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公开(公告)号：CN112907098B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202110251335.0
申请日：2021-03-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 河海大学
Abstract: 一种园区综合能源系统的多阶段容量配置方法及配置系统。首先分析典型园区综合能源系统的建设特点，将园区综合能源系统的规划周期划分为多个阶段，并根据负荷的逐年增长特征逐步增加该园区中每台设备的配置容量，建立园区综合能源系统的多阶段容量配置模型；然后，在已知园区综合能源系统拓扑的基础上，建立各能源转换设备运行模型，同时考虑包括能量平衡、设备出力、储能充放电等在内的各种约束条件；其次，考虑系统的投资成本、运行维护成本、设备残值，建立经济型优化目标函数；最后，通过算例分析验证了所述模型与方法对园区综合能源系统容量配置方面的有效性与合理性，本发明可为园区综合能源系统的规划、设备容量配置提供参考。
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公开(公告)号：CN119885184A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411685150.0
申请日：2024-11-22
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06F21/57 , G06F21/55 , G06F21/56 , G06F18/2433 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了电网企业电力数据存储安全风险评估系统，涉及数据安全技术领域，该系统包括以下组成部分：虚拟环境监测模块、风险评估与隔离模块、预警与响应模块和安全策略管理模块；本发明通过虚拟环境监测模块对电网企业数据中心的虚拟服务器和虚拟网络进行全方位实时监测，利用机器学习算法不断优化异常行为检测模型，实现对新型异常行为的高精度识别，同时风险评估与隔离模块结合电网企业电力数据的独特特点，引入特定风险因素权重，确保评估结果高度准确地反映电力数据存储的实际安全风险，显著提升了电网企业电力数据存储的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN119813276A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411722057.2
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于多目标优化的微能源网群划分方法，考虑了微能源网群划分过程中多目标优化的需求，针对能量传输成本、碳排放、储能效率及子网内部平衡度等不同优化目标，在生成对抗网络中引入了Pareto优化的思想，使各目标在优化过程中能够相互平衡和折中。在生成器生成过程中，动态调整每个目标的权重，而判别器通过欧氏距离为生成方案打分，反馈方案优劣，形成循环迭代，使得生成的划分方案逐渐逼近Pareto最优前沿，从而提升了多目标优化的效率和划分结果的综合性能。通过Pareto前沿的动态更新与GAN的自适应学习机制，自动生成符合多目标折中要求的高质量划分方案，显著提升了微能源网群划分的合理性和灵活性。
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公开(公告)号：CN119726658A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411756871.6
申请日：2024-12-03
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
IPC: H02J3/00 , G06F18/25 , G06F18/2321 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于多模型的电网负荷预测方法及装置，方法包括：获取多个变电站的历史负荷数据，形成初始历史负荷数据，对初始历史负荷数据进行聚类分析，给出初始历史负荷数据的类别划分；通过改进的LSTM模型，各类别的初始历史负荷数据，对各个变电站进行负荷预测，并结合第一区域历史负荷数据以及第一区域的产业数据、气象数据，对第一区域电力网络进行负荷预测；基于第一区域电力网络的负荷预测，通过构建的神经网络组合模型，结合第二区域历史负荷数据，对第二区域电力网络进行负荷预测。本发明以由下而上的方式通过多模型实现针对多级电力网络的电网负荷预测，各个模型考虑每级电力网络的特征，显著提升了各级电网负荷的预测精度。
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公开(公告)号：CN118899908B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411402106.4
申请日：2024-10-09
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种重力储能接入的多机组运行控制优化方法及装置，预先构建重力储能机组的有功控制模型以及电化学储能机组的内外环控制模型；获取电网侧功率需求；基于多机组运行控制的功率分配策略，确定重力储能机组中各个重物块参数项的初始值；基于重力储能机组中各个重物块参数项的初始值，给出重力储能机组的初始输出功率，并确定电化学储能机组的初始输出功率；结合内外环控制模型，更新并确定电化学储能机组的输出功率与重力储能机组的输出功率，优化重力储能机组中各个重物块参数项的初始值，实现对并入电网的多机组的运行控制。本发明针对重力储能接入的多机组电力系统进行协同控制，实现混合储能系统快速满足电网调峰调频需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117575190A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311355364.7
