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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。
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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。
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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。
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公开(公告)号：CN113554339A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110899149.8
申请日：2021-08-05
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
Inventor： 薛万磊 , 杨雍琦 , 吴健 , 刘宇明 , 傅磊 , 寇岩 , 徐楠 , 赵昕 , 赵选宗 , 仰文林 , 陈筱中 , 李晨辉 , 刘知凡 , 李校莹 , 李立佳 , 李兵抗 , 郭森 , 赵会茹
Abstract: 本发明公开了一种新能源发电商信用评价方法及装置、设备、存储介质，方法包括如下步骤：基于新能源发电商的大数据构建多维度指标体系，所述多维度指标体系包括基础信用指标、市场交易信用指标、奖励指标和惩罚指标；对信用评价指标体系中的指标进行指标赋权，确定每个指标的权重计算策略；根据每个指标的权重计算策略求解每个维度的指标权重，并构建模糊评判矩阵；根据每个维度的指标权重和模糊评判矩阵计算新能源发电商信用的综合评价向量，确定新能源发电商信用的信用等级。本发明不仅提高了对新能源发电商信用进行评价的准确性，而且极大地简化了两两比较的过程，丰富了现有电力市场主体信用评价的相关研究。
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公开(公告)号：CN112966909A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110203233.1
申请日：2021-02-23
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
Inventor： 杨雍琦 , 薛万磊 , 张海静 , 徐楠 , 陈博 , 王鹏 , 宋美琴 , 鞠文杰 , 王鑫 , 李校莹 , 史英 , 赵昕 , 李晨辉 , 张永 , 潘佳 , 李茂兴 , 牛华忠
Abstract: 本发明公开了计及需求响应的区域综合能源系统的优化调度方法，包括步骤：构建区域综合能源系统的双层优化调度模型；分别确定双层优化调度模型中两层结构的目标函数和约束条件；结合KKT条件和线性化方法，对约束条件进行处理，以将双层优化调度模型转化为单层混合整数线性优化模型；以及求解单层混合整数线性优化模型，以得到调度结果。本发明一并公开了相应的计算设备。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111563652A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010243951.7
申请日：2020-03-31
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 山东智源电力设计咨询有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例公开了一种评价电网企业综合计划执行情况的方法，包括获取电网企业综合计划的评价指标；引用ANP方法计算所述评价指标的影响权重，得到极限超矩阵；利用熵权法计算所述评价指标的权重，得到评价指标权重矩阵；将所述极限超矩阵与评价指标权重矩阵进行综合考量，得到各评价指标的综合权重；基于所述综合权重，对各电网企业在各评价指标下的特征数值进行处理，得到同级电网企业综合计划执行情况的排序评价结果。本发明将ANP方法与熵权法相结合获得指标权重矩阵，既考虑了专家经验判断的合理性，也反映出客观原始数据不确定程度的度量，使获得的指标权重体系更具有全面科学性。
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公开(公告)号：CN111047352A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911174628.2
申请日：2019-11-26
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 山东智源电力设计咨询有限公司 , 济南经纬电力工程咨询有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种渐进式电力现货市场运营效率测度方法及系统，该方法包括：首先选取DEA模型的输入指标和输出指标，其次利用公式构建DMU在时间段t内的初级数据包络分析模型，然后根据初级数据包络分析模型以及指标变化量与市场运营效率之间的关系构建DMU在时间段t+1内的次级数据包络分析模型，对次级数据包络分析模型进行转换，获取线性规划模型，最后根据线性规划模型计算不同时间尺度内电力现货市场的运营效率。该系统包括：指标选取模块、初级数据包络分析模型构建模块、次级数据包络分析模型构建模块、转换模块以及运营效率计算模块。通过本申请，能够有效体现数据的波动特征，大大提高计算效率和计算结果的准确性。
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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。
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公开(公告)号：CN107292413A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201610219059.9
申请日：2016-04-10
Applicant: 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 山东智源电力设计咨询有限公司 , 国家电网公司
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种电力负荷分析预测技术领域，具体涉及一种基于大数据和信息融合的电力负荷分析预测系统，包括数据层、逻辑层和表示层，其中，数据层统一采集各个业务应用系统的数据，形成一体化的数据中心；逻辑层对获取的数据进行处理计算，并根据计算结果进行电网负荷分析，预测结果通过负荷预测数据库进行存储，预测结果可以通过负荷数据上报模块进行上报或查询，考核模块供上级单位对下级单位制定考核指标，WEB服务器用于预测结果的发送；表示层，完成对各个地区负荷数据、气象数据、上报情况和考核情况信息的查询、生成报表和打印。本发明实现负荷预测信息共享与统一管理，极大地提高了电力部门的工作效率。
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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。
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