| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 161 | 基于多阶段销量分布预测的补货方法和装置 | CN201910088395.8 | 2019-01-18 | CN110046739A | 2019-07-23 | 张发恩; 赵苏; 刘俊龙; 周鹏程 |
| 本申请实施例公开了一种基于多阶段销量分布预测的补货方法、装置、计算设备及存储介质，该方法包括依据预设的离散分位点确定产品的连续分位点曲线；根据所述产品的期望收益、进货成本、库存成本、缺货成本和剩余收益确定所述产品的最大化利润模型，并依据所述最大化利润模型进行求解得到最优化条件公式；依据所述连续分位点曲线和所述最优化条件公式得到最优补货量，本方案考虑了销售的不确定性，对补货量的确定进行了优化，降低了计算复杂性，使得补货量具有更强的鲁棒性。 | ||||||
| 162 | 数据处理方法、装置、介质及电子设备 | CN201811471861.2 | 2018-12-04 | CN109598606A | 2019-04-09 | 张群; 黄超; 张钊 |
| 本发明实施例提供了一种数据处理方法、装置、介质及电子设备，该数据处理方法包括：从客户端获取目的债项的目的收益率曲线，并基于所述目的收益率曲线获取所述目的债项的当前个券利差；根据所述目的债项的当前个券利差获取所述目的债项的当前隐含分数；根据所述目的债项的当前隐含分数确定是否调变所述目的债项的当前隐含等级，并将调变前后的所述目的债项的隐含等级输出至所述客户端进行显示。本发明实施例的技术方案使得能够基于债项的市场价格信息来调整债项的隐含等级，从而可以增加债项等级评估的实时性。 | ||||||
| 163 | 基于趋势分段的库存管理方法、装置及存储介质 | CN202211021186.X | 2022-08-24 | CN115496435A | 2022-12-20 | 刘知胜; 黄泼; 罗桦槟; 肖佳威 |
| 本发明提供了一种基于趋势分段的库存管理方法、装置及存储介质，获取用于制造产品的原材料的第一历史市场数据，并获取产品的第二历史市场数据，构建与原材料对应的第一趋势分段曲线，构建与产品对应的第二趋势分段曲线，根据第一趋势分段曲线、第二趋势分段曲线、原材料的当前价格、产品的当前价格制定原材料以及产品的库存管理计划。即在进行实施时，由于多个目标数据是经过筛选所得，能够忽略小的随机波动，相应构建出准确性高的第一趋势分段曲线、第二趋势分段曲线，由此能够根据原材料的第一趋势分段曲线、产品的第二趋势分段曲线来综合考虑，防止误判，从而制定出较佳的库存管理计划，同时又能够保证最大的经济收益。 | ||||||
| 164 | 基于多目标强化学习的策略信息生成方法及装置 | CN202311756663.1 | 2023-12-19 | CN117829251A | 2024-04-05 | 宋辞; 李雪蓉; 乔红 |
| 本申请提供一种基于多目标强化学习的策略信息生成方法及装置，方法包括：获取候选对象集合中的候选个体的历史数据；基于历史数据采用多目标强化学习算法构建策略神经网络模型；利用强化学习网络中的样本训练策略神经网络模型，以得到训练模型；利用训练模型进行计算以获得近似帕累托前沿；利用近似帕累托前沿生成帕累托最优曲线；根据风险收益曲线，生成与用户输入的风险收益需求信息对应的策略信息。本申请的策略信息生成方法，通过将多目标优化引入到强化学习方法中，可获得同时考虑收益和风险的组合帕累托最优前沿，满足更多用户的需求，以解决投入策略无法满足多种需求偏好的问题。 | ||||||
| 165 | 用于风储联合系统模拟运行的储能收益计算方法和系统 | CN202311840247.X | 2023-12-28 | CN117791657A | 2024-03-29 | 唐培全; 丁杨; 王晓磊; 张文奎; 李小伟; 朱明波; 李永春; 谷新房; 王俊杰; 于腾云; 徐昕光; 王志远; 王波; 张毅; 张云飞; 刘英琦 |
