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公开(公告)号：CN119623863A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411754469.4
申请日：2024-12-02
Applicant: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 国网经济技术研究院有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/15
Abstract: 本发明涉及一种市场要素变化对输变电工程造价的影响分析方法，包括以下步骤：采集市场要素数据以及输变电工程造价要素数据；基于市场要素数据以及输变电工程造价要素数据构建直接影响矩阵；基于直接影响矩阵构建综合影响矩阵得到市场要素以及输电工程造价要素的影响度、被影响度、中心度以及原因度；通过绘图方式分别进行中心度与原因度以及影响度与被影响度的关系情况分析。
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公开(公告)号：CN117829349A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311706571.2
申请日：2023-12-12
Applicant: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N20/00 , G06N3/126
Abstract: 本发明涉及一种考虑投资能力与投资需求调节的电网投资分配优化方法，包括以下步骤：收集影响电网投资能力的影响因素，根据电网投资能力的主要组成结构分类影响因素并构建电网投资能力影响因素指标体系；所述电网投资能力的主要组成结构包括折旧、利润和融资；根据电网投资能力影响因素指标体系采集电网投资能力影响因素的相关数据，对采集数据进行预处理，形成数据集合；构建电网投资预测模型，包括若干基于不同机器学习模型的子预测模型；利用数据集合对各子预测模型进行预训练；根据各子预测模型的预测偏差利用方差—协方差算法确定不同子预测模型的权重。
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公开(公告)号：CN114492977A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210067115.7
申请日：2022-01-20
Applicant: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种考虑非平稳特征的变电站运行成本预测方法，包括以下步骤：收集历史维护费用和历史能耗费用；提取变电站运行全生命周期的非平稳特征，包括历史变电站组件的故障数据以及历史气象数据；建立变电站组件的可靠性分析模型；基于历史维护费用与历史变电站组件的故障数据间的映射关系建立变电站的维护策略，并建立基于组件可靠性的维护费用预测模型；对历史能耗费用和历史气象数据进行聚类，分别得到若干聚类结果，根据聚类结果分别对历史能耗费用中的数据和历史气象数据中的数据添加标签，并以此建立训练样本集；以训练样本集对神经网络进行训练，得到能耗费用预测模型；通过维护费用预测模型和能耗费用预测模型预测变电站的运行成本。
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公开(公告)号：CN114140072A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111430059.0
申请日：2021-11-29
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明属于输变电工程造价技术领域，尤其为一种变更签证模块装置，包括云端服务器模块、设计单位终端、监理单位终端、施工单位终端、业主项目部终端、建管单位终端和省公司建设部终端，设计单位终端、监理单位终端、施工单位终端、业主项目部终端、建管单位终端和省公司建设部终端分别通过有线或无线网络与所述云端服务器模块连接；本发明的变更签证模块装置，大大提高了项目管理者的工作效率，降低了管理成本，并且各个阶段的签证信息可实现有效的共享查阅，提高了容错率，减少了出错；更改签证信息远程在线审批，提高了审批效率、降低了材料成本，并且有利于管理人员实时查询和更改，大大节省了人力、物力。
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公开(公告)号：CN115727458B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202211518857.3
申请日：2022-11-29
Applicant: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种太阳能墙式自送风及储热维护结构及其使用方法，包括太阳能板，所述太阳能板设置有光线追踪模块，所述太阳能板的上下两端分别固定设置有若干可伸缩支架，所述可伸缩支架的另一端固定设置在建筑物的侧立面上，所述太阳能板与建筑物墙体之间的空腔内设置有膜结构，所述膜结构设置有风机入口和风机出口，所述膜结构内螺旋设置有电热丝，本发明消耗的能耗来自于太阳能，通过在建筑物立面设置太阳能板，可减少室内能量通过建筑物外墙产生能耗损失，同时设置有膜结构，通过改变膜结构的体积，进而控制送风量为室内输入新风。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116227708A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310225918.5
