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公开(公告)号：CN119205342A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411385014.X
申请日：2024-09-30
Applicant: 安徽电力交易中心有限公司 , 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 国网安徽省电力有限公司安庆供电公司 , 国网安徽省电力有限公司六安供电公司
Abstract: 本发明公开一种多类型聚合商非合作博弈电能交易方法，属于电力系统运行与规划技术领域，包括：S1，考虑多类型分布式能源聚合商与配电网运营商共同参与的情况，建立多参与方电能交易架构；S2，在电能交易架构的基础上，建立电能交易模式；S3，基于电能交易架构和交易模式，建立非合作博弈模型并求其纳什均衡解。该技术可用于分布式能源高渗透率配电网中能源主体运行和交易工作，为配电网运营商和多类型分布式能源聚合商之间建立电能交易机制提供支撑。
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公开(公告)号：CN114492945A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111679639.3
申请日：2021-12-31
Applicant: 安徽电力交易中心有限公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明的一种电力市场背景下的短期光伏功率预测方法、介质及设备，其中方法包括以下步骤，基于NWP数值，将天气分为晴天、阴天、阵雨和全雨四种天气模型；判断待测日天气类型，根据待测日天气类型选择最近的相似日光伏功率历史数据和历史NWP数值；将归类后的数据集输入Stacking集成模型的一层预测模型中的各基学习器；获得各基学习器的预测结果，构建新的训练集并输入二层预测模型；获得二层元学习器的预测结果，即为最终光伏发电功率预测值。本发明采用联合机理模型和数据驱动的算法可以有效降低预测对数据的依赖，在数据质量和数量不理想的情况下，可以兼顾预测的精度、速度和可靠性，并且大幅减小实际生产中获取数据的成本，具有显著的经济效益。
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公开(公告)号：CN119249112A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411317293.6
申请日：2024-09-20
Applicant: 安徽电力交易中心有限公司
Inventor： 崔锦瑞 , 汤涤非 , 傅靖宇 , 李晶 , 何川 , 季超 , 张纬 , 郝宇星 , 林哲敏 , 李永波 , 周涛 , 王海超 , 江海龙 , 钱寒晗 , 赵雪婷 , 程鸿鹄 , 张伟时 , 齐慧
Abstract: 本发明涉及电力结算技术领域，解决了现有技术的电力交易市场结算时数据由于时间跨度大而造成准确性低的技术问题，尤其涉及一种电力交易市场的结算数据校验方法，该方法包括以下步骤：S1、根据标准电表的标准参数计算待测电表的脉冲差值Δa，S2、根据脉冲差值Δa计算待测电表的误差率α，并判断待测电表是否为合格电表，若是，则待测电表为合格电表，并进入步骤S3，若否，则待测电表为不合格电表，并生成不合格日志后发送至检测端，本发明通过将长时间段等分成微小时间段，不仅提高电量数据的准确性，而且发电端和用户端均能知晓电量较大波动的情况，避免电量较大波动伴随的隐患长期不查造成更加严重的后果。
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公开(公告)号：CN119130598A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411271009.6
申请日：2024-09-11
Applicant: 安徽电力交易中心有限公司
Inventor： 崔锦瑞 , 汤涤非 , 傅靖宇 , 李晶 , 何川 , 周涛 , 赵雪婷 , 林哲敏 , 李永波 , 王海超 , 季超 , 江海龙 , 钱寒晗 , 程鸿鹄 , 齐慧 , 张伟时 , 张纬 , 郝宇星
IPC: G06Q30/0601 , G06Q50/06 , G06F18/23
Abstract: 本发明提供一种电力现货市场市场主体串谋报价识别方法、装置及设备，涉及电力市场化交易技术领域，方法包括：获取各市场主体在目标日的申报数据；目标日为预设监管周期内的任意一日；计算各申报数据的特征向量；特征向量中包含在对应机组的不同百分比出力水平下的报价，该机组的每个百分比出力水平对应一个容量点；根据所有特征向量，对预设核函数进行参数优化，得到目标核函数；基于目标核函数，对所有特征向量进行密度聚类，得到目标日的聚类结果；在获取到预设监管周期内的每日的聚类结果后，根据所有聚类结果，对各市场主体进行串谋报价行为识别。本发明能够提高电力现货市场市场主体串谋报价行为的识别结果准确性，同时兼顾其识别效率。
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公开(公告)号：CN119760552A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411651929.0
申请日：2024-11-19
Applicant: 安徽电力交易中心有限公司