| 本发明提出了用于风储联合系统模拟运行的储能收益计算方法和系统，该方法包括：构建风储联合系统模拟运行下系统频率求解函数；针对系统频率求解函数，结合风电场单位功率调节系数和储能功率调整量预测下一时刻系统频率；构建综合储能容量优化和系统调频的MPC控制模型并求解控制时窗下P‑f曲线；基于P‑f曲线构建下垂控制器；利用下垂控制器控制系统频率；在下垂控制下基于储能容量运行状态对储能容量进行优化；优化后构建计及考核指标下的储能盈利计算模型。基于该方法，还提出了用于风储联合系统模拟运行的储能收益计算系统。本发明优化了计划储能容量，结合考核标准和模拟运行状态计算了储能的具体收益，为风电场储能配置提供了指导。 | ||||||
| 166 | 一种基于协调系数的多调频资源协调调度优化方法 | CN202311139789.4 | 2023-09-05 | CN117151296A | 2023-12-01 | 刘德政; 孙小湘; 耿建; 王颖; 张凯锋; 苏波; 郭晓蕊; 吕建虎; 米宁; 周竞; 秦建翔; 夏秋 |
| 本发明公开了一种基于协调系数的多调频资源协调调度优化方法，包括如下步骤：步骤1、基于长周期的日前调度模型，以可靠性较高和较低的资源之间达到长周期运行单位收益平衡为优化目标，通过人工蜂群算法对多调频资源中各资源的占比比例不断迭代优化，获取最优协调系数；步骤2、建立日前多调频资源调度优化模型，以日前调度成本最低为目标函数，将基于长周期优化所得的最优协调系数引入约束条件，在matlab环境下调用cplex求解器对模型进行求解，得到最终的多调频资源分配情况以及平均收益曲线。本发明建立日前多调频资源调度优化模型并进行模型求解以获取到多调频资源分配情况以及平均收益曲线，为多调频资源协调的调度优化提供了新的思路。 | ||||||
| 167 | 获取风电场储能系统最佳充放电功率的方法 | CN202111176192.8 | 2021-10-09 | CN113904328B | 2023-07-07 | 张丽华; 于昊正; 靳超群; 岳鹏程; 张冰; 司瑞华; 于琳琳; 蒋小亮; 赵恒; 郭新志; 朱星旭; 李翠萍; 李军徽 |
| 一种获取风电场储能系统最佳充放电功率的方法，包括以下步骤：基于历史风电和负荷数据、年风电和负荷预测曲线确定储能系统的基本配置；基于日风电负荷预测曲线、实时风速、储能系统实时SOC和风电上网分时电价确定储能系统的充放电状态和充放电系数；获取储能系统的充放电功率；结合储能系统的电量效益、环境效益、调峰效益、设备投资成本、等效充放电成本，测算储能系统的年净收益率；结合储能系统消纳风电场群弃风电量的效果，测算弃风消纳率，根据储能系统的年净收益率和弃风消纳率，确定储能系统的最佳充放电功率。本发明可以降低系统调峰成本，减少弃风产生，可以有效提高风能的利用水平，从而提高储能系统年净收益率。 | ||||||
| 168 | 一种燃气-蒸汽联合循环供热系统及成本分摊方法 | CN202210441618.6 | 2022-04-25 | CN114841423A | 2022-08-02 | 郑少雄; 何欣欣; 薛志恒; 张朋飞; 赵杰; 吴涛; 孟勇; 王伟锋; 赵永坚 |
| 本发明公开了一种燃气‑蒸汽联合循环供热系统及成本分摊方法。方法包括：针对纯凝运行时的机组供电功率与天然气流量多个实时测点数据，进行拟合得到纯凝供电气耗量曲线；根据机组运行的实时功率，结合拟合供电气耗率曲线，确定实时供电气耗量；通过实时天然气流量与供电耗气量，确定供热气耗量；结合天然气价格、热价格和供电价格，确定实时单位供电成本和实时供热成本、供电收益、供热收益和总收益；通过运行优化，以燃气‑蒸汽联合循环机组利润最大化为目标，实时计算供电供热利润平衡点，调整机组供电和供热比例。本发明结合机组运行的实时状况，将天然气的成本分摊至供电和供热。 | ||||||
