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公开(公告)号：CN118586775A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410805023.3
申请日：2024-06-21
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/24 , G06Q10/0635
Abstract: 本发明公开了一种电力系统建设效率的测算评估方法和装置，根据采集自待测算电力系统的系统建设数据构建投入与产出评价指标体系，并根据兼顾了非期望投入和非期望产出的新超效率SBM模型和投入与产出评价指标体系对待测算电力系统的系统建设效率进行测算，通过ML指数分析法计算系统于不同时期的建设效率指数比，并根据建设效率指数比对系统建设效率进行评估。通过系统建设数据构建投入与产出评价指标体系，使得体系具备了电力系统的全面性、科学性、实用性和可量化性；兼顾了非期望投入和非期望产出的模型输出的系统建设效率更准确实用，也更加符合实际发展路径和系统构建轨迹；通过ML指数分析法提高了于时间分布的系统建设情况的精准性。
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公开(公告)号：CN118281849A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410353640.4
申请日：2024-03-27
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 东北电力大学
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，特别涉及一种基于碳排放流理论的柔性配电网低碳优化运行方法，上述方法包括：基于碳排放流理论的电力系统碳排放量的计算方法，得到柔性配电网全网的碳流分布；构建柔性配电网的交流潮流模型，将安装智能软开关的支路视为一条运行有功功率通过且可以发出无功的支路，求解柔性配电网的有功潮流分布；统计柔性配电网上级电网及各分布式电源的有功出力以及碳排放强度、装有智能软开关线路的功率，结合碳排放流理论，得到柔性配电网全网支路的碳流分布和各负荷节点的碳流率。本发明提供的方法可快速、准确地求解出柔性配电网低碳优化运行时全网的潮流分布以及碳排放流分布。
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公开(公告)号：CN117934247A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410330667.1
申请日：2024-03-22
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06Q50/26 , G06F18/211 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开的基于时序分解的碳排放因子预测方法、装置、电子设备及存储介质，通过将电力系统在连续时间节点下的碳排放因子所构成的时序数据进行时序分解，生成分别具备趋势特性、周期特性、以及典型事件特性的各类特征分量，并利用共型预测模型评估点预测模型输出的各特征分量在未来时间节点下的碳排放因子的预测精准度，继而根据置信比例阈值计算各类特征分量的碳排放因子的分量预测区间，最终生成电力系统在各未来时间节点下的碳排放因子的点预测结果以及预测区间。因此，本发明通过分析当前碳排放因子的时序数据的各类特性，预测处电力系统在未来时间节点的碳排放因子的预测结果和预测区间，有效地提高碳排放因子预测结果的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119721374A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411867509.6
申请日：2024-12-18
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06F18/243 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种碳排放量确定方法、装置及存储介质，其中方法包括:获取同一产业链上各个工业的能源消耗数据；将能源消耗数据输入至预训练好的神经网络中，得到各个工业的预测碳排放量；根据每一工业的预测碳排放量和对应的实际碳排放量，确定第一类工业和第二类工业；构建随机森林模型，将工业的能源消耗数据和碳排放量输入至随机森林模型中，得到第二类工业的第N年预测碳排放量。本发明以同产业链上准确度较高工业的碳排放参数，包括能源消耗数据和碳排放量，来预测准确度较低工业的碳排放量，考虑了同产业链上不同行业的不同应用效果对碳排放量的影响，从而能够有效提高碳排放量确定的准确性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119651568A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411712835.X
申请日：2024-11-27
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/243 , G06N3/0442
Abstract: 本申请涉及一种基于气象特征和深度学习模型的风电功率预测方法及系统，属于电力系统技术领域，解决现有模型结构和参数选择的复杂性导致计算成本高等问题。方法包括：通过多源数据融合技术和实时数据采集技术获取气象数据；对气象数据进行预处理；构建时间特征、原始特征、时间窗下的统计特征和组合特征以生成训练集和测试集；构建XGBoost模型和LSTM神经网络模型并利用训练集和测试集进行训练以生成第一和第二风电功率预测模型，利用贝叶斯优化模型优化模型参数；将实时特征数据集输入第一和第二风电功率预测模型以分别生成第一和第二预测值，利用误差倒数法获取组合风电功率预测值。通过自动特征选择和参数调整，降低计算成本和对专业知识的依赖。
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公开(公告)号：CN117933493B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410323416.0
申请日：2024-03-21
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06F18/25 , G06Q30/018 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了多时间颗粒度数据协调的碳排放因子预测方法及系统，包括：采集待预测区域的第一碳排放数据，并将所述第一碳排放数据按照时间颗粒度，建立多个对碳排放因子进行预测初始的第一预测模型；其中，每个时间颗粒度都对应一个第一预测模型；根据所述时间颗粒度和待预测时段，建立时间层次矩阵，并根据所述时间层次矩阵对多个第一预测模型进行融合，得到初始的第一协调预测模型；根据所述第一碳排放数据对所述第一协调预测模型进行参数更新，得到训练好的第二协调预测模型，以使通过所述第二协调预测模型预测碳排放因子；采用本发明能够提高碳排放因子的预测精确度。
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公开(公告)号：CN116523175A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310366395.6
申请日：2023-04-06
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提供一种区域全绿色动力实现水平的评价结果确定方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：基于预定义的全绿色动力概念构建全绿色动力评价指标体系；根据目标区域的指标待测值与预先设定的标准值确定目标区域对应各个指标的指标值；采用层次分析‑熵权结合法确定各个一级指标的权重；基于各个一级指标的权重及对应的指标值确定目标区域的综合评价值；根据综合评价值以及预设的评价标准确定目标区域的全绿色动力实现水平评价结果。本发明能够从清洁能源的各个维度出发对区域全绿色动力实现水平进行评价，从而能够促进和适应清洁能源的增长。
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公开(公告)号：CN116054259A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310093489.0
申请日：2023-02-06
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种农村多能互补储能方法、装置、存储介质以及系统，通过基于低碳化评估指标，构建了计及低碳化的农村风光生储能源互补系统的系统运行约束；描述了农村风光生储多能源互补系统的结构；综合考虑了系统储能建设的长期规划成本及系统典型日最优经济运行，构建了双层配置优化模型，以最小化储能全寿命周期成本为目标构建上层规划模型，以最大化多能互补系统典型日运行净收益为目标构建下层运行模型；采用混合蝗虫和花授粉算法对储能配置优化模型进行求解，得到系统最优储能配置及经济运行方案，该互补储能方法、装置、存储介质以及系统提升了农村的可发电能源利用率。
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公开(公告)号：CN113822583A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111125542.8
申请日：2021-09-24
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种配电网投资需求预测方法、装置、终端设备及介质，该方法包括：确定影响配电网投资需求的第一因素；利用关联度算法对第一因素进行筛选，得到第二因素；从配电网中获取关于第二因素的历史数据，作为训练样本；构建初始神经网络模型，利用训练样本对初始神经网络模型进行训练，生成目标预测模型；利用目标预测模型进行配电网投资需求预测。本发明通过利用影响配电网投资需求的关键因素来获取训练样本，以对初始神经网络模型进行训练，并将最终生成的目标预测模型用于配电网投资需求预测。本发明能够为配电网投资需求提供科学指导，以提高投资需求预测结果的精确度，进而提高配电网投资效益水平。
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