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公开(公告)号：CN117118075A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311045281.8
申请日：2023-08-18
Applicant: 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网吉林省电力有限公司 , 山东理工大学
IPC: H02J13/00
Abstract: 新能源场站故障演化与保护动作分析系统及其工作方法，属于新能源场站运维技术领域，包括新能源站系统、发电站系统和保护系统。新能源站系统包括中心传输模块、选择模块、报警模块、处理模块、分析模块和预判模块，新能源站系统用于发出指令控制发电站系统演化故障，并接受故障信息，控制保护系统做出对应动作对目标发电站进行保护；其技术要点为：通过使目标发电站产生的故障信息传递给新能源站系统，由处理模块、分析模块和预判模块处理目标发电站的故障信息进行分析处理，方便根据演化的故障位置、故障情况和工作人员提供的故障排除的预估时间，对实际发电站故障发生的时间、地点进行预判，方便工作人员提前安排检修、更换、维护等工作。
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公开(公告)号：CN116973677A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202310860583.4
申请日：2023-07-13
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 北京交通大学 , 国网吉林省电力有限公司
Inventor： 李成钢 , 刘亚东 , 董洪达 , 罗国敏 , 侍哲 , 于非桐 , 崔运海 , 刘大鹏 , 吴奎忠 , 金骁 , 李生珠 , 杨雪凤 , 尚博阳 , 谭颖婕 , 刘雯琳 , 张大海 , 罗思敏 , 茹嘉欣 , 吴梦宇 , 赵祎薇 , 王韶亮
IPC: G01R31/08
Abstract: 基于空洞卷积与注意力机制的配网单相接地故障选线方法属于配电网故障选线技术领域。本发明通过采用小波去噪算法对获得的零序电流数据进行预处理，去除无关噪声对信号故障特征的影响；利用变分模态分解算法对预处理过的零序电流进行分解得到固有模态分量，按照高频到低频顺序将其排列，并按线路顺序拼接，获取时频数据矩阵并通过映射转换为像素矩阵，便于空洞卷积神经网络进行故障特征提取；构建基于注意力机制的空洞卷积神经网络，在普通卷积网络中加入空洞，能提高卷积神经网络对故障特征提取的能力，且具有较强的鲁棒性，引入注意力机制可以使故障信号特征更加明确，加快网络收敛速度，并在一定程度上缓解梯度消失问题，提高选线精度。
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公开(公告)号：CN119582577A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411702178.0
申请日：2024-11-26
Applicant: 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 东北电力大学
IPC: H02M1/00
Abstract: 本发明公开基于布谷鸟算法的直接式AC/AC变换器模型预测控制策略，具体为：S1、选取关键参数为变量，建立总的状态空间方程；S2、将步骤S1中最后得到的AC/AC变换器状态空间方程进行离散化处理，并计算出AC/AC变换器在k时刻预测得到的未来p个时刻内的离散预测方程；S3、根据性能要求定义目标函数，给出约束条件，并将S2步骤中所得的离散预测方程代入该目标函数并进行化简，最后得到化简后的目标函数及约束条件；S4、对简化后的目标函数进行优化求解。该策略可以得到最优的调制比，使AC/AC变换器工作在最佳状态，满足配电网供电需要。
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公开(公告)号：CN118657251A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410805860.6
申请日：2024-06-21
Applicant: 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于组合神经网络的电动汽车充换电负荷预测方法，涉及电动汽车负荷预测技术领域。包括以下步骤：S1，采集历史充换电负荷数据，并进行数据预处理；S2，以日期类型、节假日、气温三种因素和充换电负荷数据，构建特征矩阵，作为充电设施负荷预测模型的输入；S3，基于LLE算法，对充换电负荷数据进行降维；S4，搭建基于LLE‑CNN‑GRU混合神经网络的充电设施负荷预测模型；S5，使用基于混合策略的ISSA算法对所述充电设施负荷预测模型进行超参数调优；S6，在优化后的充电设施负荷预测模型中输入所述特征矩阵，进行充换电设施负荷预测。本发明可以提升电动汽车充电设施负荷的预期精度。
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公开(公告)号：CN117217484A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311239398.X
申请日：2023-09-25
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林省电力科学研究院有限公司 , 北京国电富通科技发展有限公司
Inventor： 李德鑫 , 王佳蕊 , 张家郡 , 张海锋 , 王伟 , 李成钢 , 孟祥东 , 庄冠群 , 刘畅 , 陈璟毅 , 高松 , 孙立明 , 彭先宽 , 蔡丽霞 , 侍哲 , 张懿夫 , 付宇泽 , 于非桐 , 杨冬梅 , 刘杨 , 杨肖 , 葛益娴
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q30/018 , G06Q50/02 , G06Q50/26
