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公开(公告)号：CN118017486A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410160806.0
申请日：2024-02-05
Applicant: 东北大学 , 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
Abstract: 本发明公开一种面向核电调峰的电力系统分时段优化调度方法及相关装置，涉及新能源电力系统优化调度领域，方法包括：根据目标区域的历史数据预测第一预设时间段内的净负荷；根据所述净负荷的斜率变化对所述第一预设时间段进行划分，得到若干子时段；基于样本熵原理计算各子时段内净负荷的复杂度；构建核电分时段运行策略模型；根据各所述子时段内净负荷的复杂度，对所述核电分时段运行策略模型进行优化求解，得到优化调度策略。本发明提供的电力系统分时段优化调度方法，按净负荷的变化程度对时段进行划分，并按不同的复杂度程度进行优化求解，使核电机组的出力模式跟随净负荷时序特性，保证系统安全、稳定运行，并降低了调峰成本。
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公开(公告)号：CN114298455A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111330982.7
申请日：2021-11-11
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GAN技术的综合能源混合建模方法，涉及综合能源技术领域。该方法基于机理‑数据混合驱动的建模方法构建综合能源网络结构的机理模型；该综合能源网络结构的机理模型由电力子系统模型、热力网子系统模型、天然气管网子系统模型整合成的综合能源整体模型；并基于综合能源网络结构的机理模型，确定综合能源网络结构的运行工况；最后建立GAN网络模型，通过GAN网络模型对综合能源网络结构的机理模型的参数进行辨别，完成综合能源网络的混合建模。该方法针对综合能源系统网络结构特点进行机理建模，适用于具有能源双向传输的特点以及能源耦合等复杂特征的混合能源系统。
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公开(公告)号：CN114113773B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202111330934.8
申请日：2021-11-11
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零样本学习的非侵入式负荷监测方法，涉及综合能源系统技术领域。该方法采集负荷端口的低压配电线路的数据，并进行数据处理；然后采用改进的阈值算法对负荷数据进行事件检测，分离出负荷设备的电压电流波形数据；将分离的各个负荷设备的数据输入训练好的设备大类分类训练模型，识别为设备大类，结合辅助信息给出初步的设备分类结果，采用相似性判别器来评估初步分类结果，根据结果反馈评估并给予不同的奖励，通过策略梯度指导辅助信息学习模型的建立，最终完成零样本分类模型识别设备种类的目的。同时考虑实时的环境温度对综合能源系统进行负荷非侵入式监测；该方法现了对具有用电行为和储能行为的负荷设备的非侵入式识别监测。
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公开(公告)号：CN114113773A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111330934.8
申请日：2021-11-11
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零样本学习的非侵入式负荷监测方法，涉及综合能源系统技术领域。该方法采集负荷端口的低压配电线路的数据，并进行数据处理；然后采用改进的阈值算法对负荷数据进行事件检测，分离出负荷设备的电压电流波形数据；将分离的各个负荷设备的数据输入训练好的设备大类分类训练模型，识别为设备大类，结合辅助信息给出初步的设备分类结果，采用相似性判别器来评估初步分类结果，根据结果反馈评估并给予不同的奖励，通过策略梯度指导辅助信息学习模型的建立，最终完成零样本分类模型识别设备种类的目的。同时考虑实时的环境温度对综合能源系统进行负荷非侵入式监测；该方法现了对具有用电行为和储能行为的负荷设备的非侵入式识别监测。
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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112688313A
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202011477696.9
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: 本发明提供一种基于矩阵建模的有源配电网可靠性评估方法，涉及电力技术领域。本发明提出的建模方法构建了配电网物理域故障情况下信息侧发生扰动的预想故障集。提出以负荷损失程度和用户损失程度为可靠性指标来评估配电网潜在的若干种故障类型对配电网可靠性的影响。最后基于本发明所提方法对改进后的IEEE30节点配电网进行案例验证，验证了本发明所提方法的实用性和有效性。
