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公开(公告)号：CN117094583A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202310936136.2
申请日：2023-07-28
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司漯河供电公司 , 华北电力大学
IPC: G06Q10/0639 , G06F16/2458 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/14
Abstract: 本发明属于电力系统技术领域，具体涉及一种用户负荷可调潜力的评价方法和系统；它包括获取各电力用户的负荷调度参数；利用区间中心点距离法，获取日负荷量均值、日内负荷峰谷差均值以及日间负荷差异率的第一权重，以及利用皮尔逊相关性算法，获取日负荷量均值、日内负荷峰谷差均值以及日间负荷差异率与需求响应量的相关性系数；获取日负荷量均值、日内负荷峰谷差均值以及日间负荷差异率的第二权重；基于所述第一权重和第二权重，计算日负荷量均值、日内负荷峰谷差均值以及日间负荷差异率的第三权重；根据获得的第三权重，以及各电力用户的负荷调度参数，获取各电力用户负荷的可调潜力值；本发明可以更加准确地评估用户负荷的可调度潜力。
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公开(公告)号：CN116885707A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310851535.9
申请日：2023-07-12
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司漯河供电公司 , 华北电力大学
Inventor： 卢丹 , 张琳娟 , 李文峰 , 罗潘 , 许长清 , 郭建宇 , 郭雷 , 张鸿雁 , 陈婧华 , 孙思培 , 曾博 , 张平 , 郑征 , 韩军伟 , 王涵 , 郭璞 , 周志恒 , 邱超
Abstract: 本发明涉及基于VMD和GA‑BP的需求侧资源可调潜力协同预测方法，方法包括：将负荷数据划分为训练集与测试集，将训练需要的时间序列进行变分模态分解VMD，并将各模态分量分别输入到GA‑BP网络中进行训练，经过足够多次的迭代进行寻优，使模型训练效果满足预期的条件；本发明具有预测精准、去除趋势分量和冗余信息、采用GA‑BP神经网络、利用遗传算法优化的优点。
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公开(公告)号：CN118864073A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410857862.X
申请日：2024-06-28
Applicant: 国网电力科学研究院武汉能效测评有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q30/08 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F17/10
Abstract: 本发明涉及一种需求侧可调节市场竞标建模方法与系统、介质和电子设备，首先，建立包含可中断资源、可削减资源、可平移资源和类储能资源的标准化响应能力模型；然后，分析需求侧可调节资源参与市场互动的成本构成，建立多类型资源的差异化成本模型；再然后从日前申报和实时响应两个阶段，构建需求侧可调节资源市场互动模型；最后，考虑节点电价、出清价格、资源实际响应能力等不完全信息元素的影响，基于两阶段鲁棒理论构建不完全信息下需求侧可调节资源市场竞标模型。本发明旨在明晰多类型需求侧可调节资源参与市场互动涉及的响应能力刻画、成本构成分析等内容，并支撑不完全信息下需求侧可调节资源的市场竞标决策。
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公开(公告)号：CN118066662A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410198039.2
申请日：2024-02-22
Applicant: 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种居民空调负荷群聚合模型建立方法，方法包括：采集整栋民居的多维度数据，得到总体信息集合；选取总体信息集合中的部分信息，获得基础信息集合；选取基础信息集合中部分温度数据，获得第一信息集合；选取基础信息集合中的部分温度数据与空调功率数据，获得第二信息集合；选取基础信息集合中的部分温度数据与空调功率数据，获得第三信息集合；根据第一温度集合与第二温度集合进行分析，获得第一居民空调负荷聚合模型绝热参数；根据第二温度集合与第三温度集合进行分析，获得第二居民空调负荷聚合模型热容参数；本发明具有均匀选取采样信息、选取多种温度数据、求解储热参数、建立群聚合模型、结果更加精确的优点。
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公开(公告)号：CN119864790A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202410198045.8
申请日：2024-02-22
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国网河南省电力公司
Abstract: 本发明涉及一种用电负荷预测方法，应用于一种用电负荷预测系统，包括：收集用电数据的多维度大数据参数，对收集到的用电大数据集合进行预处理，从数据处理集合中提取与电力负荷相关的特征，根据数据特征集合，采用多种预测模型并进行集成学习，将多个模型的预测结果进行融合，使用优选预测模型集合，输入预测参数，获得预测结果集合；对预测结果进行评估，若预测结果集合不满足评估条件集合，则对预测模型集合进行优化和调整，获得优化结果集合及优化分析结果集合；输出优化结果集合及优化分析结果集合；使用在线学习及增量学习的方法，实时接收新的数据并更新模型参数；本发明具有融合多个模型预测结果、预测准确性高、预测稳定性好的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119813527A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411956163.7
