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公开(公告)号：CN118281878A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410253344.7
申请日：2024-03-06
Applicant: 南方电网数字电网研究院股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种电力系统潮流确定方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：将待计算电力系统的潮流状态数据，输入预训练的修正因子预测模型中，得到目标修正因子；将预设的初始近似结果作为当前近似结果，确定潮流方程组在当前近似结果上的雅可比矩阵和海森矩阵；根据目标修正因子、雅可比矩阵和海森矩阵，确定修正后的雅可比矩阵；根据修正后的雅可比矩阵，得到新的当前近似结果，并跳转至确定潮流方程组在当前近似结果上的雅可比矩阵和海森矩阵的步骤，直到当前近似结果符合预设结束条件，将符合预设结果条件的当前近似结果，作为待计算电力系统的目标潮流确定结果。采用本方法能够提高电力系统潮流计算效率。
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公开(公告)号：CN118194701A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410248859.8
申请日：2024-03-05
Applicant: 南方电网数字电网研究院股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/08 , G06F119/10 , G06F119/14
Abstract: 本申请涉及一种新能源发电场景机组出力确定方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取包含静态分量和动态分量的随机噪声；将所述随机噪声输入至预训练的场景仿真模型，得到新能源发电的预测场景信息；对至少一个所述预测场景信息进行聚类，得到所述新能源发电的典型场景信息；根据所述典型场景信息，确定所述新能源发电的机组出力。采用本方法能够准确预测新能源发电场景，提高机组出力确定的可靠性。
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公开(公告)号：CN117610214B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410089144.2
申请日：2024-01-23
Applicant: 南方电网数字电网研究院股份有限公司 , 南方电网人工智能科技有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F16/29 , G06F18/23213 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N5/01 , G06N20/10 , G06N20/20 , G06F113/04 , G06F113/16 , G06F119/02 , G06F123/02
Abstract: 本申请提供一种基于动态地理特征的配电网接线智能规划方法，包括：分析地区的经济发展数据与负荷问题，检测面临线路重载、过载或轻载风险的地区；应用电力系统模拟软件进行电力系统的全局模拟，包括馈线非典型接线、馈线首端联络的拓扑问题，判断当前地区是否存在电力问题；根据社群媒体、民意调查表以及能源政策，对各地区未来电力需求进行预测；使用支持向量机算法，对各地区的电力需求和供电可靠性进行排序，并加入一个权重系数，突出被忽视的少数社群或地区；采用K‑均值聚类算法对地区和社群进行分类，并根据每个集群的特性和属性进行配电网接线；生成一个基于动态地理特征的配电网接线智能规划方案，并自动分配给实施团队。
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公开(公告)号：CN118841984A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410822676.2
申请日：2024-06-25
Applicant: 南方电网数字电网研究院股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式发电的配电网优化调度方法及系统，包括：获取配电网中每一个分布式电源的设备参数及目标调度时段内的环境参数，根据所述设备参数及所述环境参数预测每一个所述分布式电源在所述目标调度时段内的发电量，对所述配电网所在的区域进行划分，确定每一个所述分布式电源参与调度的目标子区域，根据所述目标子区域的用电需求和所述发电量生成每一个所述目标子区域的第一调度方案，根据所述第一调度方案生成所述配电网对应的第二调度方案，提高配电网的管理效率及稳定性。
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公开(公告)号：CN118779633A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410819080.7
申请日：2024-06-24
Applicant: 南方电网数字电网研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及电网技术领域，公开了一种配电网故障分析方法及装置。该方法利用部署在配电网若干个关键节点上的边缘传感器实时采集配电网数据；基于预设的故障数据库分析配电网数据，判断当前故障与聚合层之间的位置关系；若当前故障处于聚合层所对应的区域之内，则根据故障数据库分析当前故障的故障位置和故障原因；若当前故障处于聚合层所对应的区域之外，则结合历史故障数据确定配电网数据的故障特征，利用预设的故障诊断模型判断当前故障的故障类型，从而确定当前故障的故障位置和故障原因。本发明通过部署聚合层实现了故障的快速监测定位，有效降低了中心计算机的负载，提高了故障分析的效率和精确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118733262A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410822674.3
