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公开(公告)号：CN112612931A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011469981.6
申请日：2020-12-14
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司
IPC: G06F16/9035 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于专业人才选拔技术领域，尤其涉及一种基于用户与专家耦合关系分析的协同过滤推荐方法。本发明首先设计了两个基于用户与专家遴选过程耦合关系聚合性分析模型与基于用户与专家遴选过程耦合关系相对性分析模型；再将两个模型的输出作为输入，训练一个顶层DNN；最后将训练好的模型融合，并进行精调训练。本发明方法的精度优于目前已经公开的方法，具有良好的实用价值。能够有效针对国有大型企业在选拔人才、科技专家聘用方面存在的突出问题，大幅度提升各专业领域人才推荐效果和精度，促进公司业务建设和生产水平的全面提高。本发明为大型国有企业在科技项目评审、技术咨询以及项目建设和实施等多个领域都起到至关重要的作用。
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公开(公告)号：CN112612931B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202011469981.6
申请日：2020-12-14
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司信息通信分公司
IPC: G06F16/9035 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于专业人才选拔技术领域，尤其涉及一种应用于专家推荐系统的用户与专家耦合关系分析的协同过滤推荐方法。本发明设计了两个基于用户与专家遴选过程耦合关系聚合性分析模型与基于用户与专家遴选过程耦合关系相对性分析模型；再将两个模型的输出作为输入，训练一个顶层DNN；最后将训练好的模型融合，并进行精调训练。本发明方法的精度优于目前已经公开的方法，具有良好的实用价值。能够有效针对国有大型企业在选拔人才、科技专家聘用方面存在的突出问题，大幅度提升各专业领域人才推荐效果和精度，促进公司业务建设和生产水平的全面提高。为大型国有企业在科技项目评审、技术咨询以及项目建设和实施等多个领域都起到至关重要的作用。
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公开(公告)号：CN119742836A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411780955.3
申请日：2024-12-05
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 金宇飞 , 吴卓航 , 梁毅 , 韩震焘 , 王麒翔 , 杨博 , 张子信 , 许言路 , 张泽宇 , 尹婧娇 , 王贺蓉 , 山雨琦 , 周沫 , 陆明璇 , 张晓天 , 仲崇飞 , 赵菁铭 , 高嘉文 , 方秋实
Abstract: 本发明公开了一种光伏储能系统配置优化与市场参与方法及系统，方法包括：获取光伏储能系统数据；基于光伏储能系统数据，确定PSO算法优化模型的目标函数，根据目标函数设计目标优化模型的边界条件，构建得到目标优化模型；基于电能量市场和辅助服务市场设计有无储能的调节场景；基于调节场景，采用粒子群优化算法求解目标优化模型，获取优化求解结果。本发明通过目标优化模型有效提升分布式光伏发电系统的消纳率，解决光伏发电并网过程中的消纳难题，降低因电网吸纳能力不足导致的弃光现象；发明通过优化储能系统的运行策略，提高了电网在面对突发状况时的稳定性和可靠性。在经济效益方面，采用粒子群优化算法结合线性递减权重策略，优化储能配置。
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公开(公告)号：CN109255505B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201811385455.4
申请日：2018-11-20
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 东北大学 , 沈阳电力勘测设计院有限责任公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开一种多模型融合神经网络的短期负荷预测方法，步骤为：数据获取及预处理得到数据集；将数据集分割为训练集和验证集；单独构造基于反向传播算法的多种模型，使用训练集的输入向量序列训练模型；使用多种单独模型的输出作为输入训练一个顶层DNN模型；将单独训练的模型和顶层DNN模型融合，进行精调；用验证集验证训练好的模型，通过对比测试集和验证集的精度和误差，调整模型参数，通过多次训练，选择验证集表现最好的模型作为训练结果；在实际环境中运行模型，当预测值和实际值出现较大偏差时，将最新数据加入训练集再次训练模型。本发明采用单独训练、组合调优的方式，降低了部署的复杂度，精度优于单个模型，具有良好的实用价值。
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公开(公告)号：CN114386314A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202111495935.8
申请日：2021-12-09
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明属于能源系统建模技术领域，尤其涉及一种基于零样本学习的综合能源系统非侵入式建模方法。本发明利用基于稀疏编码的零样本学习对自能源中设备分类，对综合能源系统已知数据集及其辅助信息对分类模型进行训练，将已知数据集所学习的知识有效迁移到未知数据集中，实现对未知设备数据集的分类；采用双向长短期记忆网络对设备运行状态进行提取，根据提取结果对综合能源系统中用电设备、发电设备和储能设备的运行状态划分；基于设备运行状态建立多模因子隐马尔可夫模型，实现对含未知类型设备的综合能源系统的非侵入式建模。本发明准确地识别综合能源系统中未知类型设备，有效减少非侵入式建模方法的平均误差，使模型精度和准确度得到显著提高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114298455A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111330982.7