申请日：2024-12-28
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 中国电建集团河南省电力勘测设计院有限公司
Inventor： 张琳娟 , 董迪 , 邱超 , 孙静 , 李文峰 , 许长清 , 吴非 , 卢丹 , 陈婧华 , 廖晓玉 , 张红蕾 , 田保江 , 杜兴伟 , 陈照光 , 周志恒 , 郑征 , 韩军伟 , 王月琦 , 胡鑫 , 王亚男 , 余浩玮 , 郭璞 , 刘磊
Abstract: 一种应用于变流器+同步机电源项目区域保护控制方法，（1）设备层：包括区域电网变电站、同步机电厂和变流器厂站的IED设备，所述的IED设备包括保护装置、安稳装置、PCS/逆变器控制装置和信息转换装置；（2）站域层：包括设置在变电站、新能源站、电厂的站域层主机，站域层主机集中接收全站电气量、逻辑量信息；（3）区域层：设置有区域控制主站，区域控制主站与站域层通讯连接，区域层负责全区域重要节点信息的集中和分析。本发明增强了保护装置对变流器电力电子设备特有故障分量判断能力，提高保护装置对故障的反应能力，并在故障切除后通过对电力电子设备的快速调节和协同配合，有效抑制联锁故障的发生和发展。
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公开(公告)号：CN114423013B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202210059945.5
申请日：2022-01-19
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种面向配电网的5G异构网络基站部署方法，包括以下步骤：S1、依据收集到的配电网业务通信需求原始数据与配电网业务分布状况，构建配电网业务集、配电网终端集和配电网业务承载矩阵；S2、数值化和归一化配电网业务对不同通信指标的原始需求，得到配电网业务对各通信指标的归一化需求值，根据所述归一化需求值计算各配电网业务重要度；S3、计算配电网终端重要度；S4、基于网络部署成本、网络覆盖重叠度和终端加权信噪比，构建优化目标函数；S5、根据所述优化目标函数，利用配电网中已有通信相关基础设施，采用遗传算法得到5G异构网络部署方案。通过本发明能够显著提高重要终端的信噪比，并降低部署成本。
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公开(公告)号：CN117517237A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311480537.8
申请日：2023-11-08
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院
IPC: G01N21/35
Abstract: 本发明公开了一种基于气体传感的变压器油中气体检测方法，属于变压器油中气体检测技术领域，其包括以下步骤：S1、对变压器油中气体产生的机制进行分析并制定策略；S2、通过光声池的几何参数调节检测灵敏度；S3、建立气压与气体吸收系数、光声电压信号之间的函数；S4、通过算法进行去噪处理。通过光声光谱法对变压器监测系统精度优化，根据气体光谱检测原理搭建了光声光谱在线监测系统，设计了卡尔曼滤波结合数字锁相放大器降噪的降噪方法，并对系统进行了标定；在保持其它条件不变的前提下，用两种不同的信号处理方法对同一浓度的C2H2气体进行测量，无论是在测量精度还是稳定性方面均优于现有技术。
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公开(公告)号：CN116488325A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310240818.X
申请日：2023-03-14
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 南京信息工程大学
IPC: H02J13/00 , H02J3/00 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/094
Abstract: 本发明属于电网异常检测技术领域，具体涉及一种智能电网异常检测与分类方法设备、可读存储介质；步骤1、获取合适的训练数据集，步骤2、构建异常检测与分类系统(ADCS)，所述异常检测与分类系统包括自编码和生成对抗网络架构，分为异常检测和异常分类两种情况下的体系结构；步骤3、训练异常检测与分类系统网络，将训练数据预处理，使用滑动窗口格式化数据；步骤4、输入智能电网的测试数据集，将由正常和异常时间序列电测量组成的数据经过训练后的异常检测与分类系统网络进行编码解码操作后输出得到异常检测和异常分类的结果；本发明解决现有技术中针对智能电网系统的入侵检测速度不够快，精度不够高的技术问题。
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公开(公告)号：CN115915243A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211386787.0
申请日：2022-11-07
Applicant: 国网河南省电力公司经济技术研究院
IPC: H04W24/08 , H04L41/147 , H04L41/16 , H04L43/0894 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于GRU神经网络和贝叶斯融合的实时移动带宽预测方法，它包括以下步骤：步骤1：建立带宽预测模型；步骤2：模型选择和融合；步骤3：模型转换：使用随机切换作为基线，随机选择一个模型来生成下一个时隙的预测，为了使结果可重复，使用循环调度来近似随机切换；步骤4：进行贝叶斯模型融合；步骤5：利用数据集进行网络的训练；步骤6：多尺度熵分析：应用MSE来研究不同移动网络场景网络带宽的可预测性；本发明具有解决带宽过高导致延迟或冻结以及带宽过低导致质量差的问题、提高预测效果、增强了算法的普适性的优点。
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