-
公开(公告)号：CN118195361B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410612759.9
申请日：2024-05-17
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 长春工业大学
Inventor： 陈沛光 , 袁瑞含 , 王梓蘅 , 常量 , 田子豪 , 王静 , 王勇 , 董吉哲 , 韩顺杰 , 杨帆 , 高垚 , 李博强 , 丁一涵 , 郝思马 , 徐梓文 , 张旭光 , 杨红柳 , 王泽华 , 韩旭 , 吴思娴
IPC: G06Q10/0637 , G06N3/006 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/086 , G06Q50/06 , G06F18/25
Abstract: 本发明提出了一种基于大数据的能源管理方法及系统，属于智能管理技术领域。首先收集并处理多源异构数据；其次使用循环神经网络进行特征提取，得到特征向量；将特征向量与传统统计特征进行融合，得到综合特征向量；然后将综合特征向量输入到能源消耗模型进行预测，得到预测值；最后将能源消耗模型进行模型部署与实时预测。本发明通过特征选择函数、遗传特征函数以及结合注意力机制和编码解码器的深度学习模型，提高了特征的表达能力和模型的泛化能力；构建的能源消耗预测模型结合了多特征融合、LSTM、门控残差网络、双重注意力模块，实现了模型的实时预测与动态节能策略制定，显著提升了能源使用的效率和经济性。
-
公开(公告)号：CN118195361A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410612759.9
申请日：2024-05-17
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 长春工业大学
Inventor： 陈沛光 , 袁瑞含 , 王梓蘅 , 常量 , 田子豪 , 王静 , 王勇 , 董吉哲 , 韩顺杰 , 杨帆 , 高垚 , 李博强 , 丁一涵 , 郝思马 , 徐梓文 , 张旭光 , 杨红柳 , 王泽华 , 韩旭 , 吴思娴
IPC: G06Q10/0637 , G06N3/006 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/086 , G06Q50/06 , G06F18/25
Abstract: 本发明提出了一种基于大数据的能源管理方法及系统，属于智能管理技术领域。首先收集并处理多源异构数据；其次使用循环神经网络进行特征提取，得到特征向量；将特征向量与传统统计特征进行融合，得到综合特征向量；然后将综合特征向量输入到能源消耗模型进行预测，得到预测值；最后将能源消耗模型进行模型部署与实时预测。本发明通过特征选择函数、遗传特征函数以及结合注意力机制和编码解码器的深度学习模型，提高了特征的表达能力和模型的泛化能力；构建的能源消耗预测模型结合了多特征融合、LSTM、门控残差网络、双重注意力模块，实现了模型的实时预测与动态节能策略制定，显著提升了能源使用的效率和经济性。
-
公开(公告)号：CN117350602A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311661871.3
申请日：2023-12-06
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 长春工业大学
Inventor： 陈沛光 , 袁瑞含 , 王梓蘅 , 宋磊 , 王静 , 田子豪 , 王勇 , 董吉哲 , 韩顺杰 , 王雨薇 , 高垚 , 楚云飞 , 李博强 , 丁一涵 , 郝思马 , 韩旭 , 吴思娴 , 杨红柳 , 王泽华
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供了一种产业集群能效评估方法及系统，属于产业能效评估技术领域。首先构建能效评估指标体系；其次计算一级指标权重和二级指标权重；然后计算所述一级指标、所述二级指标和所述三级指标，得到一级指标值、二级指标值和三级指标值；最后对所述一级指标值、所述二级指标值和所述三级指标值进行评价，得出产业集群的能效评估结果。本发明提供了一种更为全面和科学的方法来评估产业集群的能效，有助于更准确地了解能源使用状况和效率；其次，该方法考虑到了多种影响因素，不仅有助于识别能效不足的领域，还能为改进措施提供指导；有效地促进资源的合理使用和能源的有效管理，进而推动产业集群的绿色发展。
-
公开(公告)号：CN119807936A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510295344.8
申请日：2025-03-13
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06F18/2431 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F17/18
Abstract: 本发明涉及数据分类技术领域，其公开了一种考虑用能特性的产业用电数据分类方法，包括步骤数据采集、预处理、特征提取、数据分类、数据整合，数据采集涵盖多参数，数据源广，适用性强。预处理环节通过数据标记、缺失值填充及异常值替换，保障了数据准确性与完整性，为后续分析筑牢基础；特征提取从功率、用电量、用电时间等维度确定多特征值，多方位刻画用电特性；数据分类依据特征值与预设阈值比较，结合多维度判断，使分类更精准，贴合产业实际用电情况；数据整合形成综合分类结果，便于在电力规划、产业布局等方面直接应用。整体上，该方法有助于精准把握产业用电规律，为电力资源合理调配、用电管理等提供科学有效的依据。
-
公开(公告)号：CN119813206A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510300373.9
申请日：2025-03-14