Abstract: 一种计及全链条低碳的畜牧园区能源节能系统及方法，属于能源优化技术领域，方法包括以下步骤，一、确定畜牧园区的能源输入结构及能源消耗结构，并建立畜牧园区能源输入模型和畜牧园区能源消耗模型；二、采用粒子群算法优化畜牧园区能源消耗模型，得到最优的能源消耗结构和能源消耗强度；三、根据所述步骤二获得的最优的能源消耗结构和能源消耗强度，制定畜牧园区能源节能方案，包括节能设备的应用、能源管理系统的建立；四、实施畜牧园区能源节能方案，并对节能效果进行监测和评估。本发明以协调控制畜牧业的养殖加工及生产的能量使用，控制用电总成本以提高用能经济性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118780424A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410805857.4
申请日：2024-06-21
Applicant: 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/20 , H02J3/00 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于需求响应的电动汽车用户有序用电管理方法，涉及用电管理技术领域。包括以下步骤：S1，根据DSO和电动汽车用户的利益关系，搭建充电站电价模型；S2，利用二阶锥松弛和Karush‑Kuhn‑Tucker最优性条件将所述充电站电价模型转化为凸优化问题；S3，利用多面体近似法构建混合整数线性规划问题，通过使用标量化基本定理来对所述充电站电价模型进行多次求解，获得帕累托最优。本发明可以快速获得精确的电价最优解，引导电动汽车用户进行有序用电。
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公开(公告)号：CN119719602A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411783862.6
申请日：2024-12-06
Applicant: 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 东北电力大学
Abstract: 本发明公开风光接入配电系统电压越限风险评估方法，包括以下步骤：步骤1：首先，对分布式电源概率模型里面的辐照度和风速进行分时段处理，进一步通过蒙特卡洛进行昼夜分段采样从而生成大量风光场景；步骤2：对步骤1生成大量风光场景进行潮流计算，得到各个节点的电压数据；步骤3：采用混合高斯模型对步骤2中的电压数据进行拟合，得到电压概率密度函数；步骤4：根据步骤3的电压概率密度函数，进一步计算节点的电压越限概率与电压综合评价指标。该方法无论电压数据的分布形态如何复杂，都能通过调整各高斯分量的参数来逼近真实分布，从而精确计算各节点的电压越限概率和电压综合风险指标。
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公开(公告)号：CN119475952A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411276758.8
申请日：2024-09-12
Applicant: 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种励磁系统精确建模参数辨识优化方法，属于电力系统运维技术领域，本发明通过将囊状虫群算法的迭代过程分为两个阶段，并利用随机选择方法调整迭代过程中囊状虫个体更新位置的依据，利用随机囊状虫个体位置代替最佳囊状虫个体位置，避免了传统方法中算法收敛到局部最优解的问题，提升算法的搜索能力和灵活性，从而提高发电机励磁系统参数辨识的准确性和计算速度。因此，本发明所提方法具有很好的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN119419725A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411276767.7
申请日：2024-09-12
Applicant: 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种电力系统稳定器参数优化整定方法，属于电力系统运维技术领域，本发明通过构建用于抑制电力系统低频振荡的电力系统稳定器模型，建立以低频振荡阻尼比最大为目标的参数优化方法，基于此，设计了一种基于群体智能的同步发电机电力系统稳定器参数优化整定，在抑制系统低频振荡的前提下，获取电力系统稳定器最优参数，保障系统安全运行。因此，本发明所提方法具有很好的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN120011846A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510176504.7
申请日：2025-02-18
Applicant: 吉林省电力科学研究院有限公司 , 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网吉林电动汽车服务有限公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F17/18 , G06N3/006 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于蒙特卡洛与人工蜂群优化的电动汽车充电行为分类方法，首先利用蒙特卡洛模型精准捕获电动汽车充电行为的概率分布特征，进而生成离并网时间的概率密度函数，为电网调度与能源管理提供重要参考。针对传统k‑means聚类算法在处理大规模数据集时面临的效率与精度挑战，本发明创新性地引入人工蜂群算法对聚类过程进行深度优化，通过构建高效的适应度函数，指导聚类中心的智能搜索与优化，显著提升了聚类的精确度和算法收敛速度，本发明的实施，不仅增强了电动汽车充电行为分析的科学性与准确性，还为智能电网的精细化管理与优化调度提供了强有力的技术支持。
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