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公开(公告)号：CN119228616A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411425308.0
申请日：2024-10-12
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种电碳足迹的溯源与量化方法、装置、设备、可读存储介质和程序产品，涉及碳足迹核算技术领域。采用本方法能够基于溯源关系和跟踪效果对碳排放量进行量化分摊。该方法包括：在负荷在单位时间内的用电曲线中，基于时序相似度和空间耦合度量化负荷对新能源消纳的边际贡献，得到贡献评价值；根据贡献评价值，建立源侧直接碳排放和荷侧间接碳排放的电碳足迹溯源关系；利用基于曲线追踪机制的负荷灵活性表征方法对用电曲线进行处理，得到负荷灵活性表征结果；基于电碳足迹量化分摊机制，根据负荷灵活性表征结果，量化曲线追踪机制下的负荷电碳足迹时空特征；根据电碳足迹溯源关系和负荷电碳足迹时空特征，对负荷的碳排放量进行量化分摊。
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公开(公告)号：CN119209522A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411425282.X
申请日：2024-10-12
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种非侵入式负荷监测方法、装置、设备、介质和产品。所述方法包括：对非侵入式负荷监测设备采集的总负荷时间序列数据进行编码处理，得到编码特征数据；对编码特征数据进行缩放处理，得到缩放特征数据；通过预设大语言模型对缩放特征数据进行采样预测处理，得到总负荷时间序列数据对应的多个设备负荷数据序列；基于设备负荷数据序列进行负荷值估计处理，确定非侵入式负荷监测设备采集的多个设备的负荷值预测结果。本申请基于微调后的大语言模型进行负荷数据的采样和负荷值估计处理，有效推测各设备的负荷数据，有效提高了负荷监测过程负荷识别的准确性，保证负荷监测效果。
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公开(公告)号：CN118137509A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410307874.5
申请日：2024-03-18
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种微网能源和负荷调度方法、装置、设备、介质和产品。所述方法包括，应用于电力系统中的家庭终端，方法包括：获取预设的目标时间区间内各目标时间段对应的柔性负荷预测数据、各分布式能源的供能预测数据以及能源设备数据；根据预设的调度模型、柔性负荷预测数据、供能预测数据以及能源设备数据，获取负荷调度策略；基于负荷调度策略在各目标时间段中对柔性负荷预测数据对应的电力设备的启停进行调度。采用本方法能够提高可靠性。
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公开(公告)号：CN117493449A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311528326.7
申请日：2023-11-15
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06F16/26 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06F18/22 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本申请涉及一种负荷曲线模拟方法、装置、设备、介质和产品。所述方法包括：获取用户端在预定时段内的目标用电信息，所述目标用电信息包括用电设备的目标配置信息；根据所述目标配置信息和预先构建的用电设备特征库，获取所述用电设备的工作特征参数，其中，所述用电设备特征库包括不同设备配置信息和不同设备工作特征参数之间的对应关系；根据所述用电设备的所述工作特征参数和预设的负荷基信号，生成所述用电设备的负荷模拟信号，并利用所述负荷模拟信号获得所述用户端的负荷曲线。采用本方法能够灵活地反应用户负荷情况，适应性较高。
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公开(公告)号：CN118966550A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411100529.0
申请日：2024-08-12
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/04 , G06Q50/26 , G06Q50/06 , G06F18/27 , G06F18/213 , G06F18/22
Abstract: 本申请涉及一种应用于钢铁生产线的碳排放监测方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品，涉及碳排放监测技术领域。本申请能够提高碳排放量的监测准确性。该方法包括：将钢铁生产中间流程中经过各用电设备的中间产物所对应的物料质量信息和物料温度信息输入预先构建的负荷监测模型，得到各用电设备的电力负荷信息；对物料质量信息进行特征提取，得到物料质量信息的数据特征，对数据特征进行相关性分析，得到物料质量信息与碳排放量之间的目标线性关系；根据钢铁生成中间流程中各用电设备的历史电力负荷信息和目标线性关系，构建碳排放监测模型；将电力负荷信息和物料质量信息输入碳排放监测模型，得到钢铁生产线产生的碳排放量总和。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117540919A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311527828.8