申请日：2023-03-10
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及一种基于Prophet‑LSTM的电动汽车充电负荷预测方法。首先，将电动汽车充电负荷时间序列利用VMD方法分解为k个中心频率不同的本征模态函数并利用过零率将各本征模态函数划分为高、低频序列；其次，统筹考虑Prophet预测模型以及LSTM神经网络预测模型的优缺点，利用Prophet预测模型对低频序列进行预测，利用LSTM神经网络对高频序列进行预测；最后将高低频序列的预测结果合并得到最终的预测结果。结果表明本发明组合预测方法充分发挥了各预测方法的优势，所提出的预测方法相较于传统方法具有更好的适用性，且预测效果更好。
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公开(公告)号：CN115727458A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211518857.3
申请日：2022-11-29
Applicant: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种太阳能墙式自送风及储热维护结构及其使用方法，包括太阳能板，所述太阳能板设置有光线追踪模块，所述太阳能板的上下两端分别固定设置有若干可伸缩支架，所述可伸缩支架的另一端固定设置在建筑物的侧立面上，所述太阳能板与建筑物墙体之间的空腔内设置有膜结构，所述膜结构设置有风机入口和风机出口，所述膜结构内螺旋设置有电热丝，本发明消耗的能耗来自于太阳能，通过在建筑物立面设置太阳能板，可减少室内能量通过建筑物外墙产生能耗损失，同时设置有膜结构，通过改变膜结构的体积，进而控制送风量为室内输入新风。
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公开(公告)号：CN109214927A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811108291.0
申请日：2018-09-21
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06Q40/06 , G06Q50/06 , G06F16/2455
Abstract: 本发明涉及一种基于国家电网通用造价数据模拟电网工程投资的方法，将电网通用造价模块数据存储为格式化数据，数据按电压等级、典型方案、基本模块、子模块进行分类存储；将每个电网通用造价模块根据对应的技术参数进行拆解，每个技术参数绑定一个子模块，模块与子模块建立调整的规则库；通过一模拟工程参数输入界面，根据变电工程与线路工程提供不同的模拟参数输入界面，输入参数后自动解析模拟参数值，自动模拟出通用造价工程。本发明提出的方法能够实现提高电网造价水平和提高投资决策的效率。
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公开(公告)号：CN119090286A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410715693.6
申请日：2024-06-04
Applicant: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q40/06 , G06Q50/06 , G06F18/22 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种考虑低碳目标的电网投资规划方案合理性评估方法，包括：收集与电网投资规划有关的相关数据和指标，基于相关数据和指标对电网负荷预测区域进行区域划分，使用时间序列的季节分解方法把电力系统负荷数据分解成三个分量部分，对不同分量构建预测模型，得到负荷预测结果，利用k‑means算法对全年每日风光出力和负荷数据进行聚类，选取每个季度的典型日进行短期运行模拟，构建以最小化运行成本为目标的规划方案评价模型，模拟各种电源类型的出力与负荷曲线之间的匹配关系，优化系统的调峰能力和经济性以及电力系统的投资和规划方案；通过海洋捕食者算法对多目标模型进行求解，若规划方案均满足系统调峰需求，则认为规划结果合理。
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公开(公告)号：CN118674092A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410663326.6
申请日：2024-05-27
Applicant: 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/006 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N3/04 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06F18/243
Abstract: 本发明涉及一种考虑变压器差异计量特性的碳排放预测方法，包括以下步骤：收集不同变压器的碳排放相关基础数据，并对数据进行预处理；通过改进的粒子群算法对预处理后的不同变压器的碳排放相关基础数据进行聚类分析，生成不同类别的变压器数据聚类；基于随机森林算法以变压器碳排放量的影响程度大小对变压器数据聚类的所有特征进行排序，提取排序后的前g个特征作为训练特征，基于训练特征提取每个变压器数据聚类中相应数据并构建为训练集；构建变压器碳排放量预测模型，通过训练集训练并优化模型参数，得到训练完成的变压器碳排放量预测模型，通过训练完成的变压器碳排放量预测模型对变压器的碳排放量进行预测。
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