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公开(公告)号：CN114066019B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202111257700.5
申请日：2021-10-27
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种基于图论的能源竞价调度方法及系统，所述方法包括：首先获取一个周期内所有参与交易用户的输入输出功率限制数据、能源交易报价；根据能源交易报价进行交易优先级排序，构建优先级排序列表；进而根据所述优先级排序列表及获取的参与交易用户输入输出功率限制数据，判断交易可行性，并构建初始矩阵；根据交易可行性寻找可行能源路径、创建路径树，并且生成路径树排序列表；并进行矩阵修正，得到调度指令。本发明根据分布式用户的报价信息，确定能源供需优先级，可以实现综合能源系统内多元能量供需灵活匹配，以满足多元负荷的主体的交易需求。
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公开(公告)号：CN117684214A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311552054.4
申请日：2023-11-20
Applicant: 吉林电力股份有限公司 , 国核电力规划设计研究院有限公司
IPC: C25B15/02 , G06N3/006 , C25B15/023 , C25B9/65 , C25B1/04
Abstract: 本公开提出一种电解水制氢系统的控制方法、装置、电子设备及存储介质，电解水制氢系统的控制方法被线性自抗扰控制器执行，方法包括：获取新能源电力系统在第一时间段内的第一输出功率，及第二时间段内电解水制氢系统的第二输出功率，其中，第一时间段在第二时间段之后，并根据第二输出功率，确定线性自抗扰控制器的多个初始参数，再确定与每个初始参数对应的目标参数，再将线性自抗扰控制器的初始参数更新为目标参数，再在第一时间段内根据第一输出功率，控制电解水制氢系统运行，由此，能够基于线性自抗扰控制器有效地抵抗外界干扰，保障电解水制氢系统氢气产出速率稳定，提高氢气生产的稳定性和质量。
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公开(公告)号：CN113298298B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202110507429.X
申请日：2021-05-10
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种充电桩短期负荷预测方法及其系统，所述预测方法包括以下步骤：从数据库中取出一定时间段内的实际负荷历史数据和多种预测方法得出的预测数据；根据实际负荷历史数据和所述预测数据分别计算多种预测方法预测负荷的误差E；比较多种所述预测方法预测负荷的误差E：切换到所述误差E最小的预测方法。通过本发明可以在不同场景下选择不同的负荷预测方法，提高预测的准确性。(56)对比文件惠恩.电动汽车充电负荷的预计及其对小区供电的影响分析.中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑.2019,(第7期),C035-280.Gao Qiang 等.Charging LoadForecasting of Electric Vehicle Based onMonte Carlo and Deep Learning.2019 IEEESustainable Powder and Energy Conference(iSPEC).2020,1309-1314.沈渊彬;刘庆珍.电力系统短期负荷预测研究概述.电器与能效管理技术.2016,(04),28-32.朱慧婷;杨雪;陈友媛.电动汽车充电负荷预测方法综述.电力信息与通信技术.2016,(05),44-47.
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公开(公告)号：CN114445279A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202111572722.0
申请日：2021-12-21
Applicant: 国家电投集团雄安能源有限公司 , 国核电力规划设计研究院有限公司 , 国家电投集团东方新能源股份有限公司热力分公司
Abstract: 本发明公开了一种用于双相机拼接管道图像的方法及系统，所述方法包括：判断双相机获取的原始图像是否形变过度；若原始图像未形变过度，根据每张原始图像中的三角形完成两张原始图像的对齐；按照设定值比例对对齐后的图像进行缩放；截取两张图像的最大区域，使得每张图像中的三点与构建的三角形三点重叠；对重叠区域进行计算，获得最终图像。本发明通过在进行图像拼接时设置阈值，在一定程度上筛选了扭曲较大的图像，同时利用三角参照物的几何特性对图像进行对齐，能够解决常见的基本拼接问题，且不会对图像本身造成较大破坏；本发明有效降低了图像拼接的整体复杂度，为后续图像处理工作留出空间，减少整体处理的时间成本。
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公开(公告)号：CN113312836A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110506041.8
申请日：2021-05-10
