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公开(公告)号：CN109325611A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201810942002.0
申请日：2018-08-17
Applicant: 华北电力大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06N3/008 , G06N3/0445
Abstract: 本发明公开了一种电动汽车充电站负荷预测方法，所述预测方法包括以下步骤：步骤1：输入指标及对各输入指标进行数据预处理；步骤2：利用KA算法对BP神经网络模型的参数进行优化；步骤3：构建基于KA算法和BP神经网络模型的电动汽车充电站短期负荷预测模型。本发明采用KA算法来优化BP神经网络的连接权值和阈值，从而提高BP神经网络的收敛速度，避免其陷入局部最优。
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公开(公告)号：CN109118067A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810840818.2
申请日：2018-07-27
Applicant: 华北电力大学
CPC classification number: G06Q10/06393 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了属于可再生能源发展技术领域的一种可再生能源发展潜力评估方法，包括步骤1构建可再生能源发展潜力评价指标体系；步骤2对评价指标数据进行预处理后，再进行指标无量纲化处理；步骤3利用层次分析法法确定可再生能源潜力评价指标体系各指标的权重；步骤4利用模糊层次综合评价法得到评价结果；步骤5构建可再生能源潜力多级模糊层次综合评价模型，得到可再生能源潜力的最终评价。本发明建立在对各类可再生能源发展潜力影响指标全面分析的基础上，基于层次分析法确定权重，利用模糊综合评价法计算得到潜力评价结果，能合理对可再生能源发展潜力进行评价；充分考虑各类可再生能源发展潜力影响指标，为决策者提供决策依据和基础。
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公开(公告)号：CN109086941A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810935717.3
申请日：2018-08-16
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明属于能源预测技术领域，尤其涉及一种能源消费预测方法，包括：采集包括历史能源消费量、人口数量、GDP、产业结构、能源消费结构、能源强度、碳排放强度以及进出口总额在内的样本数据；对样本数据进行无量纲化处理，并计算各个样本数据与能源消费结构的灰色关联度，根据灰色关联度的排序来筛选模型的输入因素；对待预测序列进行基于集成经验模态分解的序列降噪，得到多个IMF分量；运用改进的混合蛙跳算法优化最小二乘支持向量机的参数，并建立预测模型，对预测的结果进行重构，得到最终的能源消费预测结果。实验证明运用EMD-ISFLA-LSSVM模型对能源消费进行预测，预测效果显著。
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公开(公告)号：CN107292416A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710304743.1
申请日：2017-05-03
Applicant: 国网浙江省电力公司 , 华北电力大学 , 浙江华云信息科技有限公司
Inventor： 施永益 , 陈铁义 , 牛东晓 , 王亿 , 王龙 , 王海潮 , 王政 , 王锋华 , 夏洪涛 , 张旭东 , 陈浩 , 李偲 , 夏霖 , 董志会 , 雷云 , 齐冷艳 , 范华 , 周雷 , 洪洲 , 陈俊
Abstract: 本发明公开了一种基于回归预测需量的电力用户基本电费决策方法，所述决策方法，步骤1、考虑时间、温度和不同月份对用户用电负荷的影响，构建用户每月用电负荷的回归预测模型，并将预测得到的用电负荷作为用户每月用电的申报需量；步骤2、根据总电容按容量计费方式计算容量电费，根据每月用电的实际需量和申报需量按需量计费方式计算需量电费；步骤3、比较需求电费和容量电费，判断需量计费方式较容量计费方式是否合算，做出最优基本电费选择，给出建议申报需量，并计算得到最优基本电费。本发明中的电力用户基本电费决策方法不仅减少电力用户的电力开支成本，而且利于供电企业合理分配电网资源。
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公开(公告)号：CN109961173A
公开(公告)日：2019-07-02
申请号：CN201910136122.6
申请日：2019-02-25