申请日：2021-11-11
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于GAN技术的综合能源混合建模方法，涉及综合能源技术领域。该方法基于机理‑数据混合驱动的建模方法构建综合能源网络结构的机理模型；该综合能源网络结构的机理模型由电力子系统模型、热力网子系统模型、天然气管网子系统模型整合成的综合能源整体模型；并基于综合能源网络结构的机理模型，确定综合能源网络结构的运行工况；最后建立GAN网络模型，通过GAN网络模型对综合能源网络结构的机理模型的参数进行辨别，完成综合能源网络的混合建模。该方法针对综合能源系统网络结构特点进行机理建模，适用于具有能源双向传输的特点以及能源耦合等复杂特征的混合能源系统。
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公开(公告)号：CN113991647A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111238974.X
申请日：2021-10-25
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 大连理工大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 李卫东 , 郭力滔 , 张娜 , 徐熙林 , 张明理 , 潘霄 , 王义贺 , 李金起 , 程孟增 , 商文颖 , 吉星 , 许言路 , 侯依昕 , 杨方圆 , 李纯正 , 张玫珊 , 杨国琛
IPC: H02J3/00 , H02J3/24 , G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 一种面向频率响应容量规划的电力系统随机生产模拟方法，结合电力系统的多资源结构组成以及快速频率响应需求，包括：1)模拟系统各机组的运行工况，在风力发电系统中计算风电实际出力状况。在常规发电机组中，计算出力；2)从低阶模型出发确定系统参数与频率动态变化过程和模型聚合之间的联系。基于参数聚合思想聚合含有多机组的风电、火电、水电、燃气轮机组及储能设备的频率响应模型，降低模型阶数。结合多资源机组的出力情况计算系统的失负荷带入聚合模型中，求解频率动态。本发明能够考虑频率动态变化过程，与传统方法相比能够更加精确，能够满足面向快速频率响应的备用容量规划需求，为以低频减载为指标的备用容量规划提供了新思路。
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公开(公告)号：CN114293218A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111494166.X
申请日：2021-12-08
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 赵琳 , 张明理 , 南哲 , 潘霄 , 张娜 , 吉星 , 刘禹彤 , 侯依昕 , 商文颖 , 程孟增 , 满林坤 , 徐熙林 , 王宗元 , 李金起 , 刘凯 , 杨方圆 , 杨博 , 许言路
IPC: C25B11/065 , C25B11/077 , C25B1/04
Abstract: 本发明属于环境友好型电催化材料制备技术领域，尤其涉及一种基于石墨烯气凝胶的电解水制氢电极及其合成方法。其由以下原料按重量份数比制备而成：石墨烯（50‑72）：水（8.8‑20）：聚乙烯醇（8‑24）。本发明所制备的石墨烯气凝胶具有三维多孔结构，抑制了二维石墨烯片层的堆叠，使其界面得到了高效利用，极大地降低了电极的局部电流密度，提高稳定性。能够实现高效的水分解析氢反应，避免催化剂表面毒化，显著提高产氢效率、性能和成本，并且其生产工艺简单、能耗低、易控制，易于规模化生产，不仅可以用于电解水制氢装置，且具有通用性，在其他电化学过程和能量转换器件中也可广泛适用，具有广阔的应用前景，为绿色氢能规模化生产奠定基础。
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公开(公告)号：CN112884077A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110323783.7
申请日：2021-03-26
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 东北大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了基于形状的动态时间归整聚类的园区短期负荷预测方法，该方法包括以下步骤：获取数据并预处理；完成对园区不同单位主体能耗行为的聚类分析；对不同园区用户下一时刻的负荷行为聚类结果进行预测；得到园区最终的短期负荷预测结果；将负荷数据及其对应数据分为训练集和验证集；将输入向量之后固定时间的实际负荷作为模型输出的训练目标；选择验证集表现最好的模型作为训练结果；在实际环境中运行长短期记忆模型，且当预测值和实际值出现较大偏差时，将最新数据加入训练集再次训练模型。有益效果：本发明提出的方法有效融入园区用户每日能耗行为特征进行短期负荷预测，可以有效提升预测精度。
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公开(公告)号：CN109255505A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201811385455.4
申请日：2018-11-20
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 东北大学 , 沈阳电力勘测设计院有限责任公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开一种多模型融合神经网络的短期负荷预测方法，步骤为：数据获取及预处理得到数据集；将数据集分割为训练集和验证集；单独构造基于反向传播算法的多种模型，使用训练集的输入向量序列训练模型；使用多种单独模型的输出作为输入训练一个顶层DNN模型；将单独训练的模型和顶层DNN模型融合，进行精调；用验证集验证训练好的模型，通过对比测试集和验证集的精度和误差，调整模型参数，通过多次训练，选择验证集表现最好的模型作为训练结果；在实际环境中运行模型，当预测值和实际值出现较大偏差时，将最新数据加入训练集再次训练模型。本发明采用单独训练、组合调优的方式，降低了部署的复杂度，精度优于单个模型，具有良好的实用价值。
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