申请日：2023-10-19
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种能源需求密度预测方法和系统，该能源需求密度预测方法旨在解决现有能源需求长期预测和密度预测方法存在的问题，通过搭建半参数相加模型来构建能源需求与驱动变量之间的关系，解决了传统模型无法全面考虑经济增长趋势以及包括经济、人口、温度的环境变化因素，提高能源需求密度预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115640902A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211370495.8
申请日：2022-11-03
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q30/06 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种计及碳价不确定性的园区综合能源系统低碳优化调度方法。该方法包括搭建电转气、燃气热电联产机组、燃气锅炉等能源转化设备的综合能源系统模型，引入分时阶梯型碳交易机制约束园区综合能源系统的碳排放。其次，采用信息间隙决策理论处理碳价的不确定性，构建了下层以购能成本、运维成本和碳交易成本最小为目标，上层在一定的预期目标下最大化与最小化系统能够承受波动的低碳优化调度模型。最后，本发明可通过Yalmip软件调用GUROBI求解器进行求解，仿真结果表明所提方案可以兼顾经济性、低碳性与鲁棒性，能够为园区综合能源系统合理运行提供科学可靠的依据。
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公开(公告)号：CN114221389A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111439021.X
申请日：2021-11-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
Inventor： 赵菲菲 , 祁万春 , 张文嘉 , 张敏 , 王荃荃 , 彭竹弈 , 韩杏宁 , 孙文涛 , 刘柏良 , 汪惟源 , 蔡晖 , 刘国静 , 万鹭 , 许偲轩 , 李辰 , 黄成辰 , 谢珍建 , 韩俊 , 蔡超
Abstract: 本发明公开了一种新能源最大消纳能力分析方法，综合考虑火电机组深度调峰能力和电网输送能力，尽最大可能对新能源出力进行消纳。对火电机组采用深度调峰的办法，建立火力发电成本最小的调度模型，利用基于逐小时平衡的计算方法，得到各时段新能源“弃用量”，利用电网输送到有用电需求的地方消纳，构建输送电量损耗最小的模型。建立的考虑输送能力和火电机组经济调度模型是一个典型的多目标优化问题，火电机组成本最小与输送电量损耗最小两目标之间相互矛盾，利用改进后的人工鱼群优化算法进行求解。本发明综合火电深度调峰能力和电网输送能力，以调度成本最小作为目标，实现新能源出力的最大消纳。
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公开(公告)号：CN119721594A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411788899.8
申请日：2024-12-06
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/2135 , G06F18/21
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于多维度评估的创新项目指标自适应调整模型构建方法，包括：利用指标集合的参与权重训练每个指标集合的项目干预模型，利用项目干预模型所输出的干预值和干预阈值对项目进行人工调控；根据干预集合与修正指标集合的评估参与程度的差异以及调控效果对干预阈值进行更新，根据除干预集合之外的参考指标集合与修正指标集合的评估参与程度的差异以及调控效果对修正指标集合的参与权重进行更新；利用更新后的参与权重以及更新后的干预阈值再次对项目进行人工调控。本发明建立一个动态调整模型，用于对项目进行调整和再次创新，以适应不断变化的用户需求和发展趋势。
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公开(公告)号：CN119599170A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411576664.2
申请日：2024-11-06
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q10/10 , G06F18/27 , G06N3/048 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的项目进度预测方法和系统，所述的项目进度预测方法采集和集成项目数据，并对项目数据进行预处理和特征工程；确定项目生命周期，对项目进行项目风险预测；基于特征工程和项目风险预测的结果对项目进行项目进度预测。该方法提高了进度预测准确性，实现动态风险评估和模型自适应，增强项目管理效果。
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