| 169 | 一种债券利率预测方法、系统及存储介质 | CN202111667170.1 | 2021-12-31 | CN114298832A | 2022-04-08 | 陈子宁; 黄金竹 |
| 本发明涉及数据处理技术领域，具体为一种债券利率预测方法、系统及存储介质，其中方法包括：采集若干数据；对数据进行处理，获得量化因子；判断量化因子与收益率是否存在相关性，以及进行分层处理后，分层是否具有区分度，若是，则选定该量化因子为单因子；若否，则不选定该量化因子为单因子；对每一个单因子，采用时间分层法，进行历史数据回测，获得该单因子的多空收益曲线；根据单因子的多空收益曲线，对单因子的有效性进行评估，获取若干有效的单因子，并根据其有效性进行加权组合，获得用于利率方向预测的多因子模型。本方案解决因子来源和传统量化因子无法分组的问题，能进行利率方向的准确预测，辅助债券交易。 | ||||||
| 170 | 一种电池的作业方法 | CN202110298016.5 | 2021-03-19 | CN113075552A | 2021-07-06 | 陈新虹 |
| 本发明公开了一种电池的作业方法，包括以下步骤：获取至少五组电池的导电剂质量分数值M1、M2、M3……Mn和与该导电剂质量分数值对应的能量密度值E1、E2、E3……En并绘制测试曲线；根据所述测试曲线获得测试方程并求导得导电剂收益敏感因子X＝dE/dM；通过所述导电剂收益敏感因子X计算最佳导电剂质量分数值Mbest；以所述最佳导电剂质量分数值Mbest在所述电池内设置导电剂的质量。该方法能够准确、简单且快速地确定电池内最佳导电剂质量分数值，从而使加工形成的电池在同等质量的正极材料中能够获得最大能量密度值。 | ||||||
| 171 | 一种计及需求侧响应的用户侧储能评估方法及系统 | CN202010955510.X | 2020-09-11 | CN112085394A | 2020-12-15 | 肖静; 吴宁; 冯玉斌; 韩帅; 鲍海波; 覃斌志 |
| 本发明公开了一种计及需求侧响应的用户侧储能评估方法及系统，所述评估方法包括：获取用户侧的典型用电负荷曲线；建立用户侧储能评估模型；将所述典型用电负荷曲线导入所述用户侧储能评估模型，确定用户侧的储能装置参数；通过所述储能装置参数计算需求侧最大响应收益，并利用评估指标对所述需求侧最大响应收益进行评估，判断用户侧是否适合加装储能装置。本发明实施例通过搭建用户侧储能评估模型对用户侧的储能状况进行必要性分析，可提高分布式储能系统的经济性。 | ||||||
| 172 | 综合能源系统的能量管理方法、装置、设备和存储介质 | CN202311869479.8 | 2023-12-28 | CN117811003A | 2024-04-02 | 琚洋; 程怀舟 |
| 本发明公开了一种综合能源系统的能量管理方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取预测的所述电力调节系统的调节策略、获取预测的用能主体和电网的交换功率计划、以及获取电网的电价曲线；根据所述调节策略，对所述交换功率计划进行修正得到第一次修正交换功率计划；根据所述调节策略，对所述电价曲线进行修正得到等效电价曲线；根据所述等效电价曲线，判断所述柔性负荷调节系统参与调节的收益结果，并根据所述收益结果对所述第一次修正交换功率计划进行修正，得到第二次修正交换功率计划；根据所述第二次修正交换功率计划，对所述柔性负荷调节系统进行调控。本发明提升了系统的运行效率、降低了用能成本，提升了用能主体的用能体验。 | ||||||
| 173 | 基于用户负荷曲线提高风电消纳的VPP市场机制 | CN201810278937.3 | 2018-03-30 | CN108520437A | 2018-09-11 | 刘怀东; 李金良 |
