化求解过程，准确高效地确定最优的调度方案及新能源最大消纳能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114463039A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111673978.0
申请日：2021-12-31
Applicant: 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请适用于电价测算技术领域，提供了一种区域电价测算方法、系统及终端设备，该方法包括：获取数据，数据包括供电企业向配电企业购买电力的数据，配电企业向目标用户出售电力的数据和配电企业向可再生能源企业购买电力的数据；生成测算策略，测算策略包括供电企业向可再生能源企业购买电力的第一价格高于配电企业向可再生能源企业购买电力的第二价格和供电企业向目标用户出售电力的第三价格低于配电企业向目标用户出售电力的第四价格；基于数据和测算策略，建立测算模型，计算第一价格和第三价格。本申请通过调节第一价格和第三价格，引导目标用户更多的使用可再生能源产生的电力，进而减少输配电企业对于稳定电力供应的投入。
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公开(公告)号：CN113807696A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111090049.7
申请日：2021-09-17
Applicant: 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F16/25 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了一种电网需求侧能效过程的信息化跟踪和质效提升方法,其信息系统包括用于提供需求侧能效数据基础的能效数据知识库；预警纠偏模块；用于对需求侧能效基本建设进行全过程跟踪管理的能效建设模块；用于生成需求侧能效建设问题风险和建议并形成模拟数据信息表的能效模拟模块；用于需求侧能效项目综合分析和为需求侧能效建设决策提供依据的能效辅助模块。本发明实现了电网需求侧能效建设中由传统的事后处理理念向现代化先进能效建设理念的转变，从根本上实现电网需求侧能效建设项目的风险防范和质效提升。
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公开(公告)号：CN115860979A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211497856.5
申请日：2022-11-26
Applicant: 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种用于电力电网现场作业的人工智能管理系统，包括运算服务器、若干搭载有APP的移动终端、人脸识别考勤机、电子围栏装置和若干图像采集装置，图像采集模块用于采集操作图像数据和定位数据,同时管理人员通过定位数据查看所有施工现场的运行情况；采用5G通讯模块用于数据传输将图像数据发送运算服务器，运算服务器通过机器视觉技术进行违规判定，运算服务器与人脸识别考勤机相连接，进行现场考勤打卡。该人工智能管理系统应用在电力行业施工现场，通过采集操作现场的图像并进行行为分析、追踪以及判定，确定工作人员是否按照规定进行作业。
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公开(公告)号：CN114462795A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202111679093.1
申请日：2021-12-31
Applicant: 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种用于台区节能控制的方法、装置、终端及存储介质。该方法包括：采集目标台区的历史用电数据，并基于所述历史用电数据对各负荷节点进行SOM聚类；其中，所述历史用电数据包括各负荷节点的电流数据和电压数据；根据SOM聚类结果中的电流数据构造台区拓扑结构；根据所述台区拓扑结构和各负荷节点的电压数据计算各支路的线损；根据各支路的线损计算结果确定对应的经济电压，并基于经济电压确定配电网的电压调整策略。本发明能够提高拓扑结构构造效率和精确度，进而实现电压的准确调整，避免电力资源浪费。
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公开(公告)号：CN113570105A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110506101.6
申请日：2021-05-10
Applicant: 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明适用于电力系统负荷预测技术领域，提供了一种电力负荷预测方法、装置及终端，其中，电力负荷预测方法，包括：获取原始数据集，并对原始数据集进行预处理得到预处理数据集；其中，原始数据集包括历史负荷数据、环境数据和时间数据；基于随机森林算法模型和预先训练完成的LSTM神经网络预测模型，对预处理数据集进行预测得到电力负荷预测值。本发明对电力负荷的预测更加准确，可以保证电网经济稳定地运行。
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