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公开(公告)号：CN116756506A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310703283.5
申请日：2023-06-13
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种区域电缆网络碳排放检测方法、系统、装置及存储介质。其中，该方法包括：获取区域电缆网络包括的多个设备，以及多个设备分别对应的运行状态数据；根据多个设备分别对应的运行状态数据，确定区域电缆网络在输配电过程中产生的第一碳排放量；基于区域电缆网络所在区域在单位时间内产生的单位发电量，确定区域电缆网络在发电过程中产生的第二碳排放量；根据第一碳排放量和第二碳排放量，确定区域电缆网络的碳排放总量。本发明解决了由于相关技术区域电缆网络的碳排放检测方法存在的碳排放检测不全面，进而导致区域电缆网络碳排放检测准确性低的技术问题。
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公开(公告)号：CN116593942A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310575415.0
申请日：2023-05-19
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本申请提供了一种电力变压器的短路电动力的确定方法和确定装置，电力变压器至少包括铁芯，其中，该方法包括：获取预定区域；采用有限时域差分法，对预定区域进行离散化处理，得到多个预定子区域；获取多个预定子区域的励磁电流、历史磁场向量值、历史电场向量值、磁导率以及空间步长，并根据多个预定子区域的励磁电流、历史磁场向量值、磁导率以及空间步长，确定电力变压器的短路电动力，短路电动力为由电力变压器的励磁电流产生的电磁力。该方法解决了现有技术中确定电力变压器的短路电动力的确定效率较低的问题。
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公开(公告)号：CN117745098A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311790116.5
申请日：2023-12-22
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本申请提出一种变压器设备全生命周期环境影响评价方法及系统，所述方法包括：确定变压器的全生命周期环境影响评价的系统边界；把变压器的生命周期划分为若干单元，收集各单元的输入数据和输出数据，输入数据和输出数据用于建立分析清单；根据变压器生命周期碳排放数据确定待评估的环境影响类型；把分析清单中的分析结果划分至各环境影响类型；利用EDIP03方法对变压器环境影响评价，识别变压器全生命周期的关键环境影响类型及各环境影响类型的关键贡献阶段。
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公开(公告)号：CN117277306A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311271828.6
申请日：2023-09-28
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明涉及电力系统调节技术领域，公开了一种多变压器联合运行的碳排放优化方法及系统，其方法通过获取每台变压器的负荷时序数据，并计算每台变压器在不同运行条件和不同负载损耗下的碳足迹，并计算同一变电节点下的多台变压器的总碳排放量，确定以同一变电节点下的多台变压器的总碳排放量最小为目标条件下的多变压器联合运行碳排放优化模型，对多变压器联合运行碳排放优化模型进行优化求解，确定每台变压器的最优负荷数据作为相应的变压器的碳排放优化策略，从而对相应的变压器的碳排放进行优化，从而避免了多台变压器在不同运行条件下的损耗，提高了因损耗产生的碳排放的测算准确性以及多变压器联合运行的碳排放减排效果。
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公开(公告)号：CN116912032A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310860615.0
申请日：2023-07-13
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本申请公开了一种变压器大修碳足迹测算方法、装置、设备及可读存储介质，该方法确定目标油浸式电力变压器，并确定目标油浸式电力变压器大修流程中的各个维修环节；获取目标油浸式电力变压器在大修过程中，每个维修环节的维修参数，并根据维修参数，测算维修环节的碳足迹；如此，将大修过程划分为多个环节，并针对性地测算各个环节的碳足迹，相比起直接测算整个大修过程的碳足迹，本申请更为准确，且简化了测算的难度；对各个维修环节的碳足迹进行汇总，形成目标油浸式电力变压器的大修碳足迹。可见，本申请可以将复杂的大修流程拆分为多个维修环节，并依据各个维修环节的维修参数，测算各个维修环节的碳足迹，从而完成大修碳足迹的测算。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116911490A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310703264.2
申请日：2023-06-13
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q40/04 , G06F21/60
