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公开(公告)号：CN118797313A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411082681.0
申请日：2024-08-08
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/27 , G06F18/15 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 基于集成算法的钢铁企业碳足迹预测方法属于碳排放预测技术领域。本发明针对能源负荷数据特性，使用K近邻算法、结合水平处理法和垂直处理法进行数据预处理，采用Pearson相关性分析和Copula理论研究工业系统负荷间的相关性，确定输入的特征变量，然后，使用Shapley值法给Stacking集成模型分配最优权重系数，通过改进的Stacking集成算法进行碳排放预测。该预测方法通过使用Person相关系数与Copula理论分析了钢铁行业特征变量之间的关系，综合分析了与钢铁行业碳足迹关联性强的影响因素，并根据改进的Stacking集成学习模型，有效提高了钢铁企业的工业碳足迹预测精度。
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公开(公告)号：CN115796539A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211578116.4
申请日：2022-12-06
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 刘宇 , 祝湘博 , 焦振 , 孔薇 , 王雪 , 曹阳 , 徐大利 , 孟令卿 , 赵彦一 , 郭大川 , 房震宇 , 孙玉成 , 高梓源 , 王迎春 , 杨东升 , 李广地 , 周博文
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/14 , H02J3/46
Abstract: 本发明涉及一种基于区块链高载能企业优先级的需求响应调度方法，包括步骤一：构建风电模型，并针对钢铁行业、机械行业和有色金属行业典型高载能负荷特性进行分析和建模；步骤二：制定划分负荷调度优先级策略，提供逐级优惠政策；步骤三：构建负荷聚合商与风电厂及高载能负荷类交易主体间的共治交易环境；步骤四：构建负荷聚合商调度周期内自身收益与风电厂的最小成本为目标的多目标经济优化调度模型；步骤五：对上述多目标优化调度模型求解，并选取最优折衷解；在考虑高载能企业调度优先级的同时，采用负荷电价逐级优惠，构建负荷聚合商－风电－高载能企业的三方交易模式，从而改善了风电的消纳量，大大提高了风电厂的经济性。
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公开(公告)号：CN115963790A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211628191.7
申请日：2022-12-17
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
IPC: G05B19/418 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06Q50/06 , G06N3/044 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种氧化镁生产流程能源优化利用方法及装置，可应用于氧化镁生产流程能源利用优化及参与电网互动，有助于提升氧化镁生产流程中的能源利用率、生产流程优化以及与电网的互动能力，促进工业企业的电能替代与工业产业升级。所述方法包括如下的步骤：步骤一：建立氧化镁生产流程能源利用模型；步骤二：基于氧化镁的生产过程中的可调节能力，提出氧化镁生产过程中的优化控制方法；步骤三：基于氧化镁企业参与电网互动能力提升技术，综合考虑步骤一和步骤二得出的结果，在提出基于循环神经网络的需量预测方法的基础上，建立熔炼机理建立单吨电耗指标模型，提出在电熔镁炉能效调度在线优化控制方法。
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公开(公告)号：CN115912486A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211625787.1
申请日：2022-12-16
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明设计了一种含工业负荷分布式电源系统与电网的互动控制方法即装置。所述的方法设计了工业分布式电源系统与电网互动的双层控制架构，在下层控制中通过多智能体一致性算法的分布式控制方式建立工业生产过程优化控制体系，实现了工业生产过程可再生能源的最大化利用，同时实现了分布式燃气轮机和分布式储能设备的“即插即用”。同时，上层控制通过分布式深度强化学习算法，将工业生产的运行成本降到最低，在保证工业生产安全运行的前提下，实现了工业生产的经济运行。与其他控制方式相比，该控制方法不依赖中央控制器，每个工业分布式电源至于相邻的工业分布式电源通信即可实现对所有工业分布式电源的控制。
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公开(公告)号：CN116384530A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211625784.8
申请日：2022-12-16
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于灰色预测的工业负荷用电量预测方法，包括步骤一：获取待预测工业负荷用电单元的一段时间内的历史数据的原始样本集，得到原始数据序列；步骤二：对数据序列进行数据之间的级比计算，进行灰色预测模型的适用性判断；步骤三：对符合要求的数据序列进行一次累加，得到一次累加生成数列；步骤四：对一次累加生成数列建立残差灰色预测模型和动态等维新信息灰色预测模型，分别得到预测值；步骤五：对残差灰色预测模型和动态等维新信息灰色预测模型的预测结果加以组合，得到工业负荷用电单元的用电量预测值；本发明大大提高了预测精度，避免了预测模型受系统误差及季节等外部因素干扰的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115796533A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211555082.7
