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公开(公告)号：CN110232409A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910461355.3
申请日：2019-05-30
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 重庆大学
Abstract: 一种配网跳闸故障类型自动识别方法，构造适用于识别配网跳闸故障类型的DNN模型，将数据处理后的历史故障数据输入DNN模型，进行模型训练，将数据处理后的新的故障数据输入训练好的DNN模型，进行配网跳闸故障类型识别。本发明可有效挖掘故障数据中蕴含的特征，完成配网跳闸故障类型的自动、快速、准确识别，不仅可以提升识别准确度和效率，同时可以在一定程度上节省人力、物力，缩短故障识别时间。
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公开(公告)号：CN107609141A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710856461.2
申请日：2017-09-20
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 重庆大学
Inventor： 宋杰 , 周健 , 鲍伟 , 杨燕 , 余娟 , 冯斐 , 张晓颖 , 熊祥鸿 , 张奕 , 项旭杨 , 顾薇薇 , 沈冰 , 潘爱强 , 周德生 , 周卓懿 , 曾平 , 徐洁 , 邹晓峰 , 杜炤鑫 , 朱奕帆
Abstract: 本发明公开了一种对大规模可再生能源数据进行快速概率建模方法，包含以下过程：基于Spark和HDFS为新能源快速建模搭建分布式并行框架，使该框架与可再生能源现有的存储系统兼容；利用RDD容错和基于内存计算的特点，构建求解Wakeby分布的血缘图，从而实现基于RDD的新型Wakeby分布快速估计算法；推导了该并行估计算法的计算时间与样本数据量以及Spark两个重要的可调参数的函数关系。发明推导的算法的时间消耗与样本大小、并行度、分区数的函数关系有助于在给定的样本数据量下帮助程序员在Spark平台上程序调优、在给定配置下的时间消耗预测以及在期望时间下的硬件配置。
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公开(公告)号：CN115561575A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211104143.8
申请日：2022-09-09
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 重庆大学
Abstract: 本发明公开了基于多维矩阵轮廓的海上风电场电气异常状态辨别方法，以海上风场常见故障状态及扰动现象为发明对象，通过理论分析、仿真计算及实际数据校验证明了该算法的有效性。本发明基于EEMD的海上风电场电气异常状态特征提取策略有效的将异常波形分解为具有各自时间特性尺度的信号，为海上风电场异常状态辨识提供了依据。本发明基于改进DTW算法的多维矩阵轮廓子序列间相似度度量方式体现了时间序列片段变化趋势及频率差变化；心跳包机制的嵌入有效地降低了实际检测过程中的计算负担，且不会导致漏检的情况，具有广阔的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN107609141B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201710856461.2
申请日：2017-09-20
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 重庆大学
Inventor： 宋杰 , 周健 , 鲍伟 , 杨燕 , 余娟 , 冯斐 , 张晓颖 , 熊祥鸿 , 张奕 , 项旭杨 , 顾薇薇 , 沈冰 , 潘爱强 , 周德生 , 周卓懿 , 曾平 , 徐洁 , 邹晓峰 , 杜炤鑫 , 朱奕帆
IPC: G06F16/00
Abstract: 本发明公开了一种对大规模可再生能源数据进行快速概率建模方法，包含以下过程：基于Spark和HDFS为新能源快速建模搭建分布式并行框架，使该框架与可再生能源现有的存储系统兼容；利用RDD容错和基于内存计算的特点，构建求解Wakeby分布的血缘图，从而实现基于RDD的新型Wakeby分布快速估计算法；推导了该并行估计算法的计算时间与样本数据量以及Spark两个重要的可调参数的函数关系。发明推导的算法的时间消耗与样本大小、并行度、分区数的函数关系有助于在给定的样本数据量下帮助程序员在Spark平台上程序调优、在给定配置下的时间消耗预测以及在期望时间下的硬件配置。
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公开(公告)号：CN118194112A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410241273.9
申请日：2024-03-04
