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公开(公告)号：CN117494890A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311462631.0
申请日：2023-11-06
Applicant: 安徽立卓智能电网科技有限公司 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司
Abstract: 本发明涉及电力功率预测技术领域，公开了一种ARIMA和DNN组合模型的区域超短期功率预测方法，包括以下步骤：S1收集电力系统历史功率数据和短期预测功率数据；S2对收集到的数据进行预处理；S3构建样本数据集并将预处理后的数据分为训练集和测试集；S4针对样本数据集，分别构建ARIMA和DNN模型；S5进行DNN模型训练和预测；S6计算预测时间点的合理权重；S7结合合理权重计算最终的超短期预测结果。本发明利用短期功率预测数据作为ARIMA的特征之一，进一步提升了ARIMA模型的稳定性和精度；提高了区域超短期功率预测的准确性和稳定性，能够更好地满足电力系统对功率预测的精度要求；有效解决了权重分配需要手动设置的弊端。
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公开(公告)号：CN117150270A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311135962.3
申请日：2023-09-05
Applicant: 安徽立卓智能电网科技有限公司 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司
Abstract: 本发明涉及环保技术领域，公开了基于小波变换的神经网络风电场超短期功率预测方法，包括以下步骤：S1数据采集和预处理：采集风电场的功率数据，并对采集的功率数据进行预处理，确保功率数据的准确性和一致性；S2对预处理后的功率数据进行小波变换：对预处理后的功率数据应用小波变换算法，将其转换为时域和频域的特征数据，从而得到低频数据和高频数据。本发明通过引入小波变换技术和神经网络模型，充分考虑了风电场功率的非线性和非平稳性特点，提高了预测的准确性，减少了误差；通过优化神经网络模型和算法，减少训练和预测时间的消耗，提高了模型的实时性，使预测结果更及时、更准确。
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公开(公告)号：CN118761507A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410926239.5
申请日：2024-07-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 安徽立卓智能电网科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种气象驱动的新能源发电功率预测方法及系统，方法包括：采集当前多维度的气象数据，将所述气象数据转化为多维特征空间中的当前气象特征向量；计算最近若干次的历史气象特征向量中每个气象特征与对应历史发电功率的平均相关性评分，确定所述平均相关性评分高于预设阈值的气象特征；根据所述平均相关性评分，对当前气象特征向量中所确定的气象特征进行加权，生成加权气象特征向量；将所述加权气象特征向量输入预先训练的发电功率预测模型，得到发电功率预测值。利用本发明实施例，能够提高新能源发电功率预测的准确度，为电网调度和新能源发电站的运营管理提供科学依据，促进新能源的高效利用和可持续发展。
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公开(公告)号：CN116233895B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310490208.5
申请日：2023-05-04
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的配网5G通信节点优化方法、设备及介质，该方法包括：1、从5G配网中获取节点的位置以及发射功率；2、建立5G配网强化学习模型，其中，强化学习模型由策略体和执行体组成；3、利用演员—评论家AC算法训练5G配网强化学习模型。本发明能保证信息高利用率和无线通信的实时性需求，并能找出5G配网节点最优的发射功率，从而能确保配网可以安全高效的运行。
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公开(公告)号：CN116247739A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310020220.X
申请日：2023-01-06
Applicant: 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽智领电力科技有限公司
IPC: H02J3/46 , H02J3/06 , H02J3/14 , G06F30/18 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明提供的基于全网约束的新能源接入薄弱环节在线辨识方法，包括220kV及以上电网设备可接入容量计算、110kV及以下电网设备可接入容量计算、构建全网可接入容量设备拓扑链路、实现新能源接入薄弱环节在线辨识、构建出电网日前消纳分析模型。本发明提出的一种基于全网约束的新能源接入薄弱环节在线辨识方法，与现有技术相比实现了全网约束条件下电网新能源可接入容量在线计算，提升了电网新能源可接入容量计算准确性，让电网运行人员第一时间掌握新能源接入薄弱环节，为更好落实整体光伏政策的推进提供技术支撑，全面促进新能源消纳。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116014795A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310015397.0
