-
公开(公告)号：CN119726772A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411811439.2
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开的基于鲁棒优化的负荷侧灵活性资源优化配置方法和系统，所述方法包括：根据当前时刻的负荷功率和分布式电源功率，确定当前时刻净负荷偏差上下界；根据当前时刻净负荷偏差上下界及上一时刻的净负荷值，确定当前时刻的向上或向下需求；根据当前时刻分布式电源功率，确定当前时刻分布式电源提供的向上或向下灵活性调节能力；根据当前时刻储能机组运行功率，确定当前时刻储能提供的向上或向下灵活性调节能力；根据当前时刻的向上或向下需求、分布式电源提供的向上或向下灵活性调节能力和储能提供的向上或向下灵活性调节能力，对电力系统进行优化配置。保证了电力系统优化配置的准确性。
-
公开(公告)号：CN118798437B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411244171.9
申请日：2024-09-06
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种典型日负荷曲线生成方法、系统、设备及介质，涉及电力系统负荷分析技术领域。方法包括：获取并分析年历史负荷曲线；基于所述年历史负荷曲线，利用特征负荷邻域和Hermite插值的方法计算生成四季典型日历史负荷曲线；基于所述四季典型日历史负荷曲线，生成四季典型日基准负荷曲线；基于所述四季典型日基准负荷曲线，利用特征负荷邻域和Hermite插值的方法计算生成四季典型日预测负荷曲线。本发明基于历史负荷曲线，生成更真实完备的典型日基准负荷曲线，并提出了典型日预测负荷曲线生成方法，能够同时呈现午峰最大值、晚峰最大值、最大峰谷差率等关键指标，同时确保了曲线形状的合理性。
-
公开(公告)号：CN118966627A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410959572.6
申请日：2024-07-17
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种多时间尺度需求侧响应的需求度计算方法及装置，属于电力系统需求侧管理技术领域，方法包括以下步骤：采集电力系统的电源侧和用户侧的基础数据；基于电力负荷特性、新能源发展和多元负荷并入角度，构建需求响应月度需求评价模型，并使用熵权‑TOPSIS法对一年内各月份的需求度进行评价排序，得出需求响应需求的重点月份；以需求度较高月份为基础，构建需求响应日度需求测算模型，并计算出日内不同时段的需求量，所述需求响应日度需求测算模型包括目标函数和需求响应需求度约束条件；根据测算结果进行调度或者调节需求响应。本发明准确判断电力系统对需求响应的需求量，实现了电力系统侧需求与用户侧潜力的双向匹配。
-
公开(公告)号：CN117592510A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311558141.0
申请日：2023-11-22
Applicant: 北京邮电大学 , 国网山东省电力公司经济技术研究院
IPC: G06N3/0442 , G06F18/214 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/084
Abstract: 本发明提出一种基于安全约束的负荷预测方法与系统，属于用电负荷预测技术领域。本发明使用LSTM‑Prophet‑BP神经网络的组合模型能够使用BP神经网络对LSTM和Prophet的预测结果重新拟合，将两个单一模型的优势组合体现，获得更加精准，适用性更广的预测模型；同时可以将多种外在影响因素考虑在内，使得用电负荷的预测结果更加准确且贴合实际。
-
公开(公告)号：CN116896086A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310630554.9
申请日：2023-05-31
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院
IPC: H02J3/14 , H02J3/00 , H02J13/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑需求响应的虚拟电厂可调资源调控系统及方法，系统包括虚拟电厂平台、一级聚合商、多个二级聚合商以及多个智能终端设备，虚拟电厂平台利用虚拟电厂云平台服务器评估可调资源的需求响应潜力，计算最优的需求响应调节指令；一级聚合商响应虚拟电厂平台下发的需求响应任务，并对二级聚合商下发需求响应调控指令；二级聚合商用于聚合不同的用户侧灵活性可调资源，同时响应一级聚合商下发的需求响应任务量；智能终端设备感知并监控用户侧灵活性可调资源的种类、运行状态信息及调控状态信息，并向虚拟电厂平台发送配置信息及运行数据。本发明通过多级聚合商逐级下发需求响应任务的方式实现了用户侧灵活性可调资源的精准调控。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116385203A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310149188.5