IPC: G06F18/241 , G06N3/0464 , G06Q50/06 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及一种基于图像编码和多元相关性融合的光伏电站异常识别方法、存储介质和设备，所述方法包括以下步骤：采集光伏电站的实际输出功率，获得实际功率曲线，将该实际功率曲线与预先获得的预测功率曲线获得偏差时间序列，利用格拉姆角场将所述偏差时间序列转换为信息图像；基于所述实际功率曲线和预测功率曲线获取多个曲线指标，并融合生成曲线动态特征；基于所述信息图像和曲线动态特征，采用结合注意力机制的卷积神经网络模型获得光伏电站异常识别结果。与现有技术相比，本发明具有提高光伏电站的运行稳定性，降低损失风险等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118132937A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410334532.2
申请日：2024-03-22
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q50/08 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种光伏玻璃楼宇建筑的净负荷分解方法、设备和介质，包括以下步骤：S1、采集光伏玻璃楼宇建筑的净负荷时间序列数据并进行预处理；S2、将预处理后的净负荷时间序列数据输入训练好的净负荷分解模型进行净负荷分解，输出总需求负荷时间序列数据和光伏玻璃发电量时间序列数据，所述净负荷分解模型基于卷积神经网络、双向门控循环网络和注意力机制搭建。与现有技术相比，本发明可以更加快速、全面、精细地了解光伏玻璃楼宇建筑的用电模式，识别高能耗时段和高能耗设备。
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公开(公告)号：CN119787332A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411928793.3
申请日：2024-12-25
Abstract: 本发明公开了一种考虑电动汽车能量时空优化的灾后电网应急供电恢复方法和系统，包括：根据极端场景后的供电恢复问题，灾前灾后分别建立目标优化问题；采用Big‑M法和二阶锥松弛方法，构建优化问题的约束；灾前预布局采用两阶段鲁棒优化模型，灾后恢复采用混合整数二阶锥规划模型，通过GUROBI求解器求解模型，得到最优的规划方案。本发明的优点是：优化了电动汽车与储能系统在灾后电网恢复中的协同调度，提升了电网恢复效率，具有较强的实用性和应用前景。
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公开(公告)号：CN119787330A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411925742.5
申请日：2024-12-25
Abstract: 本发明公开了一种配电网多能协调优化调度方法和系统，包括：定义多目标优化函数，最大化失电负荷恢复并最小化网络损耗；引入支路潮流约束、储能运行约束、负荷约束以及配电网拓扑约束；采用二阶锥规划方法对潮流约束进行松弛，并通过NNC法求解多目标优化问题。系统包括调度模块、数据采集模块、计算模块、优化模块和显示模块，能够根据实时数据进行优化调度并显示结果。本发明的优点是：能够提高配电网的能源利用效率，减少损耗，增强系统的恢复能力，确保电网安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN118378930A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410241058.9
申请日：2024-03-04
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06N3/04 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种演变场景下电力系统运行风险智能评估方法、设备和介质，包括以下步骤：获取实时演变场景电力系统运行数据，基于投影系数矩阵进行特征转换后，输入训练好的面向演变场景的全连接深度神经网络进行最小切负荷判别，获得演变场景下电力系统运行风险评估结果；其中，通过交替优化法和特征值分解法迭代求解演变场景下电力系统运行风险评估快速迁移模型获得所述投影系数矩阵，所述演变场景下电力系统运行风险评估快速迁移模型包括局部差异度量项、全局差异度量项和类别差异度量项。与现有技术相比，本发明提高了演变场景下电力系统运行风险评估结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN118313714A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410241786.X
申请日：2024-03-04
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的电网运行风险态势感知方法和设备，方法包括如下步骤：获取预先构建的电网运行风险态势评价指标体系对应的数据集，并划分为训练集和测试集，其中，所述电网运行风险态势评价指标体系计及电网中的节点状态指标和线路状态指标；利用基于训练集训练好的电网运行风险态势预测模型得到所述测试集中每个样本的风险等级，通过统计各风险等级的占比对未来综合风险进行评估，实现电网运行风险态势感知。与现有技术相比，本发明具有实现全面的电网运行风险态势感知、提高态势感知的稳定性等优点。
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