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种短期风速预测方法，包括以下步骤：利用K‑medoids聚类算法对风电机组进行场景聚类，获得多个等效风机；构建LSTM模型，通过LSTM模型对多个等效风机进行训练，获得风速的初步预测值；利用混合Copula函数建立多个等效风机间的函数关系，利用遗传算法求解混合Copula函数中的参数；通过多个等效风机的风速边缘分布值和混合Copula函数，求出风速的残差值；通过风速的初步预测值和残差值，得到风速的精确预测值；利用K‑medoids聚类算法将风电场内的风机分类，获得等效风机，降低了风速的随机性，对等效风机利用混合Copula函数进行建模，之后与长短期网络相结合，提高了风速预测的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113052498A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110441621.3
申请日：2021-04-23
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于综合能源系统的电转气两阶段转化装置调度方法，包括以下步骤：S1：获取区域内可再生资源出力数据、综合能源系统负荷数据以及设备信息数据；S2：根据可再生资源出力数据、综合能源系统负荷数据以及设备信息数据构建电转气两阶段转化装置模型；S3：以仿真时长内的综合能源系统可靠性指标作为适应度函数，结合可再生资源出力数据、综合能源系统负荷数据以及设备信息数据，采用基于博弈交叉策略的差分进化算法对电转气两阶段转化装置模型的调度策略进行优化求解；通过优化电转气两阶段转化装置调度方法，提高了综合能源系统整体的运行可靠性。
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公开(公告)号：CN110598956A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910931264.1
申请日：2019-09-29
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司
Abstract: 本公开实施例提供了一种光伏电站的功率预测方法，该方法包括：根据获取的所述天气参数值，得到多个天气参数中每个天气参数的日平均天气参数值；当日平均天气参数值满足所述第一阈值条件时，则确定对应的功率预测模型为第一目标模型；当所述日平均天气参数值不满足所述第一阈值条件时，判断日平均天气参数是否满足第二阈值条件；当日平均天气参数值满足所述第二阈值条件时，则确定对应的功率预测模型为第二目标模型；当日平均天气参数值不满足所述第二阈值条件时，则确定对应的功率预测模型为第三目标模型；根据天气参数值和对应的功率预测模型确定所述光伏电站的目标发电功率。本发明实施例中，提高了对光伏电站的发电功率预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118381001A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410457425.9
申请日：2024-04-16
Applicant: 青海黄河矿业有限责任公司 , 国核电力规划设计研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及电力预测技术领域，特别涉及一种矿山能源电负荷预测方法及装置。本发明对矿山能源电负荷数据采用聚类算法去除异常值，得到处理数据；基于处理数据，使用双向长短时记忆网络Bi‑LSTM构建用于预测矿山能源电负荷的深度学习模型；深度学习模型通过反向传播算法进行训练，使用Huber损失函数判断深度学习模型训练进度，训练完成后得到已训练深度学习模型；实时采集矿山能源电负荷数据，输入到已训练深度学习模型得到矿山能源电负荷预测。通过对矿山能源电负荷的准确预测，可使有关决策者对矿山的能源使用情况提前做出调度决策，有助于优化生产过程，降低生产成本，并提高效率。
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公开(公告)号：CN114066019A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111257700.5
申请日：2021-10-27
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于图论的能源竞价调度方法及系统，所述方法包括：首先获取一个周期内所有参与交易用户的输入输出功率限制数据、能源交易报价；根据能源交易报价进行交易优先级排序，构建优先级排序列表；进而根据所述优先级排序列表及获取的参与交易用户输入输出功率限制数据，判断交易可行性，并构建初始矩阵；根据交易可行性寻找可行能源路径、创建路径树，并且生成路径树排序列表；并进行矩阵修正，得到调度指令。本发明根据分布式用户的报价信息，确定能源供需优先级，可以实现综合能源系统内多元能量供需灵活匹配，以满足多元负荷的主体的交易需求。
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公开(公告)号：CN113033898A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110328339.4
申请日：2021-03-26
Applicant: 国核电力规划设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于k均值聚类与BI‑LSTM神经网络的电负荷预测方法及系统，通过k均值聚类对历史电负荷数据进行预处理；通过聚类模型用同种影响因素作用下的历史电负荷数据作为原始数据来预测在相同影响因素的条件下未来某一时间段的电负荷，预测得到的数据更接近现实情况下的真实数据，预测可靠性高；另外一方面；建立BI‑LSTM神经网络模型对数据进行处理，利用历史数据对当下进行预测，并通过考虑未来的情况来对当前状态进行预测，不仅考虑了基本的LSTM神经网络，还降低了超参数优化模型对于各个叠加层形成的影响，从而提高了预测精度。
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