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公开(公告)号：CN119514082A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411576470.2
申请日：2024-11-06
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 张风彬 , 刘金波 , 郭凌旭 , 齐晓琳 , 马世乾 , 唐萍 , 韩昳 , 陈建 , 邱成建 , 商敬安 , 宋旭日 , 李浩然 , 杨楠 , 郝毅 , 黄宇鹏 , 王磊 , 刘幸蔚 , 黄志刚 , 鄂志君 , 左磊 , 李丛林
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , H02J3/06 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种长过程仿真推演连续断面构建方法及系统，属于电网仿真技术领域。该方法包括：将长过程仿真推演总时长等间隔细分为多个计算时刻点，进而获取长过程仿真推演总时长内的电网网架结构、调控运行和气象预测数据；分别计算全网设备瞬时故障概率、因灾故障概率，进而构建全网设备故障概率模型；以全网设备瞬时故障概率、因灾故障概率为输入，根据全网设备故障概率模型计算全网概率潮流分布，根据全网概率潮流分布确定全网设备的运行状态；进行实时潮流计算，得到计算时刻点的仿真推演计算断面；最终得到仿真时段内的长过程仿真推演连续断面序列。该方法有助于电网运营者更好地制定运维策略、优化资源配置，提高电网的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN119005739A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411034021.5
申请日：2024-07-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司华中分部
Inventor： 孙略 , 吕闫 , 李理 , 王淼 , 石上丘 , 田曦晨 , 黄海煜 , 熊玮 , 夏少连 , 熊华强 , 江保锋 , 罗雅迪 , 孙博 , 王少芳 , 马晓忱 , 张印 , 王伟 , 韩巍 , 郎燕生 , 於益军 , 李立新 , 狄方春 , 李劲松 , 宋旭日 , 杨楠 , 黄宇鹏 , 卫泽晨 , 陶蕾 , 黄运豪 , 刘升 , 门德月 , 韩锋 , 焦永刚 , 李森
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/042 , H02J3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于图注意力网络的新能源电网薄弱环节辨识方法及系统，属于电力系统分析技术领域。本发明通过对新能源运行场景下所有线路进行分类，从而大大降低后续分析的复杂度。这种分类不仅考虑了新能源出力的影响，还综合了其他因素，使得分类结果能够较好地反映电网在不同场景下的运行状态，大大缩短前期数据处理的时间。构建图注意力网络的风险薄弱环节辨识模型，在训练完成后能够快速处理新的输入数据，并输出电网运行风险的薄弱线路。由于该模型具有并行计算和快速推理的能力，因此辨识过程可以实时进行，满足电网运行监控和决策的时效性要求。因此，本发明提出的方法能够解决现有技术存在的问题。
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公开(公告)号：CN116667435A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310559077.1
申请日：2023-05-17
Applicant: 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 国家电网有限公司华中分部
Inventor： 陈艳波 , 陈冬晖 , 王德帅 , 李劲松 , 李理 , 吕闫 , 杨楠 , 陈灵 , 陈斌 , 李泽科 , 陈郑平 , 范海威 , 刘涛 , 徐遐龄 , 肖大军 , 李立新 , 於益军 , 狄方春 , 王少芳 , 孙略 , 王淼 , 孙博 , 石上丘 , 黄宇鹏 , 罗雅迪 , 刘升 , 门德月 , 宋旭日 , 陶蕾 , 张印 , 马晓忱 , 郎燕生 , 韩巍 , 王伟
Abstract: 本发明公开了属于电力系统调度自动化技术领域的一种考虑源荷双侧不确定性的可用输电能力概率评估方法。包括以下步骤：基于高斯混合模型求得风电出力概率密度函数及负荷量概率密度函数；对所得的概率密度函数进行蒙特卡洛采样，生成考虑源荷双侧不确定性的系统运行场景；构建可用输电能力评估模型，计算生成的系统运行场景的可用输电能力；判断送电区域中的发电机出力是否超出了其出力上限，删除发电机出力超出其出力上限的不合理场景，基于剩余的合理场景，求得所有场景可用输电能力的统计指标及其概率密度曲线。本发明对考虑新能源大规模接入及用户侧需求响应的电力系统具有良好的适应性。
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公开(公告)号：CN114172155A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111488863.4
