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公开(公告)号：CN119357306A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411466387.X
申请日：2024-10-21
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司 , 南京敏捷企业管理研究所
Inventor： 曹良晶 , 姚艳丽 , 曲洪泽 , 姜蕴洲 , 李欣怡 , 温馨 , 张海明 , 王森 , 王艺霏 , 陈重韬 , 李信 , 王珣 , 沈宇 , 程明 , 刘蓁 , 王宣元 , 李蕴红 , 王沛然 , 才鸿飞 , 臧鹏 , 王婧 , 王阳 , 徐晓川 , 尚芳剑 , 彭柏 , 马跃 , 邢海瀛 , 那琼澜 , 王东升 , 杨峰 , 娄竞 , 李坚 , 吴佳 , 张宁 , 周子阔 , 崔彭滔 , 邵博文 , 张晓东 , 张卫 , 夏凡 , 殷建琳 , 郑立鹤 , 于飞 , 刘延杰 , 瞿鹏 , 王旭 , 马宇康
Abstract: 本发明提供一种基于知识图谱的电力系统知识资产管理方法及系统，涉及电力系统技术领域，方法包括以下步骤：S1、知识资产调研与分类；S2、构建多层次标签体系；S3、知识库构建与优化；S4、技术图谱管理界面开发；S5、深入技术图谱分析；S6、知识资产管理流程实施；S7、精准匹配与应用生态建设；系统包括：知识梳理与分类模块、标签体系构建模块、知识库构建与优化模块、技术图谱管理模块、技术图谱分析模块、知识资产管理流程控制模块和精准匹配应用模块；本发明跨越了电力工程、信息技术、知识资产管理与计算机科学等多个领域，体现了对新型电力系统技术创新网络生态的综合考量，特别是在知识资产管理策略方面的深度整合。
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公开(公告)号：CN118432270A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410499180.6
申请日：2024-04-24
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本说明书涉及智能电网技术领域，提供了一种考虑无线通信不稳定因素的配电网电压控制方法及装置，该方法包括：利用考虑外部干扰、无线通信链路不确定性和通信时延的二级控制器，调节所述配电网的电压、频率；判断所述配电网的电压、频率是否满足预设条件；当所述配电网的电压、频率满足预设条件时，获取所述二级控制器在所述配电网的电压、频率满足预设条件时输出的第一电压频率控制量；根据所述第一电压频率控制量确定所述配电网的一级控制器的第二电压频率控制量；使所述一级控制器根据所述第二电压频率控制量控制所述配电网的电压、频率。本说明书实施例可以提高配电网电压控制精度。
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公开(公告)号：CN118336913A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410439286.7
申请日：2024-04-12
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J13/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/20 , H04W12/121 , H04W12/122
Abstract: 本发明提供了一种基于5G通信的智能电网攻击检测方法及装置，其中，方法包括：基于5G通信采集智能电网系统中各设备的电力参数；根据智能电网系统中各设备的电力参数及基于马尔可夫模型建立的智能电网系统中各子系统的随机状态概率转移矩阵，采用蒙特卡洛仿真方法预测各子系统在未来时刻的状态；若子系统在未来时刻的状态中存在部分可用状态，则计算部分可用状态的子系统在模拟时长内的未供电能量损失值和负荷价值损失值；根据部分可用状态的子系统在模拟时长内的未供电能量损失值和负荷价值损失值，预测智能电网受外部攻击的风险。本发明能够快速检测智能电网是否受到外部攻击，大大缩短智能电网在遭受攻击时的识别和反映时间。
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公开(公告)号：CN118330291A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410503690.6
申请日：2024-04-25
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本说明书涉及配电网技术领域，提供了一种基于配电网数据安全的防窃电装置及相应的电能表。该装置包括：电能表后壳、电能表前壳及紧固单元；电能表后壳与电能表前壳连接，以形成接线仓主体及读数仓主体；电能表前壳与接线仓盖及读数仓盖连接，以覆盖接线仓主体及读数仓主体；紧固单元分别穿过接线仓盖及读数仓盖上的通孔以及电能表后壳上的螺纹孔，以分别连接接线仓盖与电能表后壳以及读数仓盖与电能表后壳，以通过紧固单元中的膨胀模块及膨胀孔实现弹性膨胀固定。通过本说明书实施例提供的基于配电网数据安全的防窃电装置，可提高电能表的安全防护性能。
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公开(公告)号：CN118135352A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410127986.2
申请日：2024-01-30
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/774 , G06T7/10 , G06T5/77
