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公开(公告)号：CN107292434A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710445132.9
申请日：2017-06-13
Applicant: 国网新疆电力公司经济技术研究院 , 国家电网公司 , 华北电力大学 , 北京华电卓越科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种风电出力的智能预测方法，包括步骤：步骤S1.收集风电出力功率和气象指标数据；步骤S2.对收集的数据进行移动平滑处理；步骤S3.构建支持向量回归机模型，将经过移动平滑处理后的风电出力功率作为输出变量，将经过移动平滑处理后的气象指标数据作为输入变量，对支持向量回归机模型进行训练；步骤S4.对支持向量回归机模型的参数进行优化，再重新利用步骤S3中的输入变量和输出变量对模型进行训练；步骤S5.获取待预测的气象数据，移动平滑处理后输入经过优化并重新训练的支持向量回归机模型，得到风电出力功率预测值。本发明能够实现对短期风电出力功率的精确预测。
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公开(公告)号：CN116822735A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310773049.X
申请日：2023-06-27
Applicant: 华北电力大学 , 国网经济技术研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司经济技术研究院 , 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/10 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种架空线路工程塔材信息价调整时滞控制方法和装置，属于数据信息识别与传导技术领域，解决缺乏有效且适配的解决造价信息传导效率与时滞性的理论模型等问题。方法包括获取架空线路工程塔材信息价调整相关部门间的传导链路并连接为闭环链路；通过将信息溢出效益理论与中介效应理论引入闭环链路，构建第一和第二类型造价信息传导模型；基于第一和第二类型造价信息传导模型计算各部门的第一和第二信息传导耗时；基于第一和第二信息传导耗时构建基于信息造价传导的时滞控制模型，通过时滞控制模型控制真实塔材信息价调整业务链的传导时滞。引入信息溢出效益理论与中介效应理论，分别构建造价信息传导模型，计算实现各部门信息传导耗时。
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公开(公告)号：CN115983093A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211510028.0
申请日：2022-11-29
Applicant: 国网新疆电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种输电线路塔基地质灾害预测方法和装置，属于电力技术领域，解决了现有方法对地质灾害发生预警不足的问题。方法包括：对输电线路塔基地质灾害的影响因素进行识别以确定产生地质灾害的主要原因；对地质灾害的历史数据进行收集与整理，识别与统计不同地质灾害下的气象条件与地质条件；分析各地区的不同降雨量，并结合历史地质灾害发生时的降雨量，构建不同类型的地质灾害的降雨阈值；构建地质灾害风险预测模型，生成复杂天气要素的地质灾害风险预测结果；及统计历史灾害及前期降雨量，结合区域地质灾害易发性区划结果，建立输电线路塔基地质灾害短期气象预警判据，并进行输电线路地质灾害短期气象预警。提升预警工作的准确度。
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公开(公告)号：CN115270965A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210904369.X
申请日：2022-07-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种配电网线路故障预测方法和装置，属于数据预处理与识别技术领域，解决现有方法未考虑气象要素且计算量过大等问题。该方法包括：获取配电网线路故障的相关数据；对相关数据中的历史数据进行预处理，以将历史数据预处理为数据多域集；计算预处理后的历史数据中的外部气象数据与故障发生频次之间的关联颗粒度以确定故障发生频次的主要影响因素；构建基于外部气象数据的多层次目标聚类分析模型，对相同类型气象条件、相同故障类型的故障进行分类以生成训练数据集；构建神经网络模型并利用训练数据集进行训练以获取预测模型；以及将实时数据输入预测模型以预测配电网线路故障。提升故障预测精度并向电网运行维护提供支撑与依据。
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公开(公告)号：CN114971092B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210902044.8
申请日：2022-07-29
Applicant: 华北电力大学 , 国网经济技术研究院有限公司 , 国网浙江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经济技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种变电站主控楼混凝土用量预测方法和装置，属于数据预处理与识别技术领域，解决现有方法难以解释突变的负荷，而智能方法缺乏历史数据作为校验且未对不同模块进行针对性预测的问题。该方法包括收集历史工程数据以形成典型工程数据库；针对主控楼的不同模块识别出混凝土用量的影响因素；基于混凝土用量的影响因素对主控楼混凝土用量进行预测，得到混凝土用量参考目标；通过数据分析获得相同类型的历史工程的混凝土历史参考用量；以及根据混凝土用量参考目标与混凝土历史参考用量，确定混凝土用量预测目标。通过混凝土用量参考目标与混凝土历史参考用量，精准预测混凝土用量合理性，提高了混凝土用量设计优化，提升了精准程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114971092A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210902044.8
