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公开(公告)号：CN119340994B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411861766.9
申请日：2024-12-17
Applicant: 国网浙江省电力有限公司科技创新中心
IPC: H02J3/00 , G06Q30/018 , G06Q50/06 , H02J3/06
Abstract: 本申请涉及碳排放技术领域，公开了一种配用电系统电碳溯源追踪方法和系统，包括获取配电网实时运行数据；其中，所述配电网实时运行数据包括联络开关变化数据、馈线连接关系以及各电源出力数据；基于所述联络开关变化数据和所述馈线连接关系在预设时间窗口的变化，获取更新配电网线路拓扑结构，并确定所述更新配电网线路拓扑结构对应的更新潮流分布数据；基于所述更新潮流分布数据，确定目标降碳量数据；基于所述各电源出力，确定各电源对负荷碳流的碳流贡献值；基于所述目标降碳量数据和所述碳流贡献值，提取不同配电网架构下的碳流分配规律特征，建立碳流分配知识库，以实现碳流溯源追踪。其有益效果是配电网碳流分配的实时优化和精准追踪。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119324468A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411861782.8
申请日：2024-12-17
Applicant: 国网浙江省电力有限公司科技创新中心
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的电网动态碳排放计算方法及系统，包括对用电负荷数据进行特征提取，得到各区域负荷分布特征；基于电网运行状态数据和各区域负荷分布特征，利用牛顿‑拉夫逊法模拟电网各区域在不同时段的潮流分布，得到电网动态潮流分布数据；根据电网动态潮流分布数据以及区域间电力交换数据，利用机器学习算法得到电网潮流电量修正数据；根据区域间电力交换数据，利用区域间碳排放转移模型得到每个区域的碳排放转移量；根据碳排放转移量和电网潮流电量修正数据，得到电网动态碳排放量。本发明通过机器学习算法和碳排放转移模型动态计算并修正电网的碳排放量，实现对电网动态碳排放量的精确量化。
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公开(公告)号：CN119324468B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411861782.8
申请日：2024-12-17
Applicant: 国网浙江省电力有限公司科技创新中心
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种基于机器学习的电网动态碳排放计算方法及系统，包括对用电负荷数据进行特征提取，得到各区域负荷分布特征；基于电网运行状态数据和各区域负荷分布特征，利用牛顿‑拉夫逊法模拟电网各区域在不同时段的潮流分布，得到电网动态潮流分布数据；根据电网动态潮流分布数据以及区域间电力交换数据，利用机器学习算法得到电网潮流电量修正数据；根据区域间电力交换数据，利用区域间碳排放转移模型得到每个区域的碳排放转移量；根据碳排放转移量和电网潮流电量修正数据，得到电网动态碳排放量。本发明通过机器学习算法和碳排放转移模型动态计算并修正电网的碳排放量，实现对电网动态碳排放量的精确量化。
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公开(公告)号：CN119849738A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411839547.0
申请日：2024-12-13
Applicant: 国网浙江省电力有限公司科技创新中心
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/092 , G06F18/23213 , G06N3/096 , G06F18/25 , G06N5/01
Abstract: 本申请提供一种配电网碳排放分析方法，包括：基于用户电量数据构建用户用电行为画像，利用注意力机制学习用户用电习惯对碳排放的影响权重，通过聚类算法挖掘不同用电行为下的碳排放模式，形成面向用户的碳排放解释模型；采用Apriori关联规则挖掘算法，从时段、设备、用户三个维度提取碳排放数据中的频繁模式，筛选出对碳排放量影响显著的关键因素组合，通过智能合约将规则嵌入区块链执行碳排放溯源；利用生成对抗网络扩充碳排放数据的多样性，模拟不同极端场景下的碳排放状况，通过区块链浏览器实现碳排放全流程数据的可视化追溯，为精准核算碳排放量和制定减排政策提供决策依据。
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公开(公告)号：CN119831221A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411858575.7
申请日：2024-12-17
Applicant: 国网浙江省电力有限公司科技创新中心
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/26 , G06F18/10 , G06N3/0442 , G06F18/23213 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及碳排放管理技术领域，尤其涉及一种配电网碳减排优化调度方法及系统，包括利用关联规则挖掘算法对配电网运行综合数据集进行关联规则分析，得到影响配电网能耗和碳排放的关键影响因素，利用改进长短期记忆神经网络模型得到碳排放量预测值和能耗预测值；采用K均值聚类算法对用户用电行为数据进行聚类分析，得到用电画像；根据用电画像、碳排放量预测值和能耗预测值，利用强化学习算法生成配电网碳减排调度策略；根据配电网碳减排调度策略实时调控配电网源网荷储各环节的电力资源配置和设备运行状态。本发明通过改进的长短期记忆神经网络模型和强化学习算法生成具有针对性的配电网碳减排调度策略，提高配电网碳排放管理的效率与准确性。
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公开(公告)号：CN119340994A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411861766.9
申请日：2024-12-17
Applicant: 国网浙江省电力有限公司科技创新中心
IPC: H02J3/00 , G06Q30/018 , G06Q50/06 , H02J3/06
Abstract: 本申请涉及碳排放技术领域，公开了一种新型配用电系统电碳溯源追踪方法和系统，包括获取配电网实时运行数据；其中，所述配电网实时运行数据包括联络开关变化数据、馈线连接关系以及各电源出力数据；基于所述联络开关变化数据和所述馈线连接关系在预设时间窗口的变化，获取更新配电网线路拓扑结构，并确定所述更新配电网线路拓扑结构对应的更新潮流分布数据；基于所述更新潮流分布数据，确定目标降碳量数据；基于所述各电源出力，确定各电源对负荷碳流的碳流贡献值；基于所述目标降碳量数据和所述碳流贡献值，提取不同配电网架构下的碳流分配规律特征，建立碳流分配知识库，以实现碳流溯源追踪。其有益效果是配电网碳流分配的实时优化和精准追踪。
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