申请日：2021-12-07
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司华北分部 , 国网山西省电力公司经济技术研究院 , 国网山西省电力公司 , 国网四川省电力公司
Inventor： 王淼 , 於益军 , 吕闫 , 孙博 , 陈之栩 , 史沛然 , 黄宇鹏 , 史普鑫 , 于钊 , 郑晓雨 , 吴建斌 , 罗卫华 , 张国芳 , 邹鹏 , 石上丘 , 李劲松 , 罗雅迪 , 韩巍 , 王伟 , 王少芳 , 马晓忱 , 孙略 , 郎燕生 , 李理 , 李媛媛 , 陶蕾 , 宋旭日 , 黄运豪 , 刘升 , 门德月
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明提供一种多重故障开断的潮流计算方法、系统、设备及存储介质，方法包括：根据电网基态潮流断面，计算N‑1支路开断分布因子；对多重故障所有支路依次进行N‑1开断，计算支路开断后所引起的其他支路潮流变化，判断多重故障支路所有支路潮流是否满足收敛要求，如果不满足，继续进行N‑1开断，直到满足收敛要求；将支路开断引起的潮流变化叠加到其他支路的基础潮流上，得到所有支路的潮流。该方法能够有效的减少计算规模，提高了计算速度。
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公开(公告)号：CN119109054A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411279038.7
申请日：2024-09-12
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 杨楠 , 李立新 , 王宣元 , 张隽 , 刘幸蔚 , 王凯 , 宋旭日 , 黄宇鹏 , 张鹏 , 於益军 , 宋磊 , 罗雅迪 , 齐晓琳 , 马晓忱 , 杜丽艳 , 赵晨晓 , 韩昳 , 谢欢 , 辛光明 , 张风彬 , 李奇 , 封超涵 , 刘潇 , 门德月 , 邱成建 , 刘升 , 王冠楠
Abstract: 本发明公开了一种基于潮流分布的灵活资源分区划分方法及系统，采用灵活性资源聚合模型划分方法对灵活资源进行拓扑聚合，得到聚合单元；以聚合单元为单位作为灵活资源可调节能力聚合的基础，采用自适应鲁棒优化算法构建考虑网络约束的聚合资源可调节能力计算模型，对聚合区域下所有灵活资源可为电力调度提供的功率调节范围进行聚合计算；求解考虑网络约束的聚合资源可调节能力计算模型，使得聚合资源可调节能力计算模型功率可行上下界可在各灵活资源中分解执行，实现连续时段下的灵活资源分区聚合。实现了灵活资源的高效调度和管理，提高了电网运行的效率和安全性，促进了新能源的高效利用，降低了电力系统的运营成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115456109B
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202211214212.0
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
Inventor： 刘幸蔚 , 黄宇鹏 , 宋旭日 , 於益军 , 李立新 , 卫泽晨 , 齐晓琳 , 杨楠 , 张风彬 , 韩昳 , 狄方春 , 范士雄 , 周自强 , 陈晓刚 , 章姝俊 , 李乃一
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于电力自动化领域，公开了一种电网故障元件辨识方法、系统、计算机设备及存储介质，包括获取电网各节点的节点序号以及节点特征量，根据电网各节点的节点序号以及节点特征量，调用预设的故障元件定位图神经网络模型，得到电网内各节点的节点状态标签；其中节点状态标签根据节点与故障元件的物理距离分阶设置；根据电网内各节点的节点状态标签，得到电网故障元件辨识结果。针对电网故障元件辨识准确率低的问题，将节点状态标签根据节点与故障元件的物理距离分阶设置的设计，从而可以利用这些高阶的故障节点分类结果来验证故障节点的判别，有效提高电网故障元件的辨识准确度，帮助电网调度运行人员进行故障辨识工作，提升故障处置的效率。
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公开(公告)号：CN115456109A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211214212.0
申请日：2022-09-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
Inventor： 刘幸蔚 , 黄宇鹏 , 宋旭日 , 於益军 , 李立新 , 卫泽晨 , 齐晓琳 , 杨楠 , 张风彬 , 韩昳 , 狄方春 , 范士雄 , 周自强 , 陈晓刚 , 章姝俊 , 李乃一