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公开(公告)号：CN111144611A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911161696.5
申请日：2019-11-22
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
Inventor： 许言路 , 邓卓夫 , 王涛 , 王斌斌 , 郑军 , 武志锴 , 韩震焘 , 张子信 , 朱赫炎 , 程孟增 , 巴林 , 吉星 , 王文德 , 朱冰 , 赫鑫 , 贾博 , 王延泽
Abstract: 本发明公开一种基于聚类和非线性自回归的空间负荷预测方法，步骤为：搜集配电区域数据；将待预测区域划分为等大小面积的正方形单元；标准化每个单元的历史负荷曲线，根据历史负荷曲线的相似度聚类单元，产生多个簇，离群单元单独形成一簇；将一个簇中的多个单元的负荷曲线当作训练数据，训练改进的非线性自回归神经网络；为离群单元簇中的每一个单元单独执行趋势外推法预测下一年的负荷；为每个单元选择所在簇的预测模型，输入其历史数据，得到下一年的负荷预测。本发明使大量单元共享一个模型，为模型提供了充足的训练数据，通过改进的非线性自回归神经网络算法，使模型良好的拟合地块用电发展形式，有效提升了近期空间负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN112612931A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011469981.6
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 , 国家电网有限公司信息通信分公司
IPC: G06F16/9035 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于专业人才选拔技术领域，尤其涉及一种基于用户与专家耦合关系分析的协同过滤推荐方法。本发明首先设计了两个基于用户与专家遴选过程耦合关系聚合性分析模型与基于用户与专家遴选过程耦合关系相对性分析模型；再将两个模型的输出作为输入，训练一个顶层DNN；最后将训练好的模型融合，并进行精调训练。本发明方法的精度优于目前已经公开的方法，具有良好的实用价值。能够有效针对国有大型企业在选拔人才、科技专家聘用方面存在的突出问题，大幅度提升各专业领域人才推荐效果和精度，促进公司业务建设和生产水平的全面提高。本发明为大型国有企业在科技项目评审、技术咨询以及项目建设和实施等多个领域都起到至关重要的作用。
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公开(公告)号：CN112612931B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202011469981.6
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 , 国家电网有限公司信息通信分公司
IPC: G06F16/9035 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于专业人才选拔技术领域，尤其涉及一种应用于专家推荐系统的用户与专家耦合关系分析的协同过滤推荐方法。本发明设计了两个基于用户与专家遴选过程耦合关系聚合性分析模型与基于用户与专家遴选过程耦合关系相对性分析模型；再将两个模型的输出作为输入，训练一个顶层DNN；最后将训练好的模型融合，并进行精调训练。本发明方法的精度优于目前已经公开的方法，具有良好的实用价值。能够有效针对国有大型企业在选拔人才、科技专家聘用方面存在的突出问题，大幅度提升各专业领域人才推荐效果和精度，促进公司业务建设和生产水平的全面提高。为大型国有企业在科技项目评审、技术咨询以及项目建设和实施等多个领域都起到至关重要的作用。
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公开(公告)号：CN119722123A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411786492.1
申请日：2024-12-06
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司经济技术研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F18/23213
Abstract: 本发明属于电力市场设计技术领域，具体涉及一种基于燃煤机组灵活性容量的价格补偿方法，包括以下步骤：根据一年中的不同时间段的气象条件，分析风力资源和光资源的出力特性；对风力资源和光资源出力特性聚类，并获取标准场景集；根据标准场景集，将一年中的不同时间分为大风期和小风期；研究小风期阶段燃煤机组灵活性容量的边际价值；构建基于绩效支付和边际价值的容量价格补偿机制。本发明通过对燃煤机组灵活性容量进行价格补偿，能够保障燃煤机组在电力市场中的合理收益。这有助于维持燃煤机组的正常运行和持续发展，从而保障电力系统的稳定运行，有效应对电力系统容量可能出现的周期性短缺或不足问题。
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