申请日：2023-11-15
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/213 , H02J13/00
Abstract: 本申请涉及一种基于电力数据的设备级碳排放确定方法、装置、设备、介质和程序产品。所述方法包括：获取预设区域内各电力设备在预设时间段内的各实时电参数，对各实时电参数进行时频分析，得到对应于各电参数的时频分析数据；根据时频分析数据确定各电力设备的运行状态；根据各电力设备的运行状态确定各电力设备在预设时段的耗电量，根据耗电量和预设区域的碳排放因子确定各电力设备的碳排放量。采用本方法能够提升碳排放量的计算准确度和精确度，有利于提升节能减排的效率。
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公开(公告)号：CN117493904A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311524191.7
申请日：2023-11-15
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种电力负荷识别方法、装置、设备、介质和产品。所述方法包括：获取目标对象在预设历史时间段内的历史电力负荷数据和对各历史电力负荷数据进行分类的分类模型，将各历史电力负荷数据输入分类模型，得到目标对象的电力负荷特征库，电力负荷特征库中包括电力负荷事件类型和各电力负荷事件类型对应的相似度计算模型；获取待识别电力负荷数据，将待识别电力负荷数据输入各相似度计算模型进行计算，得到相似度，将最大相似度对应的电力负荷事件类型确定为目标事件类型。本申请采用上述方法，能够实现对相似的电力负荷数据的准确识别。
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公开(公告)号：CN118261223A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410278904.4
申请日：2024-03-12
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06N3/08 , G06N3/0442 , G06N3/006 , H02J3/00 , H02J3/38
Abstract: 本申请涉及一种微电网光伏发电系统的发电量预测模型训练方法，该方法包括：获取微电网光伏发电系统的历史光伏发电功率、历史太阳辐射强度和历史环境温度；对上述数据进行归一化处理，得到样本数据集；将样本数据集按预设比例划分为训练集和测试集；采用变分模态分解法分别对训练集和测试集进行处理，得到训练集对应的多个模态分量和测试集对应的多个模态分量；将训练集对应的多个模态分量和测试集对应的多个模态分量输入至初始长短期记忆神经网络模型，并根据鲸鱼算法和蝙蝠算法优化初始长短期记忆神经网络模型的隐藏层神经元个数和学习率；从而得到微电网光伏发电系统的发电量预测模型。采用本方法能够提高预测准确性。
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公开(公告)号：CN119494751A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411341831.5
申请日：2024-09-25
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
Inventor： 黄宇 , 张英 , 曾柯 , 蒲曾鑫 , 丁超 , 孟杨 , 罗青 , 翁敏 , 肖艳红 , 牟景艳 , 刘西卓 , 王颖 , 严寒松 , 樊磊 , 赵云斌 , 杨鑫和 , 何耿生
IPC: G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本申请涉及一种基于图神经网络的非侵入式负荷监测方法、装置、计算机设备、可读存储介质和程序产品。通过获取待监测的电网对应的时间序列数据，提取时间序列数据对应的第一特征矩阵和第二特征矩阵，根据各个时间点、各个融合电力数据、第一特征矩阵和第二特征矩阵，生成图结构，由图神经网络基于图结构进行多层图卷积操作，基于输出的负荷分解结果对电网进行负荷监测。相较于传统的通过模式识别的方式进行非侵入式负荷监测，本方案通过以时间角度对多种电力数据进行融合，利用时间点、融合电力数据和提取的各个特征矩阵生成图结构，根据图神经网络基于图结构输出的负荷分解结果进行负荷监测，提高了对电网进行负荷监测的准确度。
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公开(公告)号：CN118194224A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410308134.3
申请日：2024-03-18
Applicant: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及一种融合气象、日历特征的非侵入式负荷监测方法及装置。所述方法包括：对于待预测功率的电力设备，获取电力设备的预测参数，预测参数包括电力设备在预设周期内的电力数据、气象数据和日历数据；将预测参数输入训练好的负荷监测模型，以得到电力设备的功率预测结果。采用本方法能够将气象和日历信息整合到负荷监测模型的输入数据的特征选取过程中，克服了现有NILM仅考虑电气数据特征的局限性，提高了深度学习模型的预测精度。
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