申请日：2022-07-29
Applicant: 华北电力大学 , 国网经济技术研究院有限公司 , 国网浙江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经济技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种变电站主控楼混凝土用量预测方法和装置，属于数据预处理与识别技术领域，解决现有方法难以解释突变的负荷，而智能方法缺乏历史数据作为校验且未对不同模块进行针对性预测的问题。该方法包括收集历史工程数据以形成典型工程数据库；针对主控楼的不同模块识别出混凝土用量的影响因素；基于混凝土用量的影响因素对主控楼混凝土用量进行预测，得到混凝土用量参考目标；通过数据分析获得相同类型的历史工程的混凝土历史参考用量；以及根据混凝土用量参考目标与混凝土历史参考用量，确定混凝土用量预测目标。通过混凝土用量参考目标与混凝土历史参考用量，精准预测混凝土用量合理性，提高了混凝土用量设计优化，提升了精准程度。
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公开(公告)号：CN113642677A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202111184364.6
申请日：2021-10-12
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种区域电网负荷预测方法和装置，属于电力技术领域，解决通过结构化气象数据进行建模丢失非结构化气象因素中蕴含的数据信息，从而影响负荷预测的准确性的问题。该方法包括：确定区域电网内的各个气象分区中的影响负荷的气象数据，气象数据包括气压、温度、降水量、相对湿度、风速、风向、日期类型和云图数据，通过全天空成像仪拍摄获取云图数据；对气象数据进行预处理；建立Gabor过滤器‑卷积神经网络的云图分类判别模型，并利用判别模型对预处理的云图数据进行预测分类处理；将分类的云图数据与其他气象数据进行融合，以形成气象数据集合；建立负荷预测模型；以及利用负荷预测模型预测各气象分区的负荷。提高负荷预测的准确性和精度。
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公开(公告)号：CN112613710A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011479648.3
申请日：2020-12-11
Applicant: 国网新疆电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种输变电工程造价模块划分合理性评估方法，包括以下步骤：步骤S1.结合模块划分目标与现状，筛选评价指标，结合模块划分的目的与应用情况，有针对性的构建评价指标体系；步骤S2.设计调查问卷，成立评价专家小组，在小组成员互不讨论不发生横向联系的情况下，征求各位专家的意见，针对模块划分情况进行判断；步骤S3.依托专家实际经验与理论基础，参照当前模块划分现状以及通用方案的编制情况，按照他们的判断标准分别作出“合理，较合理，一般，较差，非常差”的不同程度的模糊评价集合；步骤S4.开展合理性评价，通过模糊数学的理论方法针对评价集合的隶属度进行运算，得出最终的评价结论。本发明提升了造价的精细化管理水平。
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公开(公告)号：CN108108837B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201711351376.7
申请日：2017-12-15
Applicant: 国网新疆电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学 , 北京华电卓越科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种地区新能源电源结构优化预测方法和系统，构建“总量‑结构‑分量”的三阶段综合优化预测模型，包括：利用改进的灰色预测模型对新能源电源上网电量总量进行预测，并对电源上网电量总量预测结果进行优化，得到新能源电源上网电量总量预测结果X；运用基于误差优化的动态规划预测模型对新能源上网电量结构进行预测，得到新能源电源分电源类型的结构预测结果F；利用上述得到的新能源电源上网电量总量预测结果X和新能源电源分电源类型的结构预测结果F，得到新能源电源分电源类型的分量预测结果R。本发明能够实现对地区新能源电源结构的优化预测，具有较大的适用范围、较高的预测精度。
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公开(公告)号：CN110264260A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910521328.0
申请日：2019-06-17
Applicant: 国网新疆电力有限公司经济技术研究院 , 华北电力大学
Abstract: 本申请提供了一种电网设备材料价格的智能预测方法，包括步骤：收集电网设备材料价格原始数据；以影响电网设备材料价格的关键因素指标据为自变量，以电网设备材料价格为因变量，构建一元线性回归模型，并计算预测结果和误差绝对值；利用电网设备材料价格原始数据，构建灰色GM(1,1)模型，并计算预测结果和误差绝对值；将两种模型进行加权组合，应用方差-协方差法计算每个方法模型的组合权重；进行组合模型精度检验和权重修正，直到满足误差要求范围；本申请能够实现对短期电网设备材料价格的精确预测。
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