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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116957848A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310868645.6
申请日：2023-07-14
Applicant: 山东浪潮数据库技术有限公司 , 国网山东综合能源服务有限公司
Abstract: 本公开提供了基于区块链的分布式光伏配储能能源共享交易方法及系统，涉及区块链技术领域，方法包括将能源交易请求发送给能源供应商，能源供应商接收到能源交易请求后，部署供能源交易的智能合约；能源供应商记录所需的个人数据项以及在区块链中的地址，向能源用户共享智能合约的部署地址，等待能源用户的同意；当接收到能源用户的同意后，能源供应商请求能源用户所需的个人数据和能量交易量，激活支付功能；能量用户执行支付过程，能源用户成功从供应商处购买所需能源后，生成交易哈希地址；并提供给能源用户访问所述交易哈希地址的许可，通过可信第三方获取能源的量，交易完成。本公开提高了能源交易的隐私安全性。
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公开(公告)号：CN117151766A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311403661.4
申请日：2023-10-27
Applicant: 国网山东综合能源服务有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0601 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力报价数据处理技术领域，具体涉及一种基于供需联合大数据分析的现货市场出清方法。该方法计算出其他发电厂商对于发电量最高的发电厂商的报价服从度，计算各发电厂商的历史市场期望度、发电余量与余量发生率，进而获取各发电厂商的理想报价值，利用历史时期报价值与对应的理想报价值获取所有发电厂商的报价估计尺度，再结合发电厂商的本次交易的报价值与理想报价值，获得每个发电厂商本次报价值的报价可信度，利用报价可信度筛除虚假报价的发电厂商，进而得到真实的出清价格。本发明可以准确识别虚假报价的发电厂商，有效解决了因部分发电厂商虚假报价从而影响到电力现货市场出清价格的问题。
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公开(公告)号：CN117170885A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311452599.8
申请日：2023-11-03
Applicant: 国网山东综合能源服务有限公司
Abstract: 本发明涉及资源优化调配技术领域，具体涉及基于云边协同的分布式资源优化调配方法及系统，该方法包括：采集各用电区域电力终端设备的有功功率、无功功率以及各电力终端设备之间的输电路径距离；计算各时刻的有功功率偏差幅值；根据电力终端设备各时刻的有功功率偏差幅值及有功功率熵值得到电力终端设备有功功率的偏差趋强指数；计算各时刻的视在功率，进而得到各时刻的功率因数；根据各功率因数递减簇得到功率因数序列的衰减稳定因子；构建电力终端设备之间的电力挥发因子；计算电力终端设备之间的概率；结合蚁群算法获取各电力终端设备供电的最优路径，完成电力资源的优化调配。从而实现电力资源的优化、高效分配。
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公开(公告)号：CN116679210A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310542031.9
申请日：2023-05-11
Applicant: 山东浪潮数据库技术有限公司 , 国网山东综合能源服务有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/389
Abstract: 本发明属于故障诊断技术领域，提供了一种考虑核心和表面温度的锂离子电池热故障诊断方法及系统，首先建立了锂离子电池的径向热模型；然后，在径向热模型中表面温度对应部分添加第一故障判断参数，以及在径向热模型中芯层温度对应部分添加第二故障判断参数，得到故障诊模型；最后，求解故障障诊模型，利用西格玛点卡尔曼滤波器进行参数估计；得到第一故障判断参数的数值和第二故障判断参数的数值；根据第一故障判断参数的数值和第二故障判断参数的数值，确定锂离子电池热故障类型；实现了实现了热故障检测；同时，利用西格玛点卡尔曼滤波器进行参数估计，提高了故障诊断方法的灵敏度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117170885B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311452599.8
申请日：2023-11-03
Applicant: 国网山东综合能源服务有限公司
Abstract: 本发明涉及资源优化调配技术领域，具体涉及基于云边协同的分布式资源优化调配方法及系统，该方法包括：采集各用电区域电力终端设备的有功功率、无功功率以及各电力终端设备之间的输电路径距离；计算各时刻的有功功率偏差幅值；根据电力终端设备各时刻的有功功率偏差幅值及有功功率熵值得到电力终端设备有功功率的偏差趋强指数；计算各时刻的视在功率，进而得到各时刻的功率因数；根据各功率因数递减簇得到功率因数序列的衰减稳定因子；构建电力终端设备之间的电力挥发因子；计算电力终端设备之间的概率；结合蚁群算法获取各电力终端设备供电的最优路径，完成电力资源的优化调配。(56)对比文件Abul'Wafa, Ahmed R.Ant-lionoptimizer-based multi-objective optimalsimultaneous allocation of distributedgenerations and synchronous condensers indistribution networks《.INTERNATIONALTRANSACTIONS ON ELECTRICAL ENERGYSYSTEMS》.2019,第29卷全文.李燕等.基于改进蚁群算法的机器人路径规划《.电脑与信息技术》.2023,(第2期),全文.刘科研;盛万兴;贾东梨;孟晓丽;闫文棋;张筱慧.基于协同进化蚁群算法的含光伏发电的配电网重构.可再生能源.2017,(第05期),全文.
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