申请日：2023-02-21
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/0639 , G06F30/20 , H02J3/00 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了电力市场对“双碳”目标贡献度的评价方法，包括以下步骤：电力现货市场和辅助服务市场对“双碳”目标贡献度评价指标体系的构建；结合具体实例仿真验证分析电力市场机制对“双碳”目标实现的贡献度；电力现货市场和辅助服务市场对“双碳”目标贡献度综合评价的结论及建议，有益效果：现有技术中，有较多针对电力行业或电力企业对碳减排的贡献的研究，少有针对电力市场对碳减排的贡献度的评价方法，本发明填补了这方面的空白；本发明提出了较为新颖的评价指标，能够更好地针对电力市场方面的问题给与反馈，可以为电力市场的政策制定提供有效的建议。
-
公开(公告)号：CN115622037A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211291176.8
申请日：2022-10-21
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心)
Abstract: 本申请涉及电力需求响应资源参与辅助服务市场机制的方法和系统，基于电力需求响应资源，通过调峰辅助服务和调频辅助服务参与辅助服务市场机制，分别按照既定的价格补偿机制向各交易主体结算和响应电网调频指令在时间延迟、响应速率以及调节精度的综合表现来进行补偿或考核，本申请通过结合调峰辅助服务和调频辅助服务，使得交易计算更加准确，对电力需求响应资源参与辅助服务市场机制调节起到了重要作用。
-
公开(公告)号：CN113642777A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110827115.8
申请日：2021-07-21
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种评估特殊事件冲击影响电力需求的模型方法，它包括家庭部门、厂商部门和政府部门；所述家庭部门包括家庭获得最大效用、家庭在进行投资时资本的累积方程；所述厂商部门包括最终产品、中间产品的关系、中间厂商可得租金比方程、代表性厂商最大化预期利润；所述政府部门包括中央银行采取泰勒规则和市场出清条件。本发明模型逻辑严谨，通过加入特殊事件的影响因素，对家庭部门、厂商部门与政府部门进行的逻辑构建和测算，有效地解决了现有预测模型的不足，有利于在特殊事件发生后第一时间评估特殊事件对中长期电力消费的影响。
-
公开(公告)号：CN109523057A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811215418.9
申请日：2018-10-18
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明涉及一种考虑经济转型背景的区域电网电力负荷预测方法，包括以下步骤：S1，获取电力负荷变化序列，以及初步选定的经济指标变化序列，通过计算灰色关联度，筛选出与电力负荷相关的经济指标；S2，使用Johansen协整检验法进行长期均衡的相关性分析，对步骤S1的结果进行筛选，剔除与电力负荷不具备长期均衡关系的经济指标；S3，根据步骤S2的结果，采用多个单一预测模型分别对电力负荷进行预测；S4，采用多属性决策理论和二次规划相结合的方法对所述的单一预测模型进行权重的训练和分配，得到电力负荷预测结果。与现有技术相比，本发明将经济转型的影响考虑进区域电网电力负荷的长期预测中去，能更准确地预测经济转型背景下电力负荷的长期变化。
-
公开(公告)号：CN106296444A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610601492.9
申请日：2016-07-27
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网公司
CPC classification number: G06Q50/06 , G06K9/6269 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法和支持向量机的年度全社会电量预测方法，包括以下步骤：选取0至n-1年度时间段内的样本数据X＝{(xi，fi)，i＝0，2，....，n-1,其中：xi，fi∈R}；对样本X数据和新的自变量数据xi进行归一化；以SVM在优化过程中的均方误差(mse)作为PSO中的适应度函数g(x)，使用PSO算法寻找归一化的样本空间中的最优冗余参数C和RBF参数σ；将PSO优化完成的冗余参数C*和σ*代入SVM，使用SVM对归一化的样本集合进行参数训练，得出训练后的 αi和b；把PSO优化后的参数和SVM训练后的参数代入SVM，输入归一化自变量数据xn，得出归一化的预测结果；对归一化的预测结果进行反归一化，最终得出预测年度全社会电量fn。该方法提高了年电量预测的准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
98
records
(took 0.138 seconds)
