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公开(公告)号：CN119482503A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411508966.6
申请日：2024-10-28
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院 , 国网吉林省电力有限公司 , 东北电力大学
Inventor： 王雨薇 , 时雨 , 陈沛光 , 王静 , 高培生 , 王岳珩 , 王勇 , 楚云飞 , 李博强 , 石晶 , 谈必成 , 高健 , 凌嘉研 , 王冬 , 王鼎衡 , 王鑫红 , 石伊可 , 孙海航
Abstract: 一种电‑气互联综合能源系统无功电压优化控制方法属于电力系统优化控制技术领域，用于解决现有技术中的无功优化方法均忽略了新能源机组与耦合元件的的无功出力特性的技术问题。本发明实现了在电‑气互联综合能源系统IEGS中考虑新能源机组和耦合元件燃气轮机的无功出力后，系统电压偏差得到有效降低；证明了燃气轮机和电转气P2G的联合调度能提升系统风电机组消纳能力，降低经济成本。本发明运用二阶锥松弛方法将电‑气互联综合能源系统无功电压优化模型转化为混合整数二阶锥规划模型，保证了求解精度和速率。
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公开(公告)号：CN115549082B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202211316020.0
申请日：2022-10-26
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了基于负荷挖掘和LSTM神经网络的电力负荷预测方法，包括：对获取的历史负荷数据集分为测试集和训练集；构建一新矩阵，采用改进FCM的聚类方法进行聚类，构建出K*个子集；分别构建K*个基于改进LSTM的负荷预测器；并搭建改进的周期增强LSTM神经网络模型；并对所述改进的周期增强LSTM神经网络进行训练；通过训练的所述周期增强LSTM神经网络模型、根据待测日前一天的负荷曲线以及待测日的气象数据以及确定的预测期得到预测值。本发明针对电力负荷数据的复杂特性，本发明建立了一种结合聚类和深度学习的电力负荷预测模型，提出周期性增强LSTM神经网络，利用前一天信息实现了对后一天负荷的准确预测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116937424A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310921290.2
申请日：2023-07-26
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开一种用于清理电网附着物质的设备，属于电网安全技术领域；包括：主体，主体上设有收集组件和控制组件；导向部，包括支撑框，支撑框上转动连接有第一伸缩杆，第一伸缩杆与转动连接在主体上的导向杆转动连接；导向杆的顶端设有导向轮；驱动部，包括若干第二伸缩杆，第二伸缩杆的顶端设有驱动筒，驱动筒为主体在电力线上运动提供动力；清理部，包括固接在驱动筒一端的清理环，清理环套设在电力线上；收集组件的进口延伸至清理环处。本发明结构简单、使用方便，可自动沿电力线前行并在途中完成电力线的清理，无需人工携带设备或者人工攀爬清理，降低了电网电路清理的劳动量，工作的安全性高，清理效果好，适于大面积推广。
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公开(公告)号：CN115549082A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211316020.0
申请日：2022-10-26
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了基于负荷挖掘和LSTM神经网络的电力负荷预测方法，包括：对获取的历史负荷数据集分为测试集和训练集；构建一新矩阵，采用改进FCM的聚类方法进行聚类，构建出K*个子集；分别构建K*个基于改进LSTM的负荷预测器；并搭建改进的周期增强LSTM神经网络模型；并对所述改进的周期增强LSTM神经网络进行训练；通过训练的所述周期增强LSTM神经网络模型、根据待测日前一天的负荷曲线以及待测日的气象数据以及确定的预测期得到预测值。本发明针对电力负荷数据的复杂特性，本发明建立了一种结合聚类和深度学习的电力负荷预测模型，提出周期性增强LSTM神经网络，利用前一天信息实现了对后一天负荷的准确预测。
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公开(公告)号：CN116937424B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202310921290.2
申请日：2023-07-26
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开一种用于清理电网附着物质的设备，属于电网安全技术领域；包括：主体，主体上设有收集组件和控制组件；导向部，包括支撑框，支撑框上转动连接有第一伸缩杆，第一伸缩杆与转动连接在主体上的导向杆转动连接；导向杆的顶端设有导向轮；驱动部，包括若干第二伸缩杆，第二伸缩杆的顶端设有驱动筒，驱动筒为主体在电力线上运动提供动力；清理部，包括固接在驱动筒一端的清理环，清理环套设在电力线上；收集组件的进口延伸至清理环处。本发明结构简单、使用方便，可自动沿电力线前行并在途中完成电力线的清理，无需人工携带设备或者人工攀爬清理，降低了电网电路清理的劳动量，工
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公开(公告)号：CN115952897A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211635654.2
申请日：2022-12-19
Applicant: 国网吉林省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力管理技术领域，提供了一种城市能源系统的优化配置方法。该方法包括：基于综合电力系统和综合能源系统的特点，选取二级指标，构建综合评价指标体系；基于综合评价指标体系，根据专家意见求得主观权重向量；基于设定方案的设定指标值获得评价矩阵，并根据评价矩阵求得客观权重向量；基于主观权重向量和客观权重向量，获得综合权重向量；利用综合权重向量修正的TOPSIS法对各个备选方案进行综合评价，获得目标方案。本发明引入了决策确定度的概念，使得主观权重更科学化合理化，通过将指标的主客观权组合成为综合权重，使得对方案的评价更全面、更准确。
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公开(公告)号：CN113592729A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110746636.0
申请日：2021-06-30
Applicant: 国网吉林省电力有限公司延边供电公司
Abstract: 本发明公开了一种基于NSCT域的电力设备红外图像增强方法，包括：S1，采用NSCT变换对原始红外图像进行多尺度多方向的变换，分解成高频分量和低频分量；S2，经过NSCT变换后得到的低频分量，采用灰狼最大熵阈值分割算法，分割为电力设备主体的前景和后景；S3，对分割得的前景采用线性增强，对分割后的后景采用直方图均衡，最后融合成为增强后的低频分量图像；S4，经过NSCT变换后得到的高频分量，采用VT去噪算法，去除无关的噪声；S5，去除无关的噪声后再采用改进率属度模糊增强算法得到增强后的高频分量图像；S6，将增强后的高、低分量融合，得到增强后的红外图像。本发明能够提高电力设备红外图像成像效果。
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