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公开(公告)号：CN117035844A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311016735.9
申请日：2023-08-11
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 东北大学
Inventor： 商文颖 , 潘霄 , 张娜 , 赵琳 , 程孟增 , 杨国琛 , 杨博 , 杨朔 , 梁毅 , 韩震焘 , 张子信 , 尹婧娇 , 吉星 , 刘禹彤 , 侯依昕 , 杨方圆 , 仲崇飞 , 刘凯 , 金鑫 , 黄博南
IPC: G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于混合数据和Adam‑LSTM模型的宏观经济预测模型及方法，涉及人工智能技术领域，本发明提供的技术方案中，根据历史数据对使用深度学习模型搭建的关联关系模型进行训练，并对参数进行修正得到经济预测模型；响应于宏观经济预测请求，接收并解析所述宏观经济预测请求中包含的预测指标，其中，所述预测指标包括用电量、平均温度、平均相对湿度以及降水量；将所述预测指标输入预先建立好的所述经济预测模型中进行预测，得到宏观经济预测值。本发明实施例中，通过预先用历史数据训练的深度学习模型对宏观经济进行预测，能够在综合考虑多种影响指标的情况下以用电量预测宏观经济状况，提高宏观经济预测的准确度。
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公开(公告)号：CN112884077A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110323783.7
申请日：2021-03-26
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 东北大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了基于形状的动态时间归整聚类的园区短期负荷预测方法，该方法包括以下步骤：获取数据并预处理；完成对园区不同单位主体能耗行为的聚类分析；对不同园区用户下一时刻的负荷行为聚类结果进行预测；得到园区最终的短期负荷预测结果；将负荷数据及其对应数据分为训练集和验证集；将输入向量之后固定时间的实际负荷作为模型输出的训练目标；选择验证集表现最好的模型作为训练结果；在实际环境中运行长短期记忆模型，且当预测值和实际值出现较大偏差时，将最新数据加入训练集再次训练模型。有益效果：本发明提出的方法有效融入园区用户每日能耗行为特征进行短期负荷预测，可以有效提升预测精度。
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公开(公告)号：CN112862221B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202110323604.X
申请日：2021-03-26
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 东北大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于实时电价的储能系统充放电决策方法，该方法包括以下步骤：采集预先设定地区若干年的电价数据及影响电价因素数据，并对电价数据及影响电价因素数据进行预处理；对电价数据进行处理，得到五分钟级与小时级的两组数据集，并分割两组数据集；基于若干年的历史电价数据及影响电价因素数据训练单步和多步的空洞卷积模型；将历史电价数据及实时电价数据载入单步和多步的空洞卷积模型，获取单步和多步的预测值，并采用跨小时滚动时域策略进行峰谷值判断；根据峰谷值判断结果对储能系统进行调度。有益效果：提升了对市场电价预测的精度，能够更好地捕获电价峰谷值，优化了充放电策略，有效地提升了自备储能系统的经济效益。
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公开(公告)号：CN112541679B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202011466030.3
申请日：2020-12-14
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东北大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F16/2458 , G06T11/20
Abstract: 本发明提供一种负荷重分配攻击下电网的防护方法，涉及输配电技术领域。该方法首先通过对电网历史数据的分析，描述电网各个时段的历史负荷曲线，并且对未来电网各个时段的负载用电情况和负载的用电行为进行预测，得到电网负荷预测曲线；根据电网历史负荷曲线及负荷预测曲线确定智能电表测量负荷波动阈值的范围，并得到预测的负荷波动阈值；再判断电网用户侧的智能电表实时测量出的负荷波动的阈值是否大于预测的负荷波动阈值，如果超过预测的负荷波动阈值，则判定该智能电表遭到负荷重分配攻击，并计算智能电表遭受负荷重分配攻击风险概率，设定攻击前后负荷的权重系数引导电网调度人员进行合理的负荷分配。
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公开(公告)号：CN110929405B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN201911189353.X
申请日：2019-11-28