Abstract: 本发明公开了一种电缆碳足迹确定方法、装置及非易失性存储介质。其中，该方法包括：从区块链网络中获取目标电缆在全生命周期过程中多个处理节点分别对应的能耗数据，碳补偿数据以及碳抵消数据，其中，区块链网络中包括多个节点，多个处理节点至少包括：电缆制造节点、电缆运输节点、电缆使用节点、电缆回收节点；基于多个处理节点分别对应的能耗数据，确定多个处理节点分别对应的初始碳排放量；基于多个处理节点分别对应的初始碳排放量、碳补偿数据以及碳抵消数据，确定电缆在全生命周期过程中的碳足迹。本发明解决了相关技术中缺乏专门针对电缆在全生命周期的碳足迹确定方法，导致电缆碳足迹确定不准确的技术问题。
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公开(公告)号：CN117745099A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311790161.0
申请日：2023-12-22
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/067 , G06Q50/26
Abstract: 本申请提出一种变压器全生命周期碳足迹不确定性分析方法及系统，所述方法包括：建立变压器全生命周期的能量消耗清单和废物排放清单；建立变压器的生命周期评价模型；根据所述能量消耗清单和废物排放清单收集变压器的碳排放数据，根据碳排放数据计算变压器全生命周期的碳足迹；确定影响变压器碳足迹的不确定性因素，确定各不确定性因素的参数波动范围及概率分布；对各不确定性因素进行拉丁超立方抽样产生数据样本；把数据样本输入所述生命周期评价模型得到各数据样本对应的变压器全生命周期碳排放结果；分析所述碳排放结果得到各不确定性因素对变压器全生命周期碳排放影响的不确定度。
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公开(公告)号：CN117314060A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311184513.8
申请日：2023-09-13
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q30/018 , G06Q50/04 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种电缆碳排放量确定方法、装置、系统及存储介质。其中，该方法包括：获取生产电缆的目标生产工序，以及生产单位产量的电缆时目标生产工序需要的能源和生产材料；确定生产单位产量的电缆时，目标生产工序需要的电能使用量，燃料使用量，固体材料使用量，非固体材料使用量；确定电能、燃料、固体材料以及非固体材料分别对应的碳排放因子；根据目标生产工序需要的电能使用量，燃料使用量，固体材料使用量，非固体材料使用量以及分别对应的碳排放因子，得到生产单位产量的电缆时，目标生产工序对应的碳排放量。本发明解决了相关技术中将电缆生产阶段作为一个整体进行碳排放计算，导致的测算准确定低且不全面的技术问题。
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公开(公告)号：CN117217014A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311226252.1
申请日：2023-09-21
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F30/20 , G16C60/00 , G06Q50/06 , G06Q10/30 , G06F113/16 , G06F119/04 , G06F119/06 , G06F119/08
Abstract: 本申请提供的一种电缆全生命周期碳足迹核算方法、装置及存储介质，方法包括：通过对各个第一目标材料进行加速老化试验得到各个第二目标材料，并获取每个第一目标材料对应的第二目标材料的熔融热焓，结合各个第一目标材料的电热转换效率，可以确定各个第二目标材料在再利用过程中消耗的能量，即第一目标耗能，进而再获取各个第一目标材料在生产过程中消耗的能量，即第二目标耗能，通过将每个第一目标材料对应的第二目标耗能与其对应的第二目标材料的第一目标耗能之差作为该第一目标材料在电缆回收阶段的再利用过程中的耗能，以对电缆回收阶段的碳排放量进行抵消，完善核算数据，从而实现对电缆全生命周期碳足迹的核算。
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公开(公告)号：CN117198430A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311288064.1
申请日：2023-09-28
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种使用人工智能计算碳足迹的方法和系统，包括收集与温室气体排放相关的数据；对温室气体排放相关的数据进行预处理，得到用于进行机器学习的预处理数据；根据预处理数据的复杂性和期望的准确性水平选择机器学习模型；使用预处理数据对所选择的机器学习模型进行训练；使用单独的数据集验证所训练的模型，将通过验证的模型作为碳足迹计算模型；将预测的温室气体排放数据作为输入数据，输入到碳足迹计算模型中，得到对应的碳足迹计算结果。本发明使用机器学习对碳足迹进行测算，具有良好的自适应性，能够快速计算碳足迹，相比于传统方法节省了大量的时间和资源。
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