Abstract: 本申请公开了一种图像恢复模型的训练方法、图像恢复方法及相关设备，涉及计算机技术领域。方法包括：获取训练样本集；对所述训练样本集中的训练图像进行预处理，得到多个带有重叠区域的输入块；根据所述多个带有重叠区域的输入块对神经网络模型进行训练，得到图像恢复模型。本申请通过将训练图像处理成多个带有重叠区域的输入块，可以使得计算设备在根据训练图像恢复模型时减少计算资源，还可以避免采用不重叠的分割方式处理训练图像，经过图像恢复模型恢复后的恢复图像的多个块之间存在分割线，使得恢复的图像不完整。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117728405B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410161919.2
申请日：2024-02-05
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/04 , G06N3/084
Abstract: 本说明书涉及电力系统控制技术领域，提供了一种基于混合学习网络大模型的电力系统态势感知方法及装置，该方法包括：实时获取目标电力系统中多个发电机节点的暂态能量及运行状态；根据暂态能量确定目标电力系统当前的暂态能量裕度和时间裕度，并将暂态能量和运行状态融合为态势感知综合变量数据；将暂态能量裕度、时间裕度和态势感知综合变量输入至预训练的极限学习机，以预测目标电力系统的稳定性；其中，极限学习机的输入层权值和隐含层偏差在预训练时基于LM算法修正且基于粒子群算法全局寻优，极限学习机的输出层权值在预训练时基于最小二乘法确定。本说明书实施例可以提高电力系统态势感知的预测速度和预测精度。
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公开(公告)号：CN117613983B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410090946.5
申请日：2024-01-23
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本说明书涉及电力技术领域，尤其涉及基于融合规则强化学习的储能充放电控制决策方法及装置，应用于电网及用户侧光伏储能设备，包括：将任意时间段的用户用电功率、储能电池的荷电状态、室外温度、太阳光辐照度、电网用电单价、电网卖电单价，确定状态空间；将状态空间输入至基于融合规则强化学习的充放电控制决策模型，得到最优充放电决策变量，其中最优充放电决策变量包括：储能电池最优充放电功率及最优系数，基于融合规则强化学习的充放电控制决策模型通过样本状态空间、光伏发电不确定模型训练得到。本说明书融合预先定义规则，提高强化学习训练收敛至最优充放电控制策略的速度，提高用电经济性，降低电网功率波动和负担。
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公开(公告)号：CN117613903B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410091752.7
申请日：2024-01-23
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/28
Abstract: 本说明书涉及节能环保技术领域，适用于用户侧储能技术领域，尤其涉及一种基于数字孪生架构的用户侧储能调度优化控制方法及装置。包括根据用户所有负载的信息和储能装置的信息构建数字孪生系统；根据负载的历史用电时间预测负载的用电时长；将负载的用电时长输入至数字孪生系统中，以便于数字孪生系统根据负载的用电时长以及负载的单位时间用电量计算负载的电能消耗量，并根据电能消耗量以及储能装置的储能情况计算储能装置的储能量，以便于储能装置按照储能量进行储能。通过本说明书实施例，解决了用户侧储能装置过不合理储能导致用电高峰期电能不足的问题。
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公开(公告)号：CN117595346B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410072211.X
申请日：2024-01-18
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供基于强化学习的充放电策略网络训练方法和储能控制方法，包括构建充放电序贯决策模型；获取第k时间段的用电单价、用户电力负荷以及储能电池的荷电状态作为第k时间段的状态；根据第k时间段的状态、充放电序贯决策模型确定第k时间段储能电池的充放电功率动作；根据第k时间段的充放电功率动作和预先设置的奖励函数计算得到第k时间段的奖励，奖励函数包括效益奖励、退化奖励和负荷均衡奖励；利用第k时间段的奖励训练模型直至训练完成得到充放电策略网络。本方法基于强化学习构建了充放电序贯决策模型并设计了考虑了储能电池性能退化因素的奖励函数，充分利用了储能电池削峰填谷的能力，减少了电池容量损失和能源损失。
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公开(公告)号：CN117239739B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311500219.3
申请日：2023-11-13
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/23
Abstract: 本说明书涉及电力负荷领域，尤其涉及一种知识大模型预测用户侧负荷方法、装置及设备。其方法包括，从多个时间尺度下分析用户侧储能用电行为以及用户侧储能负荷数据；对多维天气影响因素进行特征选择并降维，获得天气综合变量；根据天气综合变量、以及所述多个时间尺度下的用户侧储能负荷数据，建立用户侧负荷预测知识大模型；并改进窗口神经网络进行用户侧负荷预测。通过本说明书实施例，实现了用户侧储能用电行为的多时间尺度分析，大幅提升预测算
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