公开(公告)号：CN118485243A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410561072.7

申请日：2024-05-08

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 许晓敏 ,  崔灏旭 ,  杨梦琪 ,  关泺允 ,  王之怡 ,  张勇 ,  周盈颖 ,  姚润坤

IPC: G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开一种工业用氢需求量预测方法，包括步骤：S1、筛选工业用氢的影响因素；S2、采集影响工业用氢需求量的原始数据集并对原始数据集进行数据预处理；S3、构建RF‑SSA‑LSSVM组合预测模型，并将预处理后的原始数据集输入预测模型中，获取预测结果；S4、对预测结果进行对比分析与误差分析。本发明解决了现有工业用氢领域难以准确的预测其需求量的问题。

公开(公告)号：CN117788037A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202410002510.6

申请日：2024-01-02

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 许晓敏 ,  王之怡 ,  郑世鹏 ,  姚润坤 ,  杨梦琪 ,  关泺允

IPC: G06Q30/0201 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/006 ,  G06N3/084 ,  G06Q30/0283

Abstract: 本发明公开一种基于电力装备制造企业多价值链数据空间的成本预测方法，本发明利用网络数据挖掘技术，收集电力装备制造企业在多价值链上活动的各类成本数据，构建电力装备制造企业多价值链协同下的影响因素库。利用Pearson相关系数和灰色关联方法对影响因素库的影响因素进行分析筛选，选取与成本预测关联度较高的指标作为预测模型分析的主要影响因素，并采用萤火虫扰动和麻雀搜索算法组合算法对BP神经网络模型进行优化，构建成能够结合产品生产、销售、供应、服务等多价值链数据协同的FA‑SSA‑BP成本智能预测模型。本发明解决模型过早陷入局部最优等问题，极大地提升了成本预测的精确度，运行效率更高效，缩小成本预测误差，使得预测结果更加有效。

公开(公告)号：CN119378749A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411506573.1

申请日：2024-10-28

Applicant: 华北电力大学

Inventor： 斯琴卓娅 ,  许晓敏 ,  杨梦琪 ,  满明铭 ,  姚润坤

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0631 ,  G06Q30/0283 ,  G06Q50/06 ,  G06Q50/26 ,  G06F30/20 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/045 ,  G06F18/2135 ,  G06N3/006

Abstract: 本发明公开一种用于综合能源系统的成本优化方法，它包括：S1、根据经济运行成本最小、碳排放最小以及#imgabs0#效率最高的需求构建综合能源系统的分布鲁棒多目标优化调度模型；S2、扩展传统的单变量LAP调整方法，并提出多元LAP调整模型；S3、将节点边际电价和凸包定价法扩展至综合能源系统之中，对原始的系统模型进行凸化。S4、在综合能源系统之中进行算例仿真，对构建综合能源系统多目标优化调度模型进行求解，基于凸包定价法进一步求解综合能源系统中节点能价。本发明解决了现有综合能源系统在优化调度过程中无法实现经济运行成本最小化、碳排放最小化及#imgabs1#效率最大化的问题。