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明属于电力负荷预测技术领域，尤其涉及一种用于分布式电源发电功率的智能预测方法，包括：步骤1：采集包括历史日风速、风向在内的气象样本数据并进行归一化处理；步骤2：将样本数据分出模型训练数据和检验数据，运用果蝇算法进行迭代寻优；步骤3：引入免疫算法对果蝇算法参数进行优化；步骤4：采用免疫算法优化后的免疫‑果蝇优化算法对支持向量机进行优化，建立优化后的支持向量机预测模型；步骤5：检验支持向量机预测模型的有效性，并得到最终预测结果。通过免疫算法的优化避免了果蝇算法陷入局部最优的问题，有效提高算法的全局搜索能力，提高了模型的SVM回归预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109146259A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810852516.7
申请日：2018-07-30
Applicant: 华北电力大学
CPC classification number: G06Q10/06393 , G06K9/6218
Abstract: 本发明公开了属于电力企业管理技术领域的一种基于灰色聚类评估的独立售电公司发展潜力评价方法。包括：步骤1确定评价对象；步骤2根据获取的数据确定评价指标；步骤3建立评价指标体系；步骤4指标聚类，使用灰色关联聚类，对指标体系中的指标进行分析，并对指标体系中的指标进行删减；步骤5基于端点三角白化权的售电公司发展潜力评价模型和删减后的指标体系对独立售电公司的发展潜力进行评价。本发明能够进行多个售电公司的比较，发现不同售电公司的潜力，根据结果提出建议；减少数据收集和处理的难度，为进行大量独立售电公司的评价提高效率；全面地比较各售电公司的差异和优劣势，为挖掘独立售电公司的发展潜力奠定基础。
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公开(公告)号：CN109284859A
公开(公告)日：2019-01-29
申请号：CN201810972886.4
申请日：2018-08-24
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明属于输电线路覆冰预测技术领域，尤其涉及一种输电线路覆冰预测方法，包括：首先选取温度、湿度、风速、风向作为输入数据并进行预处理；然后利用非劣排序遗传II(NSGA-II)算法对KELM模型的参数进行优化，从而得到惩罚系数和核参数的最优值，最后输入数据得到预测线路覆冰厚度结果。取得的预测结果精度更高，鲁棒性更强。可以对不同地区、不同海拔高度的输电线路覆冰厚度进行预测，并可以取得较为理想的预测效果，本发明所构建的模型适应性和稳定性较强。
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公开(公告)号：CN109242159A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810941980.3
申请日：2018-08-17
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种新型输电线路覆冰预测方法，所述输电线路覆冰预测方法包括以下步骤：步骤1：输入选取指标并对各输入指标进行标准化处理；步骤2：构建最小二乘支持向量机模型；步骤3：对最小二乘支持向量机进行改进，形成基于改进最小二乘支持向量机的输电线路覆冰厚度预测模型。本发明采用小波核函数代替传统的径向基核函数对最小二乘支持向量机进行改进。
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公开(公告)号：CN109242155A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810940400.9
申请日：2018-08-17
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式能源系统负荷预测方法，所述预测方法包括以下步骤：步骤1：输入指标并对各输入指标进行数据预处理；步骤2：利用狼群算法对核函数极限学习机模型的参数进行优化；步骤3：构建基于狼群算法和核函数极限学习机模型的分布式能源系统负荷预测模型。本发明选用狼群算法对核函数极限学习机的参数进行寻优。
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公开(公告)号：CN109214449A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201810985402.X
申请日：2018-08-28
Applicant: 华北电力大学
Abstract: 本发明属于电网投资需求预测技术领域，尤其涉及一种电网投资需求预测方法，包括：通过德尔菲法构建电网投资预测的影响因素体系；计算各个影响因素与电网投资的灰色关联度，排序筛选出电网投资预测的主要影响因素作为预测模型的输入；采用差分进化改进的灰狼优化算法对支持向量机的参数进行优化，建立预测模型后对电网投资需求进行预测；实证分析证明了基于差分进化改进的灰狼算法对支持向量机优化的模型在电网投资预测方面具有很强的泛化能力和鲁棒性，可达到良好的预测效果，为电网投资预测领域的研究提供了新的思路。
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