IPC: G06F18/243 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力数据处理技术领域，且公开了一种基于电力大数据的电力系统信息处理方法，包括S1、采集数据；S2、数据分类；S3、数据比对；S4、数据分析；S5、风险等级预判；S6、应急处理预警；S7、收集反馈信息；S8、大数据处理。该基于电力大数据的电力系统信息处理方法，通过建立正常电力系统数据二维变化函数模型，从而在对电力系统的数据信息进行对比处理时可以更加直观和快速的辨别电力系统中电力运输节点的故障数据情况，并根据云端数据库内所对应的安全隐患结果直接反馈至相对应的电力运输节点，以及时有效的通报相关的运维人员，减少故障和安全隐患传达的时间，提高电力系统的运营维护效率，保证电力系统的正常运转和电力供应。
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公开(公告)号：CN119443489A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411473755.3
申请日：2024-10-22
Applicant: 安徽电力交易中心有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/27 , G06F18/243 , G06F18/2411 , G06N20/20
Abstract: 本发明提出了一种基于SVR‑XGBoost‑Ridge集成学习的电化学储能站价值评估方法，首先训练基学习器：分别对XGBoost和SVM进行训练，得到基模型；其次生成基模型预测结果：使用XGBoost和SVM对训练集和测试集进行预测，获得基学习器的预测结果；再训练元学习器：使用基学习器的预测结果训练岭回归模型，生成预测模型；整合模型预测：使用岭回归模型对基学习器的预测结果进行整合，得到综合预测结果；然后评估和选择最优模型：通过交叉验证评估，评估模型的性能，选择表现最优的模型；模型调优：根据评估结果，对基学习器和元学习器必要的调优；最后部署和应用模型：将最终优化后的堆叠模型应用于实际数据，进行预测并分析结果。
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公开(公告)号：CN118863355A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410845447.2
申请日：2024-06-27
Applicant: 安徽电力交易中心有限公司 , 华北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/2337 , G06F18/22
Abstract: 本发明涉及能源管理技术领域，尤其涉及一种基于区块链的综合能源点对点网络优化方法和系统。所述方法包括以下步骤：通过电动汽车充电系统进行能源设施数据采集，并进行拓扑加权约束优化处理，生成优化能源节点拓扑图；根据优化能源节点拓扑图构建能源区块链网络；利用能源区块链网络进行能源生产模拟，并进行能源净值广播处理，得到能源净值影响数据；对电动汽车充电系统进行潜在充电需求估计，得到充电站负荷预测数据；根据充电站负荷预测数据进行能源调度交易处理，得到初步能源交易策略；基于初步能源交易策略对能源净值影响数据进行实时能源调度协同处理，得到实时能源调度指令数据。本发明通过能源供需预测实现分布式能源智能调度。
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公开(公告)号：CN119204115A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411385176.3
申请日：2024-09-30
Applicant: 安徽电力交易中心有限公司 , 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 国网安徽省电力有限公司安庆供电公司 , 国网安徽省电力有限公司六安供电公司
Abstract: 本发明公开一种考虑绿电机组参与的机组组合生成对抗模仿学习方法，属于电力系统运行与规划技术领域，包括：S1，建立安全约束机组组合专家系统；S2，建立安全约束机组组合生成器网络模型；S3，建立安全约束机组组合判别器网络模型；S4，进行安全约束机组组合生成对抗模仿学习网络模型训练。本发明可用于绿电机组参与下的电力现货市场快速出清计算，为促进电力现货市场以及绿电交易市场全面开放提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN119168680A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411209973.6
申请日：2024-08-30
Applicant: 安徽电力交易中心有限公司 , 北京清能互联科技有限公司
Inventor： 崔锦瑞 , 汤涤非 , 傅靖宇 , 李晶 , 何川 , 季超 , 张纬 , 郝宇星 , 林哲敏 , 李永波 , 周涛 , 王海超 , 江海龙 , 钱寒晗 , 赵雪婷 , 程鸿鹄 , 张伟时 , 齐慧 , 陈雨果 , 孟凡奇
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N7/01
Abstract: 本发明提供一种零售套餐电价决策模型的训练方法、应用方法及装置，涉及电力市场的零售套餐电价决策技术领域，方法包括：获取预设历史时间段内的零售套餐电价决策用数据；零售套餐电价决策用数据包括时间段类型划分数据、售电主体批发侧数据、零售用户自身特性数据和售电主体与各零售用户之间的签约零售套餐约定电量数据；基于售电主体收益模型和零售用户用电效用模型，以售电主体为智能体，构建马尔可夫决策过程；基于零售套餐电价决策用数据，使用近端策略优化算法，对马尔可夫决策过程进行训练，得到零售套餐电价决策模型。本发明能够兼顾售电主体利益和零售用户用电效用，以及在不确定性环境下为联合零售套餐电价的制定提供灵活的决策支持。
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