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公开(公告)号:CN119599334A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202411638639.2
申请日:2024-11-15
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种降低售电量预测误差的方法,属于售电量预测领域。所述方法,将循环神经网络和卷积神经网络的结合,门控循环单元(GRU)作为LSTM的轻量化版本,具有更高的计算效率。再结合卷积神经网络捕捉局部模式,处理多维数据,捕捉空间相关性等优点,帮助模型更好地提取数据在时间和维度方面的特征,提升预测精度;此外,引入多通道注意力机制,通过在不同通道上分配注意力权重,使得模型能够更加灵活地处理复杂的时序数据,更加精确地识别出对预测至关重要的时序片段。这种改进不仅增强了模型对重要特征的识别能力,还提高了对冗余信息的过滤能力,从而在预测任务中表现得更加出色。
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公开(公告)号:CN119515011A
公开(公告)日:2025-02-25
申请号:CN202411886973.X
申请日:2024-12-20
Applicant: 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种考虑低碳性的多氢协同钢铁园区能源优化配置方法及系统,其中方法包括以下步骤;在原始钢铁工业园区能源系统架构的基础上,引入电制绿氢和气制蓝氢,构建多氢协同驱动的钢铁工业园区低碳综合能源系统架构;考虑钢铁工业园区低碳综合能源系统架构中的制氢、储氢和氢能量转换设备,构建对应的设备模型;构建考虑钢铁工业园区效益最大及碳排量最小的目标函数;基于钢铁工业园区低碳综合能源系统架构及对应的设备模型,将设备容量作为决策变量,并综合考虑多氢协同驱动下的约束条件,进行目标函数的求解,获取钢铁工业园区低碳综合能源系统的优化配置方案。
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公开(公告)号:CN119809028A
公开(公告)日:2025-04-11
申请号:CN202411856999.X
申请日:2024-12-17
Applicant: 国网福建省电力有限公司信息通信分公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06Q10/063 , G06F18/20 , G06F18/27 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种机理数据联合驱动的短流程钢铁企业能耗预测方法及系统,其中方法包括以下步骤:基于钢铁生产工序之间的物质流、能量流的耦合关系,以及冶金机理,求解前后工序的物质流和温度的连续规律;分析机理驱动和数据驱动模型,在数据驱动模型部分,采用改进的隐半马尔可夫模型对前后工序的物质流和温度的连续规律进行拟合;构建结合机理驱动模型和数据驱动模型的钢铁企业功率预测模型,输出各个工序的功率预测结果,并将各个工序功率预测结果进行时域叠加,得到钢铁企业总功率特性时域模型,根据钢铁企业总功率特性时域模型输出能耗预测结果。
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