申请日：2023-01-05
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽尚特杰电力技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种主动配网中分布式发电系统的鲁棒控制方法、设备及介质，包括：针对主动配网中分布式发电系统，等效负荷发生变化导致系统模型跳变，并考虑传感器和执行器因故障发生失真和偏移，以及受到外界扰动的情况，建立离散时间主动配网中分布式发电系统模型，再构造Lyapunov函数，得到主动配网中分布式发电系统随机稳定和鲁棒控制器存在的充分条件；最后，通过不断减小稳定性条件中扰动抑制率γ，计算保证系统稳定对应的控制器增益矩阵Ki，当扰动抑制率γ最小且系统稳定时，得到最优的控制器增益矩阵Ki*。本发明能提高控制系统对扰动的鲁棒性，从而保证主动配网中分布式发电系统安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN109353392A
公开(公告)日：2019-02-19
申请号：CN201811466520.6
申请日：2018-12-03
Applicant: 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变电站倒闸操作专用小车，包括车体，所述车体的底部设有多个行走轮，所述车体具有左仓和右仓，所述左仓和所述右仓均为侧面开仓口，所述左仓的上部从上至下依次设有用于存放标识牌的第一抽屉和用于存放安全围栏的第二抽屉。本发明可以按照工具分门别类收纳归置好各类物品摆放位置，不容易遗漏，方便拿取使用，操作人员不必来回往返，解决了因来回往返而走错间隔造成事故的问题，给倒闸操作增加了安全性，而且便于倒闸操作时工器具的搬运和装卸，解决人工徒手搬运工具费时费力、容易遗漏的问题。
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公开(公告)号：CN118780779A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410999171.3
申请日：2024-07-24
Applicant: 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种电网工程运维检修成本优化方法及系统，具体涉及电网成本优化技术领域，先根据历史数据将目标电网区域划分为高风险区域和低风险区域，当目标电网区域为低风险区域时，再确定目标检修站点的第一优化状态，当目标检修站点为第一可优化状态时，再确定目标检修站点的第二优化状态，当目标检修站点的第二优化状态为第二可优化状态时，对目标检修站点的检修人员的数量进行优化，这样一来，能够多次结合目标检修站点和目标电网区域判断目标检修站点的检修人员的数量是否可以优化，在节省电网运维成本的同时，还可以保证目标检修站点在电网突发故障时可以迅速响应，减少修复时间，减小对电网的稳定性和用户的供电可靠性的影响。
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公开(公告)号：CN116154872A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310374222.9
申请日：2023-04-10
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种适应功率需求变化的孤岛微电网分布式实时调度方法，包括：每个分布式电源的上层调度单元都实时地计算当地的输出功率增量，并计算实时的优化梯度值，再通过分布式通信得到相邻上层调度单元的优化梯度值，然后利用分布式实时调度算法依次计算目标优化量、约束优化量和对偶变量，最后将得到的约束优化量作为功率参考值输出给底层控制系统，并循环执行控制步骤。本发明能够根据微电网中实时的功率需求及时调整调度结果，实时跟踪动态的最优结果，为各分布式电源的底层控制系统提供实时的最优输出功率参考值，从而降低微电网的整体能源消耗以及各分布式电源之间的通信频次。
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公开(公告)号：CN115935262A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310013039.6
申请日：2023-01-05
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽尚特杰电力技术有限公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种图数据驱动的配电网拓扑辨识方法、电子设备及存储介质，该方法包括：1、将配电网中的所有母线单元作为节点，所有的线路作为边，获取配电网的拓扑图；2、获取并预处理母线单元的输出电压和断路器状态数据，并作为训练样本的输入与输出；3、构建小波线图注意力网络并初始化网络参数；4、训练小波线图注意力网络并保存训练完成的网络模型；5、以母线单元实时的电压序列作为输入，利用ARMA模型预测缺失的母线单元电压序列后，通过训练完成的网络模型计算断路器状态，实现配电网拓扑辨识。本发明能获得更加精确的配电网运行拓扑信息；且能让拓扑辨识的计算效率能满足实时性要求，从而使配电网运行拓扑的辨识过程更智能。
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