浙江大学3项专利拟转让，现将相关信息予以公示。
[1]专利名称：一种市场环境下电力系统多目标检修优化方法
专利号：ZL201410442784.3
专利简介：本发明公开了一种市场环境下电力系统多目标检修优化方法。本发明包括步骤如下：获取各个发电商数据；建立市场环境下电网多目标检修优化模型；对模型的机组出力变量和机组检修变量进行实数编码，对模型中的机组在线状态变量和机组启动状态变量进行0-1二进制编码，并将其从自变量转化成为由机组出力变量和机组检修变量所表示的因变量；对机组出力变量和机组检修变量进行初始化；将得到的变量初始化值作为快速非支配排序法的种群初始化输入进行求解，得到最优解集；采用多目标决策方法从得到的最优解集中确定最终的机组检修及出力方案。本发明执行简单、可扩展性强，可用于求解不同目标函数和约束条件的多目标检修优化模型。
[2]专利名称：一种针对风灾天气下架空输电线路时变停运概率的估计方法
专利号：ZL201310144389.2
专利简介：本发明公开了一种针对风灾天气下架空输电线路时变停运概率的估计方法，包括：（1）求取线路的实际最大风荷载并建立其正态概率分布；（2）计算获取历史风荷载极值样本；（3）建立实际风荷载的广义极值分布；（4）通过干涉面积法估计线路的时变停运概率。本发明根据大风参数的变化，结合架空输电线路线路的风荷载设计水平，动态分析输电线路的时变停运概率，为电力系统预防灾害性事故提供了重要的理论决策依据；除了考虑短期大风灾害影响外，本发明还考虑架空输电线路在长期服役中暴露在各外界恶劣环境之下引起的疲劳折损因素，能够真实客观的反映大风灾害下架空输电线路的时变停运概率。
[3]专利名称：一种快速模糊粗糙集短期负荷预测方法
专利号：ZL201410443464.X
专利简介：本发明公开了一种快速模糊粗糙集短期负荷预测方法。本发明包括如下步骤：步骤（1）采集安装在电网中电表所记录的电力负荷数据，然后构建初始属性决策表；步骤（2）确定条件属性和决策属性的模糊隶属函数；步骤（3）运用快速模糊粗糙集方法进行属性约简，获得约简的条件属性；步骤（4）将约简的条件属性作为神经网络的输入数据对归一化的历史负荷数据进行训练；步骤（5）用训练得到的神经网络进行电力系统短期负荷预测；步骤（6）对所得的预测日的最大负荷的归一化值进行反归一化处理，得到电力负荷短期预测结果，即预测日的最大负荷。本发明模糊粗糙集属性约简的计算量小，计算时间短；提高计算效率。
转化方式：转让
定价方式：协议定价
转化价格：75万元
公示期自2020年5月28日至2019年6月11日。如有异议，请在公示期内向科学技术研究院提交异议书及有关证据。
电话：88981082，邮箱：kyc1@zju.edu.cn。
科学技术研究院
2020年5月28日