公开(公告)号：CN114094574A

公开(公告)日：2022-02-25

申请号：CN202111369376.6

申请日：2021-11-18

Applicant: 国网四川省电力公司成都供电公司

Inventor： 郝文斌 ,  苏小平 ,  曾鹏 ,  谢波 ,  孟志高 ,  薛静 ,  李欢欢 ,  周维阳 ,  张毓格 ,  张勇

IPC: H02J3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于非合作博弈的配电网优化重构方法，应用于配电网系统中，方法步骤包括：获取配电网系统的拓扑结构图，并基于该拓扑结构图计算获得网络安全目标函数与负荷均衡度目标函数；基于网络安全目标函数与负荷均衡度目标函数，构建配电网优化重构的非合作博弈模型；采用概率映射集群智能算法对所述非合作博弈模型进行求解，获得配电网系统重构模型的最优重构策略；基于所述最优重构策略，对配电网系统中的联络开关的开断状态做实时调整；本发明的有益效果为实现对多个重构目标函数进行综合优化，实现增加配电网优化重构供电的可靠性以及提高供电质量。

公开(公告)号：CN117808329A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311452490.4

申请日：2023-11-01

Applicant: 国网四川省电力公司成都供电公司

Inventor： 廖磊 ,  苏芬 ,  喻华 ,  曾鹏 ,  龚晟 ,  刘远帆 ,  谭明洁 ,  籍雁南

IPC: G06Q10/0639 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开了中小学教学用电执行异常监测方法、系统、设备及介质，涉及异常用电行为监测领域，其技术方案要点是：获取多所学校在一个连续时间段的日用电量数据；根据连续时间段所包含的日期属性和日用电量数据，计算出每个学校与日期属性对应的平均用电量；根据平均用电量，计算每个学校的用电量特征值；计算用电量特征值各自的数值区间；根据数值区间和用电量特征值，计算出用电量特征值偏离各自数值区间的偏离度；根据用电量特征值偏离各自数值区间的偏离度，构建学校用电行为异常的监测模型；基于所述监测模型输出的监测值对应的分布区间，监测学校的用电行为。本发明解决了针对学校的教学用电行为异常无法准确监测的问题。

公开(公告)号：CN114094574B

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202111369376.6

申请日：2021-11-18

Applicant: 国网四川省电力公司成都供电公司

Inventor： 郝文斌 ,  苏小平 ,  曾鹏 ,  谢波 ,  孟志高 ,  薛静 ,  李欢欢 ,  周维阳 ,  张毓格 ,  张勇

IPC: H02J3/00

Abstract: 本发明公开了一种基于非合作博弈的配电网优化重构方法，应用于配电网系统中，方法步骤包括：获取配电网系统的拓扑结构图，并基于该拓扑结构图计算获得网络安全目标函数与负荷均衡度目标函数；基于网络安全目标函数与负荷均衡度目标函数，构建配电网优化重构的非合作博弈模型；采用概率映射集群智能算法对所述非合作博弈模型进行求解，获得配电网系统重构模型的最优重构策略；基于所述最优重构策略，对配电网系统中的联络开关的开断状态做实时调整；本发明的有益效果为实现对多个重构目标函数进行综合优化，实现增加配电网优化重构供电的可靠性以及提高供电质量。

公开(公告)号：CN115879758A

公开(公告)日：2023-03-31

申请号：CN202211200301.X

申请日：2022-09-29

Applicant: 国网四川省电力公司成都供电公司

Inventor： 郝文斌 ,  苏小平 ,  张勇 ,  谢波 ,  孟志高 ,  方芩璐 ,  胡一鸣 ,  薛静 ,  曾鹏 ,  彭攀

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q10/063 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明公开计及双侧不确定性的配电网脆弱性辨识方法，基于配电网的长期固有拓扑和实时动态潮流两个方面进行脆弱性评估。从电网自身拓扑特性出发，进行长期固有拓扑脆弱性评估；在考虑到分布式电源与电动汽车接入的概率潮流计算基础上，进行实时动态潮流脆弱性评估；基于复杂网络理论提出的多长期固有拓扑指标加权求和，与基于风险理论提出的实时动态潮流脆弱性指标求积，获得多时间尺度综合脆弱性指标，进行脆弱线路的辨识。本发明针对含有分布式电源与电动汽车的新型配电网，综合考虑其固有拓扑特征与实时动态潮流状态进行脆弱性计算，有效地反映当前配电网各线路的安全性和抗风险能力，以保障新形态电力系统的安全稳定运行。

公开(公告)号：CN115660887A

公开(公告)日：2023-01-31

申请号：CN202211182237.7

申请日：2022-09-27

Applicant: 国网四川省电力公司成都供电公司

Inventor： 郝文斌 ,  苏小平 ,  张勇 ,  谢波 ,  孟志高 ,  彭攀 ,  何凌云 ,  梁志卓 ,  曾鹏 ,  李欢欢

IPC: G06Q50/06 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/26 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于有限天气预报信息的光伏出力预测方法及系统利用现有卫星数据的反照率来增加云的透过率；对某地区的资料历史进行回归分析，得到该区的透过率。根据气象辐射模型和云覆盖辐射模型，结合天气特征和云预报信息计算得到目标区域辐照度，用于后续光伏出力预测。ARIMA‑LSTM神经网络包含两个算法模型：ARIMA模型及LSTM模型。从ARIMA模型计算的残差作为后续LSTM模型的输入。ARIMA模型确定数据线性趋势，LSTM确定其非线性趋势。本发明利用天气特征和云预报信息计算辐照度，并将其辐照度作为ARIMA‑LSTM神经网络的输入，进一步预测日前光伏出力，且所得到的预测光伏出力精确度较高。