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公开(公告)号：CN113434667B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202110424423.6
申请日：2021-04-20
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
IPC: G06F16/35 , G06F40/289 , G06F18/241 , G06F18/2451 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/049
Abstract: 本发明涉及基于配网自动化终端文本分类模型的文本分类方法，包括收集电力缺陷文本数据，对数据集进行数据清理和文本分割；然后将长短期记忆网络(LSTM)网络与时间卷积网络(TCN)相结合，配合残差和注意力机制连接，建立了一种分层综合上下文网络结构，从缺陷文本中分层提取深层上下文信息，长期历史信息和更全面的时间特征。与其他神经网络分类模型相比，本文所提出的模型具有良好的文本分类能力和泛化能力，能够提升配网终端调试的智能化水平。
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公开(公告)号：CN119965864A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510436359.1
申请日：2025-04-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
Inventor： 李晏君 , 何雨微 , 朱昕昱 , 刘箭 , 方赟朋 , 朱杰 , 盛方 , 袁喆 , 郑洁 , 江能 , 徐紫薇 , 朱理 , 李衡 , 赵倩鹏 , 何周泽 , 刘文凯 , 任心怡
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F30/27 , G06F18/23 , G06F18/24 , G06F18/2135 , G06F113/04 , G06F111/02 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及故障恢复技术领域，尤其涉及一种基于重构与孤岛协同优化的配电网故障恢复方法及系统，包括根据配电网分布式电源的故障响应特性对分布式电源进行分类，得到分布式电源分类数据；根据配电网负荷的供电连续性和可控性对配电网负荷进行分级与可控性建模，得到负荷特征矩阵；根据配电网的实时拓扑连接状态和分布式电源分类数据，得到配电网重构运行状态分类图，并以最小化失负荷总量、系统电压偏移和开关操作次数作为优化目标，构建重构与孤岛多目标协同优化模型；利用混合整数规划算法得到最优故障恢复动作策略，对配电网进行故障恢复。本发明实现了在故障情况下对配电网的高效重构与孤岛划分，提高配电网的故障恢复效率和供电可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119787363A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411787317.4
申请日：2024-12-06
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC: H02J3/06 , H02J3/46 , G06F30/18 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种配电网最优潮流的优化方法及系统，采用获取的量测数据对目标配电网的仿真模型进行状态评估得到初始运行状态信息，进而生成电气岛信息；基于电气岛信息，将配电网最优潮流问题建模为二阶锥规划模型；采用改进内点优化算法求解二阶锥规划模型的最优配电网潮流状态向量，改进内点优化算法被定义为以修正后的原始变量修正步长和对偶变量修正步长对二阶锥规划模型的变量进行迭代更新，再根据迭代更新后的变量进行迭代优化，直至达到收敛或最大允许迭代次数，输出最优配电网潮流状态向量，用于对目标配电网的最优潮流参数进行优化。本申请提供的优化方法，具有更好的收敛性和更小的误差，提升配网最优潮流计算的可靠性和准确性。
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公开(公告)号：CN113361195B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110624737.0
申请日：2021-06-04
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM和相似日的配电网线路超短期负荷预测方法，涉及电力负荷预测技术领域。目前，缺少对时序数据时间相关性的考虑，需要人为添加时间特征来保证预测结果的精确度。本发明利用线路的LSTM模型定时预测对应线路的全天预测负荷数据；用线路的LSTM模型进行滚动周期预测得到对应线路的修正前的周期滚动负荷预测值，并利用历史相似日的负荷数据进行滚动周期负荷预测结果修正，得到修正后的周期滚动负荷预测值；修正时，以当天全天预测数据为基础，计算与相似日各时刻的差值，按时刻累加到周期流动负荷预测值中。本技术方案兼顾数据的非线性和时序性，保证了预测结果的精确度。
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公开(公告)号：CN118970903A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411020517.7
申请日：2024-07-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
Inventor： 何雨微 , 李晏君 , 盛方 , 刘箭 , 陈炜骏 , 项翔 , 方赟朋 , 朱昕昱 , 袁喆 , 钱超 , 朱金华 , 郑洁 , 陈丽霞 , 朱超婷 , 曹泽宾 , 李衡 , 朱理
Abstract: 本发明公开了一种配电网状态估计方法、装置、设备及介质，其中方法包括分别确定配电网的状态变量和伪量测值；根据状态变量构建量测方程；根据伪量测值、状态变量、量测方程构建测点误差函数，根据测点误差函数和sigmoid函数构建配电网估计模型；通过梯度下降算法对配电网估计模型进行迭代求解，将最后一次迭代的求解结果作为配电网的状态变量估计值；分别根据状态变量估计值和量测方程计算配电网中的各个状态参数，以得到所述配电网的状态估计结果。本发明提供的方法，提高了配电网状态估计准确性。
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公开(公告)号：CN113434667A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110424423.6
申请日：2021-04-20
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
IPC: G06F16/35 , G06K9/62 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于配网自动化终端文本分类模型的文本分类方法，包括收集电力缺陷文本数据，对数据集进行数据清理和文本分割；然后将长短期记忆网络(LSTM)网络与时间卷积网络(TCN)相结合，配合残差和注意力机制连接，建立了一种分层综合上下文网络结构，从缺陷文本中分层提取深层上下文信息，长期历史信息和更全面的时间特征。与其他神经网络分类模型相比，本文所提出的模型具有良好的文本分类能力和泛化能力，能够提升配网终端调试的智能化水平。
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公开(公告)号：CN113361195A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110624737.0
申请日：2021-06-04
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM和相似日的配电网线路超短期负荷预测方法，涉及电力负荷预测技术领域。目前，缺少对时序数据时间相关性的考虑，需要人为添加时间特征来保证预测结果的精确度。本发明利用线路的LSTM模型定时预测对应线路的全天预测负荷数据；用线路的LSTM模型进行滚动周期预测得到对应线路的修正前的周期滚动负荷预测值，并利用历史相似日的负荷数据进行滚动周期负荷预测结果修正，得到修正后的周期滚动负荷预测值；修正时，以当天全天预测数据为基础，计算与相似日各时刻的差值，按时刻累加到周期流动负荷预测值中。本技术方案兼顾数据的非线性和时序性，保证了预测结果的精确度。
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