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明提供一种计及风电机组及燃气轮机组的电‑气动态分析方法，涉及综合能源系统技术领域。本发明的主要步骤为：输入电力系统和天然气系统的基本参数，建立电‑气网络静态潮流模型，分别建立网络、风电机组、燃气轮机以及电力系统的动态模型，在动态模型中确定合适的小参量，并基于奇异摄动理论建立系统的多时间尺度算法，采用多时间尺度算法求解网络动态潮流模型。本发明在计算过程中考虑了电‑气互联网络中存在的多时间尺度问题，还可以准确计算电力系统在大扰动后的全网潮流分布；通过使用动态建模的方法，使得所提出的计算方法更为准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112862221A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110323604.X
申请日：2021-03-26
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 东北大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于实时电价的储能系统充放电决策方法，该方法包括以下步骤：采集预先设定地区若干年的电价数据及影响电价因素数据，并对电价数据及影响电价因素数据进行预处理；对电价数据进行处理，得到五分钟级与小时级的两组数据集，并分割两组数据集；基于若干年的历史电价数据及影响电价因素数据训练单步和多步的空洞卷积模型；将历史电价数据及实时电价数据载入单步和多步的空洞卷积模型，获取单步和多步的预测值，并采用跨小时滚动时域策略进行峰谷值判断；根据峰谷值判断结果对储能系统进行调度。有益效果：提升了对市场电价预测的精度，能够更好地捕获电价峰谷值，优化了充放电策略，有效地提升了自备储能系统的经济效益。
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公开(公告)号：CN112688315A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011489534.7
申请日：2020-12-16
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于电动汽车配电网信息物理系统的攻防系统及方法，涉及智能电网安全技术领域。本发明包括EV Aggregator(电动汽车聚合器)可变容量分布式储能模型，用于模拟区域内电动汽车、充电桩集合的运行状态，基于可变阈值的攻击检测模型，用于根据节点量测值与估计值的偏差与设计的可变阈值进行对比，检测节点受攻击情况，有限防御成本下的FOG(雾)计算加密防御模型，用于在有限防御资源下对不同网络攻击的防御。面向储能的FDI(虚假数据注入)与DOS(拒绝服务)协同攻击模型，用于模拟针对电动汽车这一场景的网络攻击，确定未来新能源电网的潜在威胁。
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公开(公告)号：CN112670981A
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN202011473339.5
申请日：2020-12-15
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明提供一种抵御数据随机丢包的配电网动态状态估计方法，涉及配电网动态状态估计技术领域。本发明考虑量测数据随机丢包对配电网状态估计的影响，用马尔可夫链丢包过程描述量测数据的随机丢失，对量测数据的丢失设计补偿策略建立补偿模型。用一种提升估计精度的混合无迹卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波算法的动态状态估计算法进行配电网的状态估计，并将补偿后的量测数据在状态更新时融入更新方程中，完成融入量测数据丢包的补偿模型的新型动态状态估计算法。本发明提出的配电网动态状态估计模型可以很好的抵御丢包个数有限的量测数据随机丢失问题，具有较好的工程实现性。
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公开(公告)号：CN110929405A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911189353.X
申请日：2019-11-28
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明提供一种计及风电机组及燃气轮机组的电-气动态分析方法，涉及综合能源系统技术领域。本发明的主要步骤为：输入电力系统和天然气系统的基本参数，建立电-气网络静态潮流模型，分别建立网络、风电机组、燃气轮机以及电力系统的动态模型，在动态模型中确定合适的小参量，并基于奇异摄动理论建立系统的多时间尺度算法，采用多时间尺度算法求解网络动态潮流模型。本发明在计算过程中考虑了电-气互联网络中存在的多时间尺度问题，还可以准确计算电力系统在大扰动后的全网潮流分布；通过使用动态建模的方法，使得所提出的计算方法更为准确。
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公开(公告)号：CN112670981B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202011473339.5
申请日：2020-12-15
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明提供一种抵御数据随机丢包的配电网动态状态估计方法，涉及配电网动态状态估计技术领域。本发明考虑量测数据随机丢包对配电网状态估计的影响，用马尔可夫链丢包过程描述量测数据的随机丢失，对量测数据的丢失设计补偿策略建立补偿模型。用一种提升估计精度的混合无迹卡尔曼滤波与扩展卡尔曼滤波算法的动态状态估计算法进行配电网的状态估计，并将补偿后的量测数据在状态更新时融入更新方程中，完成融入量测数据丢包的补偿模型的新型动态状态估计算法。本发明提出的配电网动态状态估计模型可以很好的抵御丢包个数有限的量测数据随机丢失问题，具有较好的工程实现性。
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