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公开(公告)号：CN119787315A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411835287.X
申请日：2024-12-13
Applicant: 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司 , 东北电力大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06F18/23213 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于气象相似日的短期电力负荷预测方法及装置，所述方法包括获取历史日负荷波形数据，并划分波形类别；根据待测日的气象因素和日期类别，利用预训练的分类模型确定所属波形类别；基于待测日的气象因素，判断与所属波形类别中元素的相似性，得到最佳相似日；根据最佳相似日对应待测时刻的负荷数据与待测时刻的气象因素预测待测时刻的电力负荷。本发明能够处理气象因素与电力负荷之间的复杂非线性关系，从而有效提升负荷预测精度。
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公开(公告)号：CN118839816A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410955742.3
申请日：2024-07-17
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/211 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于MTL‑NNGP模型的综合能源系统多元负荷预测方法，包括：获取综合能源系统中的冷却、加热和电力负荷数据，并结合气象数据，构建训练数据集；利用所述训练数据集进行MTL‑NNGP模型训练，在模型训练过程中，通过梯度下降法最小化损失函数，获得优化后的MTL‑NNGP模型；所述MTL‑NNGP模型结合多任务学习与神经网络高斯过程；将待测综合能源系统中的负荷数据输入优化后的MTL‑NNGP模型，获得预测结果。该方法通过深度整合负荷特性分析、MTL‑NNGP模型构建与优化训练过程，有效提升了模型训练的计算效率和泛化能力，进而提高了预测的准确性与稳定性，实现了综合能源系统的优化负荷管理与调度。
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公开(公告)号：CN118499335A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410676905.4
申请日：2024-05-29
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
Abstract: 一种自紧防松紧固螺栓装置属于螺栓自紧防松技术领域，包括螺栓模块、外壳模块和螺母模块。其中，螺栓模块包括螺栓主体、螺栓插销、螺栓棘爪和螺栓卡簧；外壳模块固定在需要紧固的工件的两侧表面上，外壳模块内壁设置有棘齿形状结构；螺母模块包括螺母主体、螺母棘爪、螺母卡簧和螺母插销。本发明在螺栓主体或螺母主体旋开时，螺栓棘爪或螺母棘爪因为处于张开状态因此与外壳模块内壁设置的棘齿卡住，从而限制螺栓模块和螺母模块的转动。拆卸时，通过扎带将螺栓棘爪和螺母棘爪勒紧，使其处于闭合状态，即可将螺栓模块和螺母模块轻松旋开。本发明具有能够自紧防松紧固、可重复使用、拆装效率高、成本低的优点。
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公开(公告)号：CN115082318B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202210817691.9
申请日：2022-07-13
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
IPC: G06T3/4053 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种电气设备红外图像超分辨率重建方法，它由对抗网络和生成网络两部分组成，所述生成网络用于生成电气设备红外图像超分辨率重建图像，对抗网络用于判断高分辨率的电气设备红外图像是生成的图像还是原始高分辨率的图像。本发明改进了ESRGAN的不足，构建了改进的批标准化模块和新的特征提取子模块，并利用这两个模块构建了生成对抗网络的特征提取网络，提高了生成网络特征提取能力，进而提高重建图像质量；此外，还将改进的批标准化模块引入到ESRGAN的对抗网络中，提高对抗网络的判别能力，从而提高生成网络的电力设备红外图像重建能力，使得生成网络能够从低分辨率的电气设备红外图像中重建高质量的高分辨率电力设备红外图像。
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公开(公告)号：CN115864455A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211238591.7
申请日：2022-10-11
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
IPC: H02J3/28 , H02J3/38 , G06Q30/0201
Abstract: 本发明是一种用于促进新能源消纳的储能配置优化方法，其特征是，包括：建立储能经济运行数学模型、建立网络约束和储能系统功率电量约束、储能充放电控制策略设计、建立评估指标以及储能运行效果分析。通过综合分析配电网中的在接入分布式能源下实际负荷情况，以此对应确定储能动作方式和方法。本发明对配电网的促进新能源消纳、削峰填谷有着显著效果，应对不同负荷情况，针对性的采取储能动作方式，同时结合分时电价可以达到节能经济，有效解决源荷不匹配造成新能源待消纳问题，提高系统对分布式电源的接纳能力。具有方法科学合理，适用性强，效果佳等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115601644A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211292721.5