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及用电需求预测技术领域，其公开了一种考虑用能特性的产业用电需求预测方法及系统，该系统包括：数据采集单元、用电评估单元、因素调整单元、关联分析单元，数据采集全面精准，涵盖产业内各类生产设备额定功率、运行时长、历史用电数据及生产排班计划，为后续预测夯实基础，全方位反映产业用电实际；多环节精细考量提升准确性，设备用电需求评估环节算出单台与整体理论用电量，明确用电规模；时间因素调整环节剖析历史用电时间规律，依日期类型调整总量，适应不同时段用电变化；产量关联分析环节建立设备与产量关联，结合排班产量确定用电增量，精准反映产量对用电影响。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119765342A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510274052.6
申请日：2025-03-10
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院
IPC: H02J3/00 , H02J3/14 , H02J3/28 , H02J3/38 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种考虑新兴产业的用能特性网架规划方法，涉及网架规划技术领域，包括：识别新兴产业的用能特性，构建用能波动预测模型；通过负荷预测算法求解用能波动预测模型，划分电网区域；基于所述电网区域划分结果，配置储能系统；基于所述储能系统的配置结果，接入可再生能源。本发明提供的考虑新兴产业的用能特性网架规划方法通过构建考虑新兴产业用能特性的波动预测模型，本发明能够精确地捕捉电网负荷波动的规律，克服了传统方法中无法适应动态变化的缺陷，提高了预测的准确性和可靠性。采用聚类算法优化电网区域划分，能够充分考虑用能波动度和负荷分布的差异，确保电网区域划分更加科学合理，从而提升电网的调节能力和稳定性。
-
公开(公告)号：CN117171560A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311066282.0
申请日：2023-08-23
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院
Inventor： 陈沛光 , 董吉哲 , 刘元琦 , 刘鹏 , 宋磊 , 王梓蘅 , 郑丹辰 , 王勇 , 高垚 , 王雨薇 , 田子豪 , 张圆美 , 孟繁波 , 丁一涵 , 郝思马 , 韩旭 , 赵博 , 吕长会
IPC: G06F18/214 , G06F18/27 , G06F18/2113 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于XGBoost算法的乡村能效数据集缺失值填充方法，属于数据处理技术领域，包括：步骤(1)、获取目标样本集；步骤(2)、根据缺失特征值的特征重要性对所述乡村能效数据集的缺失样本集进行排序，得到若干次循环的样本组；步骤(3)、根据所述循环样本组构建循环XGBoost算法；所述循环XGBoost的每一层循环都与对应循环层中特征重要性最大的缺失特征样本对应；步骤(4)、对缺失值进行预测和填充；该方法根据特征重要性循环构建XGBoost回归模型对目标样本集中的各特征缺失值进行逐个填充，利用XGBoost算法实现了更加高效地，更加精确地对缺失值进行填补。
-
公开(公告)号：CN118246351B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410671988.8
申请日：2024-05-28
Applicant: 长春工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明为一种考虑机组置信度的深度学习机组组合问题求解方法，属于电力系统规划技术领域。针对目前使用混合整数线性规划在求解机组组合问题中出现的求解时间过长问题，提出一种考虑机组置信度的深度学习机组组合问题模型。该模型分为两个阶段，首先通过训练长短时记忆网络获得机组启停状态二进制决策变量的解；其次，在确定置信机组的基础上，设置置信度阈值，对于符合置信度阈值条件的非置信机组决策，将其设置为模型的热启动初值，并带入求解器求解。结果表明，所提方法显著提升机组组合问题的求解效率。该方法有利于减少电力资源浪费和维护电力系统稳定性，对于机组组合问题的发展具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN119965870A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510452592.9
申请日：2025-04-11
Applicant: 长春工业大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N20/20
Abstract: 本发明为一种基于Prophet的中期电量预测方法，属于电力系统中期电量预测领域。为解决单一Prophet模型难以充分挖掘复杂时间序列深层特征及融合多源外生变量问题，本方法通过自定义季节性提取时间特征，对历史目标进行趋势、季节性、节假日效应分解，并构造联合特征引入外生变量；同时，采用AdaBoost算法和N‑BEATSx模型分别实现月度电量预测，再利用Optuna自动调参及贝叶斯岭回归进行堆叠融合预测结果。本方法适用于电力系统中期调度规划，为电网安全提供科学决策依据。
-
公开(公告)号：CN118735309A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411230246.8
申请日：2024-09-04
Applicant: 长春工业大学
IPC: G06Q10/0637 , H02J3/00 , H02J3/46 , G06Q50/06 , G06Q30/0283 , G06F17/11 , G06N3/0442
Abstract: 本发明为一种考虑置信区间的深度学习机组组合问题求解方法，属于电力系统规划技术领域。该方法分为两个阶段。在第一阶段，通过对负荷和风电数据进行场景生成，获得包含多个负荷、风电场景和机组启停决策的数据集，并将其输入深度学习网络进行训练，得到初始启停决策结果。在第二阶段，根据机组启停决策误差划分出不同的置信区间，分别处理各区间内的机组决策。最后，将处理后的启停决策输入数学规划模型进行求解，获得满足物理约束条件的机组功率和启停决策方案。结果表明，与运筹学模型相比，所提方法显著提升机组组合问题的求解效率。该方法有利于减少电力资源浪费和维护电力系统稳定性，对于机组组合问题的发展具有重要意义。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
13
records
(took 0.05 seconds)