Abstract: 本发明属于电力自动化领域，公开了一种电网故障元件辨识方法、系统、计算机设备及存储介质，包括获取电网各节点的节点序号以及节点特征量，根据电网各节点的节点序号以及节点特征量，调用预设的故障元件定位图神经网络模型，得到电网内各节点的节点状态标签；其中节点状态标签根据节点与故障元件的物理距离分阶设置；根据电网内各节点的节点状态标签，得到电网故障元件辨识结果。针对电网故障元件辨识准确率低的问题，将节点状态标签根据节点与故障元件的物理距离分阶设置的设计，从而可以利用这些高阶的故障节点分类结果来验证故障节点的判别，有效提高电网故障元件的辨识准确度，帮助电网调度运行人员进行故障辨识工作，提升故障处置的效率。
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公开(公告)号：CN119582176A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411656732.6
申请日：2024-11-19
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 王凯 , 张隽 , 刘幸蔚 , 王冠楠 , 李立新 , 辛光明 , 宋旭日 , 杜丽艳 , 宋磊 , 刘潇 , 阎博 , 杨楠 , 赵晨晓 , 黄宇鹏 , 朱乔波 , 马晓忱 , 张鹏 , 於益军 , 刘蒙 , 罗雅迪 , 曹坤 , 齐晓琳 , 李梁 , 韩昳 , 董国庆 , 张风彬 , 封超涵 , 门德月 , 邱成建 , 刘升 , 李章文
Abstract: 一种基于高阶多元马尔可夫链的母线负荷预测方法及相关装置，方法包括从电网调控运行系统获取若干条邻近母线的日负荷数据，结合每条母线负荷采样点数量，建立母线负荷序列样本；基于母线负荷序列样本之间的相关性，将母线负荷序列样本转换为高阶多元马尔可夫链模型矩阵；确定高阶多元马尔可夫链模型矩阵的阶数；通过历史数据估计高阶多元马尔可夫链模型矩阵的转移概率矩阵；估计高阶多元马尔可夫链模型矩阵的列间高阶权重；将确定出的阶数、转移概率矩阵及列间高阶权重代入修正高阶多元马尔可夫链模型矩阵，利用修正后的高阶多元马尔可夫链模型矩阵预测母线负荷。本发明同时将时间与空间的影响因素纳入母线负荷预测的考虑范围，预测结果更加准确。
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公开(公告)号：CN118868028A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410872381.6
申请日：2024-07-01
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 刘幸蔚 , 李立新 , 王宣元 , 张隽 , 宋旭日 , 王凯 , 杨楠 , 黄宇鹏 , 张鹏 , 於益军 , 宋磊 , 罗雅迪 , 齐晓琳 , 马晓忱 , 杜丽艳 , 赵晨晓 , 韩昳 , 谢欢 , 辛光明 , 张风彬 , 李奇 , 封超涵 , 刘潇 , 门德月 , 邱成建 , 刘升 , 王冠楠
Abstract: 本发明属于电网调控技术领域，公开一种基于ARIMA‑非参数回归模型的负荷基线预测方法及相关装置，所述方法，包括：针对预测区域，获取和当前待预测日期特征相同的非DR日历史负荷数据，形成历史负荷序列；对历史负荷序列进行平稳性检验，获得通过平稳性检验的序列；对通过平稳性检验的序列进行白噪声校验；白噪声校验通过后，对历史负荷序列进行基线预测，获得负荷基线预测值。本发明针对平均法精度低与对照法在预测精度受到对照组数量限制的问题，提出利用相似日非DR历史负荷曲线数据进行基线预测的方法，通过ARIMA回归算法得到预测基值，提升预测精度。
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公开(公告)号：CN118336695A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410436489.0
申请日：2024-04-11
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网四川省电力公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
Inventor： 刘幸蔚 , 宋旭日 , 李立新 , 刘金波 , 陈斌 , 王彦沣 , 於益军 , 万雄 , 李泽科 , 罗雅迪 , 齐晓琳 , 张大伟 , 范海威 , 杨楠 , 路轶 , 门德月 , 熊志杰 , 黄宇鹏 , 刘升 , 韩昳 , 张国芳 , 张风彬 , 邱成建 , 刘书弟 , 胡蓉
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/092
Abstract: 本发明属于电网调控技术领域，公开一种基于强化学习的电网调控方法、装置、设备及介质；所述方法，包括：从电网运行环境获取电网运行数据；根据电网运行数据获取自适应奖励反馈值R；根据电网运行数据和自适应奖励反馈值R，通过电网调控强化学习智能体，获得基于强化学习的电网动作策略；根据动作空间校验所述电网动作策略，并通过执行校验通过的电网动作策略更新电网运行数据。本发明综合考虑电网的安全性、经济性与低碳性要求，计算得到与电网运行状态相匹配的自适应奖励反馈值R，自适应奖励反馈值R与电网运行状态自适应，使强化学习的训练更容易满足调控需求；使智能体输出的动作策略与当前电网运行状态相匹配。
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