申请日：2024-06-25
Applicant: 南方电网数字电网研究院股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种配电网实时监控系统的负载均衡方法、装置及介质。所述方法先获取待分配任务；然后利用基于历史数据训练的线性回归模型预测任务执行时间，并使用SARIMA模型预测服务器负荷的高峰与低峰时段。在匹配阶段，系统优先选择低峰时段大于任务执行时间且负载最小的服务器，在无合适服务器时选择任务链接最少的服务器，以执行任务。本申请解决了现有技术中无法有效分配电网服务器负载的问题。
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公开(公告)号：CN117610214A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202410089144.2
申请日：2024-01-23
Applicant: 南方电网数字电网研究院股份有限公司 , 南方电网人工智能科技有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F16/29 , G06F18/23213 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N5/01 , G06N20/10 , G06N20/20 , G06F113/04 , G06F113/16 , G06F119/02 , G06F123/02
Abstract: 本申请提供一种基于动态地理特征的配电网接线智能规划方法，包括：分析地区的经济发展数据与负荷问题，检测面临线路重载、过载或轻载风险的地区；应用电力系统模拟软件进行电力系统的全局模拟，包括馈线非典型接线、馈线首端联络的拓扑问题，判断当前地区是否存在电力问题；根据社群媒体、民意调查表以及能源政策，对各地区未来电力需求进行预测；使用支持向量机算法，对各地区的电力需求和供电可靠性进行排序，并加入一个权重系数，突出被忽视的少数社群或地区；采用K‑均值聚类算法对地区和社群进行分类，并根据每个集群的特性和属性进行配电网接线；生成一个基于动态地理特征的配电网接线智能规划方案，并自动分配给实施团队。
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公开(公告)号：CN119106390A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411009626.9
申请日：2024-07-26
Applicant: 南方电网数字电网研究院股份有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06Q50/06
Abstract: 本申请适用于数据处理的技术领域，提供了一种基于电力配变负荷时序数据与气象时序数据的融合方法，其方法包括先获取目标气温数据和获取目标负荷数据，然后对目标气温数据进行预处理，生成规范化气温数据，最后对目标负荷数据和规范化气温数据进行融合处理，生成目标时序数据集信息。本申请能够成功地使气象数据和变压器数据的时间分辨率保持一致，有效地减少由时序特征引起的对电力负荷预测准确率的不良影响，不仅显著地提高了电力负荷预测的准确性，而且为电力系统的稳定运行和优化调度提供了坚实的数据支持，并且还具有较强的鲁棒性和适应性，能够在不同数据环境和应用场景下保持高效性能，进一步推动电力行业的智能化和数据驱动决策的进步。
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公开(公告)号：CN118826159A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410819083.0
申请日：2024-06-24
Applicant: 南方电网数字电网研究院股份有限公司
Abstract: 本发明涉及电网调度技术领域，公开了一种基于可再生能源的配电网调度控制方法及装置。该方法基于配电网的电网拓扑结构，将配电网划分为若干个区域；获取配电网的历史用电总量，并根据配电网的历史用电总量计算各区域对应的历史用电量；根据各区域对应的历史用电量建立各区域的用电量预测模型；利用各区域的用电量预测模型分别预测在预设时间周期内各区域的预测用电量；获取配电网的可再生能源出力，结合各区域的预测用电量，对各区域进行电量分配。本发明通过划分配电网区域提高了用电量预测的精准度，从而有效降低了电压浮动问题，并降低了可再生能源在传输上的损耗，提高了能源的利用率。
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公开(公告)号：CN118316117A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410249708.4
申请日：2024-03-05
Applicant: 南方电网数字电网研究院股份有限公司
Abstract: 本申请涉及一种电力系统多机组出力调节方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取电力系统的实时状态数据；将所述实时状态数据输入至预训练的多机组出力调节模型，得到所述电力系统各机组的机组调度指令；所述预训练的多机组出力调节模型包含上层智能体和至少一个下层智能体，所述上层智能体为各所述下层智能体提供智能体调度指令；根据所述机组调度指令，对所述电力系统各机组进行出力调节。采用本方法能够降低多机组出力调节的复杂度。
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