| 本发明公开了一种基于用户负荷曲线提高风电消纳的VPP市场机制：在日前市场开市前，VPP发布合同电价和日前市场预测电价；电力用户根据合同电价和日前市场预测电价对次日生产进行优化，向VPP提交负荷曲线；风电厂将预测的次日风电出力信息上报给VPP；VPP综合负荷曲线和风电出力信息以确定各时段的竞标出力/竞标需求，向日前市场提出竞标；VPP以合同电价向各电力用户收取售电费、向风电厂支付购电费；VPP计算竞标收益/竞标花费，依据每个电力用户提交的负荷曲线计算其对应的DR贡献量并据此分配竞标收益/竞标花费；计算日前市场结算后的不平衡罚金，根据实际电量与提交电量的差值，在各个风电厂和电力用户间分配不平衡罚金。 | ||||||
| 174 | 一种超短期电量预测的最优窗口模型建立方法 | CN202110124989.7 | 2021-01-29 | CN112785068B | 2023-08-22 | 王云杉; 赵铁岩; 肖超; 任锦; 高月月 |
| 本发明公开了一种超短期电量预测的最优窗口模型，采用误差非参数核密度估计计算得到功率误差的置信区间和价格误差的置信区间，然后得到短期预测电量区间和实时价格区间，接着通过蒙特卡洛对短期预测电量区间、实时价格区间和储能电池功率曲线区间进行模拟，得到100个不同场景的曲线，将100个不同场景的曲线生成的模拟数据带入计算每个时刻收益值的数学期望，根据数学期望曲线选取最优窗口，本发明最优窗口的选择合理，有效率高。 | ||||||
| 175 | 一种冰箱智能调控方法、装置及存储介质 | CN202410001965.6 | 2024-01-02 | CN117811007A | 2024-04-02 | 朱德标; 彭力上; 李继平; 李世华; 杜陈君; 田俊鹏 |
| 本申请涉及一种冰箱智能调控方法、装置及存储介质，所述方法包括步骤：获取冰箱的运行状态参数；根据所述运行状态参数获取所述冰箱的温度功率曲线；获取电网峰谷曲线；根据所述电网峰谷曲线和所述温度功率曲线调控所述冰箱。本申请实施例提供的一种冰箱智能调控方法、装置及存储介质能够使得千家万户的冰箱以虚拟电厂的形式参与电网运行，并获得补贴和收益。 | ||||||
| 176 | 一种电制冷式燃机进气冷却系统热经济性分析方法及系统 | CN202210588011.0 | 2022-05-27 | CN114896804B | 2023-06-20 | 邹东; 何欣欣; 刘世伟; 赵作让; 王亚生; 郑少雄; 薛志恒; 杨可; 宋厅; 韩宏孝; 贺超军; 石金库; 郝云生; 邱致猛; 牟忠庆; 何杰; 谢运明; 罗俊然; 谢卫民; 罗勇; 杨兴业; 陈果; 梁硕全; 梁万来; 王锐; 张金荣; 宋红娟 |
| 本发明公开了一种电制冷式燃机进气冷却系统热经济性分析方法及系统，属于联合循环机组性能试验领域，旨在解决现有技术中联合循环机组的理论功率增量收益与实际运行值存在偏差，导致机组运行性能不稳定的问题。本发明通过现场性能试验，获取联合循环机组输出功率随环境温度变化的性能曲线、制冷站分设备电功耗随制冷负荷变化的能耗特性曲线，以及燃气轮机进气冷却换热器空气侧温降随制冷负荷和环境温度变化的性能曲线后，结合燃气轮机进气冷却系统模型，在固定制冷量运行方式下可以得到全年的功率增量收益，在变化制冷量运行方式下可以对燃气轮机进气冷却系统进行运行优化计算，指导系统的优化运行。 | ||||||
| 177 | 一种基于多智能体的用户多时段电价响应系统及方法 | CN202010930891.6 | 2020-09-07 | CN114155013A | 2022-03-08 | 李振元; 李宝聚; 吕项羽; 孙勇; 李德鑫; 刘畅; 傅吉悦; 陈永权; 易荣庆; 王佳蕊; 张海锋; 庄冠群; 张家郡 |
