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公开(公告)号：CN117808260A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410001537.3
申请日：2024-01-02
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
Abstract: 本发明涉及综合能源系统电制氢优化配置方法，尤其涉及一种计及天然气混氢的园区综合能源系统电制氢优化配置方法。该方法包括如下步骤：首先获取典型代表日园区综合能源系统的源‑荷数据、能源价格以及碳交易价格信息，接着建立含氢园区综合能源系统的运行模型，然后提出计及天然气混氢的园区综合能源系统电制氢优化配置模型。本发明考虑了天然气的掺氢使用，通过配置电制氢装置，提升园区综合能源系统的可再生能源消纳能力，降低系统的运行成本和碳排放量。
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公开(公告)号：CN116826979B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311091631.4
申请日：2023-08-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H02J13/00 , H02J3/38 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F16/906 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及智能控制技术领域，提供一种分布式光伏电站的电能质量控制方法及系统。所述方法包括：对光伏电站应用数据信息进行分类整合，构建光伏电站控制策略数据库，再按照电能质量影响因素集合对光伏电站控制策略数据库进行聚类划分，并使用深度学习网络结构对划分后的光伏电站应用因素分类数据集合分别进行训练、融合，生成光伏电站自适应控制器集；基于光伏电站的属性信息和光伏电站自适应控制器集进行相似度匹配，并基于所匹配获得的目标自适应控制器对目标分布式光伏电站进行自适应调控。采用本方法能够达到通过构建自适应控制模型实现电能质量智能化高效控制，提高控制参数精确性和实时控制性，进而保证电能质量安全
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公开(公告)号：CN119651752A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510149941.X
申请日：2025-02-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
IPC: H02J3/38 , H02J3/00 , H02J3/24 , G06F30/20 , G06F30/18 , G06F18/2433 , G06F30/27 , G06F113/04 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了分布式光伏并网功率波动抑制控制方法，涉及电力控制技术领域，该方法包括：连接分布式光伏管控端，接收光伏并网方案；进行并网功率波动预测，获得并网异常光伏单元和并网异常波动预测结果；进行并网异常波及风险预测，确定并网异常波及光伏单元和异常波及风险预测结果；基于预测结果，进行并网功率波动抑制寻优和并网异常波及风险优化，获得优化光伏并网方案，进行光伏并网。本发明解决了现有技术中传统的并网控制方法无法实时响应复杂的动态环境，难以有效预测和抑制异常波动的技术问题，达到了通过建立精确的功率波动预测模型和风险评估机制，及时识别并处理异常波动情况，确保光伏系统的安全、高效运行的技术效果。
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公开(公告)号：CN119379076A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411408362.4
申请日：2024-10-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/067 , G06Q10/10 , G06Q50/26
Abstract: 本发明提出的是一种基于监管数据的工业企业碳绩效评价方法，该方法包括：步骤1)碳数据收集与核查；步骤2)碳绩效管理指标细化；步骤3)构建碳绩效评价模型；步骤4)智能碳决策支持；本发明能够有效提升企业碳排放管理的精度和效率，通过实时监控碳排放、智能化决策支持和跨部门协同管理，帮助企业全面优化碳管理流程。
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公开(公告)号：CN117421571A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311334566.3
申请日：2023-10-16
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
IPC: G06F18/21 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F30/27 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于配电网的拓扑实时辨识方法及系统，该方法针对实际配电网拓扑结构因运维频繁变动的情况，搭建了可智能辨识配电网拓扑结构的深度学习模型。首先，根据配电网系统得到整体拓扑结构，并根据得到的配电网拓扑结构从各类型拓扑结构取若干个时间断面生成节点量测数据，并进行预处理；其次，构建了融合CNN(卷积神经网络)、LSTM(长短期记忆网络)和Attention(注意力机制)的拓扑结构智能辨识模型，并结合历史量测数据对模型训练并测试；最后，在IEEE33节点配电网系统仿真算例中，验证了本发明相较于传统辨识方法在辨识精度上的优越性，实现了该模型的在线应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116826979A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311091631.4