申请日：2022-10-21
Applicant: 东北电力大学(CN) , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司(CN)
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的低光照度下输电线路图像增强方法，其特点是：本发明设计了基于混合注意力机制的残差模块，并结合并行空洞卷积模块等设计了可以提取更多有效特征信息的生成网络，以对低光照度下输电线路图像进行增强。其次，本发明还设计了基于全局判别网络和局部判别网络的双判别网络的对抗网络，提高了对抗网络对输入图像的判别能力。最后，本发明还设计了基于上述生成对抗网络的低光照度下输电线路图像增强网络的损失函数。本发明可以在有效提高低光照度下输电线路图像亮度的同时，避免增强后的图像出现过度曝光或者曝光不足，以及伪影现象的出现，保留更多的图像细节信息，提高增强后的输电线路图像质量。
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公开(公告)号：CN115588142A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211277224.8
申请日：2022-10-18
Applicant: 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司 , 东北电力大学
IPC: G06V20/17 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/32 , G06T7/00
Abstract: 本发明是一种基于改进VarifocalNet模型的架空输电线路设备缺陷检测方法，其特征是，包括：数据采集、样本标注、模型检测头改进、模型损失函数改进、模型训练、模型性能评估和模型应用。能够检测出绝缘子缺陷、耐张线夹缺陷、悬垂线夹缺陷、导线保护金具缺陷、导线接续金具缺陷、导线缺陷以及防振锤缺陷，提高了架空输电线路设备缺陷检测的精度。
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公开(公告)号：CN115642604A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211326495.8
申请日：2022-10-27
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
Abstract: 本发明的一种基于模型预测控制的主动配电网分布式在线预测优化方法，针对分布式光伏以及储能电源决策值的多时间段耦合关系问题，利用电压灵敏度分布式预测配电网未来时间段节点电压值，然后用所预测未来时间段配电网节点电压值，同时决策多个时间点的分布式光伏与储能电源的输出功率，所构建的分布式光伏与储能电源的协同优化控制策略，能够保证配电网多时间段总体最优以及各时间段节点电压均在合理的范围之内，使分布式光伏以及储能电源运行经济性最优的分布式光伏以及储能电源的出力，为含高比例光伏以及储能电源协同控制技术的发展提供理论支撑。具有科学合理，适用性强，效果佳的优点。
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公开(公告)号：CN115393310A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211005289.7
申请日：2022-08-22
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
Abstract: 本发明是一种基于改进的YOLOv5s的绝缘子缺陷检测方法，其特点在于，具体步骤如下：原始图像数据的筛选；图像预处理；制作图像数据集；构建基于改进的YOLOv5s的绝缘子缺陷检测网络；网络模型训练；网络模型检测性能评估；网络模型应用。本发明通过无人机的2.4GHz/5GHz的双频通信将图像传输到现场便携式边缘计算设备上，在现场边缘计算设备上实现绝缘子缺陷的快速和准确检测。为了提高绝缘子缺陷检测速度，在保证绝缘子缺陷检测精度满足要求的同时，对YOLOv5s模型进行轻量化处理，降低YOLOv5s模型的复杂度，使其更适合部署在现场的便携式边缘计算设备上，提高绝缘缺陷检测的速度。
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公开(公告)号：CN115169958A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210894113.5
申请日：2022-07-27
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
Abstract: 本发明是一种基于风电消纳的源荷储优化调度方法，其特点是，包括建立上下层调度模型、调度模型的控制方法和DR调度模型功率分配方法的内容，上层模型以系统负荷峰谷差最小为目标，利用需求响应资源对电力系统负荷进行优化，采用降低电力系统负荷峰谷差以提高电网调峰容量；下层调度模型以电力系统运行效益最大为目标，基于滚动调度法选择调度模型，若选中负荷侧调度模型则需根据两种DR调度资源的响应速度、消纳效益和弃风惩罚成本，对消纳风电量再次进行分配；最后，基于某区域电网实测数据进行仿真分析，结果表明所述方法能够提高电网的风电消纳能力并使风电消纳效益最大化；具有方法科学合理、适用性强、效果佳的优点。
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