| 本发明公开了一种基于多智能体的用户多时段电价响应系统及方法，包括政府智能体、用户智能体和供电智能体，用户智能体通过感知供电智能体给出的电价变化，根据自身的目标做出响应调整负荷，供电智能体根据获取的用户负荷数据信息，计算电费收益变化率，与期望值进行对比后调整电价政策，政府智能体计算电网的稳定性水平，求取调整后负荷曲线的峰谷差和负荷率，进而指导供电智能体调整电价，用户智能体根据自身要求对电价的调整策略输出用户对电价的响应曲线。本发明结合消费者心理学的原理，考虑供电公司的收益变化率、用户要求、电网稳定性的要求对用户响应行为进行模拟，输出响应曲线，同时得到较优的峰谷电价。 | ||||||
| 178 | 设有循环反应器的换热网络最优循环比确定方法 | CN201911272328.8 | 2019-12-12 | CN111007718B | 2021-04-13 | 刘桂莲; 张迪 |
| 本发明公开了一种设有循环反应器的换热网络最优循环比确定方法，方法包括以下步骤：提取换热网络中冷热流的进出口温度和流量以确定其放出的热量，记为热负荷，把所有热源并合并为一根源复合曲线，同样地绘制出阱复合曲线；提取至少包括进口流量、组成成分浓度、进口温度和出口温度以及转化率的循环反应器参数，根据反应动力学确定循环反应器出口温度和循环比的关系，根据热力学确定循环反应器进口温度、出口温度和循环比的关系；确定不同循环比对应的进出口温度，确定反应器温度变化时换热网络回收能量的关系；基于反应器进口温度、出口温度、回收能量及收益随循环比的变化曲线构建温度‑能量‑收益‑循环比图，确定最优循环比。 | ||||||
| 179 | 一种电制冷式燃机进气冷却系统热经济性分析方法及系统 | CN202210588011.0 | 2022-05-27 | CN114896804A | 2022-08-12 | 邹东; 何欣欣; 刘世伟; 赵作让; 王亚生; 郑少雄; 薛志恒; 杨可; 宋厅; 韩宏孝; 贺超军; 石金库; 郝云生; 邱致猛; 牟忠庆; 何杰; 谢运明; 罗俊然; 谢卫民; 罗勇; 杨兴业; 陈果; 梁硕全; 梁万来; 王锐; 张金荣; 宋红娟 |
| 本发明公开了一种电制冷式燃机进气冷却系统热经济性分析方法及系统，属于联合循环机组性能试验领域，旨在解决现有技术中联合循环机组的理论功率增量收益与实际运行值存在偏差，导致机组运行性能不稳定的问题。本发明通过现场性能试验，获取联合循环机组输出功率随环境温度变化的性能曲线、制冷站分设备电功耗随制冷负荷变化的能耗特性曲线，以及燃气轮机进气冷却换热器空气侧温降随制冷负荷和环境温度变化的性能曲线后，结合燃气轮机进气冷却系统模型，在固定制冷量运行方式下可以得到全年的功率增量收益，在变化制冷量运行方式下可以对燃气轮机进气冷却系统进行运行优化计算，指导系统的优化运行。 | ||||||
| 180 | 设有循环反应器的换热网络最优循环比确定方法 | CN201911272328.8 | 2019-12-12 | CN111007718A | 2020-04-14 | 刘桂莲; 张迪 |
| 本发明公开了一种设有循环反应器的换热网络最优循环比确定方法，方法包括以下步骤：提取换热网络中冷热流的进出口温度和流量以确定其放出的热量，记为热负荷，把所有热源并合并为一根源复合曲线，同样地绘制出阱复合曲线；提取至少包括进口流量、组成成分浓度、进口温度和出口温度以及转化率的循环反应器参数，根据反应动力学确定循环反应器出口温度和循环比的关系，根据热力学确定循环反应器进口温度、出口温度和循环比的关系；确定不同循环比对应的进出口温度，确定反应器温度变化时换热网络回收能量的关系；基于反应器进口温度、出口温度、回收能量及收益随循环比的变化曲线构建温度-能量-收益-循环比图，确定最优循环比。 | ||||||
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