申请日：2023-08-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H02J13/00 , H02J3/38 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06F16/906 , G06N3/08
Abstract: 本申请涉及智能控制技术领域，提供一种分布式光伏电站的电能质量控制方法及系统。所述方法包括：对光伏电站应用数据信息进行分类整合，构建光伏电站控制策略数据库，再按照电能质量影响因素集合对光伏电站控制策略数据库进行聚类划分，并使用深度学习网络结构对划分后的光伏电站应用因素分类数据集合分别进行训练、融合，生成光伏电站自适应控制器集；基于光伏电站的属性信息和光伏电站自适应控制器集进行相似度匹配，并基于所匹配获得的目标自适应控制器对目标分布式光伏电站进行自适应调控。采用本方法能够达到通过构建自适应控制模型实现电能质量智能化高效控制，提高控制参数精确性和实时控制性，进而保证电能质量安全达标的技术效果。
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公开(公告)号：CN116316452A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310342023.X
申请日：2023-04-03
Applicant: 国网江苏省电力有限公司镇江供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种旁代变压器方式下旁路断路器失灵的继电保护方法，解决双母线带旁路母线接线的220kV变电站在旁路断路器代替变压器断路器运行方式下旁路断路器保护失灵的技术问题。本发明采用将1号或2号变压器保护开出信号、旁路断路器保护开出信号和旁路断路器CT二次电流接入六统一母线保护中空置变压器支路，构成旁路断路器在旁代变压器方式下的旁路断路器失灵保护。防止在旁代变压器方式下，旁路断路器无失灵保护运行，能够快速切除故障，保证电网安全稳定运行，提高电网供电可靠性。通过投退压板，本旁路断路器失灵保护也适用于旁路断路器空充220kV旁路母线方式和旁带1号或2号变压器方式下的旁路断路器失灵保护。
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公开(公告)号：CN113177600A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110504650.X
申请日：2021-05-08
Applicant: 河海大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种电力系统自适应鲁棒状态估计方法，该方法按照时间顺序推演估计，首先通过模糊c均值聚类算法对电力系统进行可疑量测区域的定位，如果当前时刻量测集中不存在可疑量测，则对当前时刻量测进行基于加权最小二乘法(WLS)估计，如果当前时刻量测集中存在可疑量测，则在基于可疑量测的空间分布对电网进行动态分区以后，为正常量测区域和可疑量测区域分别选取最小二乘估计准则和最小绝对值估计准则，并基于交替乘子(ADMM)解耦协调算法进行电力系统状态估计问题求解。本发明针对大规模电力系统状态估计精度低、计算时间长的问题，考虑到不同估计器的各自特点和适应性，针对可疑量测区域和正常量测区域选取不同的估计准则，保证估计精度的同时兼顾计算效率。
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公开(公告)号：CN113177600B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202110504650.X
申请日：2021-05-08
Applicant: 河海大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种电力系统自适应鲁棒状态估计方法，该方法按照时间顺序推演估计，首先通过模糊c均值聚类算法对电力系统进行可疑量测区域的定位，如果当前时刻量测集中不存在可疑量测，则对当前时刻量测进行基于加权最小二乘法(WLS)估计，如果当前时刻量测集中存在可疑量测，则在基于可疑量测的空间分布对电网进行动态分区以后，为正常量测区域和可疑量测区域分别选取最小二乘估计准则和最小绝对值估计准则，并基于交替乘子(ADMM)解耦协调算法进行电力系统状态估计问题求解。本发明针对大规模电力系统状态估计精度低、计算时间长的问题，考虑到不同估计器的各自特点和适应性，针对可疑量测区域和正常量测区域选取不同的估计准则，保证估计精度的同时兼顾计算效率。
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公开(公告)号：CN110443724B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN201910654528.3
申请日：2019-07-19
Applicant: 河海大学
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的电力系统快速状态估计方法，属于电力系统监测、分析和控制技术领域。其技术方案为：一种基于深度学习的电力系统快速状态估计方法，选取DNN网络作为深度学习模型，以相关性分析方法选择特征输入，通过噪声网络提高模型对坏数据的抗差能力。解决了传统的基于物理模型的状态估计方法会出现计算效率低、运行速度慢，过于复杂的网架结构甚至可能导致状态估计收敛性和稳定性差的技术问题。本发明的有益效果为：本发明在计算速度上较传统估计方法有明显提升，该方法的估计精度以及对量测坏数据的鲁棒性较传统估计方法也有较大提升。
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