申请日：2022-12-06
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 祝湘博 , 刘宇 , 焦振 , 王雪 , 曹阳 , 徐大利 , 陈昱达 , 孟令卿 , 郭大川 , 赵彦一 , 曾宪楠 , 房震宇 , 姜也闻 , 孙玉成 , 高梓源 , 王迎春 , 杨东升 , 李广地 , 周博文
Abstract: 本发明提供一种考虑清洁能源消纳的虚拟电厂双层优化调度方法及装置，针对可再生能源接入给电网带来的一系列问题，在考虑清洁能源消纳的同时，提高了虚拟电厂整体的经济性。方法包括：步骤1：基于虚拟电厂中各成员对象的特征，构建虚拟电厂中各成员对象模型；步骤2：确立保证虚拟电厂系统稳定运行的等式约束条件和不等式约束条件，用于下一步的优化模型的建立；步骤3：根据已确定的成员对象和所述成员对象对应的约束条件，构建出考虑能源消纳的上层优化模型和考虑系统经济性的下层优化模型；步骤4：基于多目标萤火虫算法对所述的上层优化模型和下层优化模型求解，采用模糊优选法确定最优解，用此最优解对所述虚拟电厂进行优化调度。
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公开(公告)号：CN113515512A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110692775.X
申请日：2021-06-22
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 辽宁电力能源发展集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/28 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种工业互联网平台数据的质量治理及提升方法，数据源来自工业互联网平台所监控的企业生产设备侧的相关能效数据；采用聚类分析与局部异常因子算法对遥测量中产生的不良数据进行检测辨识；完成不良数据的检测和辩识后，对不良数据进行较高精度的修正，根据不良数据的个数、类型以及相关性的不同，提出不同的修正方法，达到对工业不良数据的有效治理；并通过日志记录修正前后的数据状态。结合运用大数据统计分析技术手段，通过机器学习的方法对工业生产中不良数据进行辩识，并根据不同的业务数据类型采用不同的数据治理及修复手段，以便满足在工业生产这种恶劣环境中的不良能源数据的自动修正的需求，提高工业数据的质量水平。
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公开(公告)号：CN113515512B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202110692775.X
申请日：2021-06-22
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 辽宁电力能源发展集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/23213 , G06F18/22 , G06F18/2413
Abstract: 本发明提供一种工业互联网平台数据的质量治理及提升方法，数据源来自工业互联网平台所监控的企业生产设备侧的相关能效数据；采用聚类分析与局部异常因子算法对遥测量中产生的不良数据进行检测辨识；完成不良数据的检测和辩识后，对不良数据进行较高精度的修正，根据不良数据的个数、类型以及相关性的不同，提出不同的修正方法，达到对工业不良数据的有效治理；并通过日志记录修正前后的数据状态。结合运用大数据统计分析技术手段，通过机器学习的方法对工业生产中不良数据进行辩识，并根据不同的业务数据类型采用不同的数据治理及修复手段，以便满足在工业生产这种恶劣环境中的不良能源数据的自动修正的需求，提高工业数据的质量水平。
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公开(公告)号：CN113467296A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110692771.1
申请日：2021-06-22
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 辽宁电力能源发展集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明提供一种菱镁行业能效分析和提升的方法，包括数据采集模块、数据服务中心和能效监测中心。数据采集模块对能效监测区域的能耗数据和能耗质量数据进行采集，并将原始数据发送到数据采集终端，上传至数据服务中心。数据服务中心对数据进行计算、分类、统计、建档与存储；结合企业、设备档案等信息创建用户管理数据；能效监测中心通过数据服务中心提供的数据，对监测区域的能源使用情况进行全面监测、分析与诊断。通过对生产全周期的运行情况、设备运行状态等进行实时数据采集和在线监测，实现对企业用能和能耗的全面感知，结合运用大数据统计分析技术手段，最终达到提高生成效率，降低企业生产成本。
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公开(公告)号：CN118798426A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410898431.8
申请日：2024-07-05
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北电力大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06N20/20 , G06N3/126
Abstract: 一种基于遗传算法优化的Stacking集成学习碳排放预测方法，属于电力能源预测技术领域，对待预测的相关数据作为原始样本数据，经过处理的数据用于交叉验证以评估模型性能，构建双层Stacking集成学习模型，将测试集代入训练后的模型，获得碳排放预测值。本发明采用基于遗传算法和Stacking集成学习的方法，通过收集和分析相关数据，建立综合考虑多个因素的预测模型，综合考虑电力消耗、生产过程能源消耗等关键因素，并以直观的方式呈现预测结果，为环境保护和碳减排决策提供科学依据，以支持制定有效的环境保护和碳减排政策。
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