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公开(公告)号：CN117494026B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311837694.X
申请日：2023-12-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国矿业大学(北京)
Inventor： 项中明 , 皮俊波 , 吴华华 , 齐世雄 , 谷炜 , 孙文多 , 田旭 , 马翔 , 楼贤嗣 , 王尚玉 , 黄启航 , 徐昊 , 沈曦 , 周霄 , 方璇 , 刘栋 , 宋昕 , 张越
IPC: G06F18/2433 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/06 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G01R31/08 , G01R31/58
Abstract: 本申请公开了寒潮气象下输电线路覆冰故障定位方法、系统及存储介质，方法包括通过双门限机制对故障特征数据集进行划分并利用Wasserstein生成对抗网络进行数据增广得到第一增广数据集和第二增广数据集；构建第一故障概率预测模型和第二故障概率预测模型；基于第一数据状态特征的第一状态时长、第一故障概率预测模型和第二数据状态特征的第二状态时长、第二故障概率预测模型构建故障概率协同预测模型；将实时获取的采样时序下的采样数据输入至故障概率协同预测模型得到线路故障状况并对线路故障进行定位。本申请的有益效果：区分不同覆冰状态下时序影响，提高对输电线路故障状态预测定位的准确度。
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公开(公告)号：CN115511349A
公开(公告)日：2022-12-23
申请号：CN202211248249.5
申请日：2022-10-12
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
Inventor： 吴华华 , 项中明 , 汤奕 , 童存智 , 谷炜 , 马翔 , 沃建栋 , 陈益渊 , 章锐 , 邹先云 , 杨立宁 , 方璇 , 钱凯洋 , 楼贤嗣 , 吕勤 , 刘晟源 , 陈红敏
Abstract: 本发明公开了计及碳排放配额的用户侧汽‑热‑电耦合低碳调度方法，包括：S1：采集所需数据；S2：建立用户侧汽‑热‑电耦合转换模型；S3：构建基于碳排放配额的用户侧碳排放成本模型；S4：构建计及碳排放配额的用户侧汽‑热‑电耦合低碳调度模型；当碳排放量小于碳排放配额时，以用电经济为主进行调度；当碳排放量高于碳排放配额时，兼顾碳排放量和经济性进行调度；S5：基于遗传算法，对计及碳排放配额的用户侧汽‑热‑电耦合低碳调度模型进行求解，输出不同时间段用户的最优用总电量、基本用电量、燃气量。本发明通过结合电力市场机制、电网调度机制，可以降低用户侧碳排放量、用户用电成本、用汽成本，提升社会能效利用水平。
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公开(公告)号：CN117494026A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311837694.X
申请日：2023-12-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国矿业大学(北京)
Inventor： 项中明 , 皮俊波 , 吴华华 , 齐世雄 , 谷炜 , 孙文多 , 田旭 , 马翔 , 楼贤嗣 , 王尚玉 , 黄启航 , 徐昊 , 沈曦 , 周霄 , 方璇 , 刘栋 , 宋昕 , 张越
IPC: G06F18/2433 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/06 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G01R31/08 , G01R31/58
Abstract: 本申请公开了寒潮气象下输电线路覆冰故障定位方法、系统及存储介质，方法包括通过双门限机制对故障特征数据集进行划分并利用Wasserstein生成对抗网络进行数据增广得到第一增广数据集和第二增广数据集；构建第一故障概率预测模型和第二故障概率预测模型；基于第一数据状态特征的第一状态时长、第一故障概率预测模型和第二数据状态特征的第二状态时长、第二故障概率预测模型构建故障概率协同预测模型；将实时获取的采样时序下的采样数据输入至故障概率协同预测模型得到线路故障状况并对线路故障进行定位。本申请的有益效果：区分不同覆冰状态下时序影响，提高对输电线路故障状态预测定位的准确度。
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公开(公告)号：CN117436351A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311752694.X
申请日：2023-12-19
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
Inventor： 张越 , 皮俊波 , 项中明 , 单连飞 , 吴华华 , 齐世雄 , 孙文多 , 谷炜 , 安卓阳 , 姜涛 , 郑翔 , 马翔 , 余建明 , 沈曦 , 沃建栋 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 刘艳 , 乔咏田 , 刘栋 , 方璇 , 康福权
IPC: G06F30/27 , G01R31/00 , G01R31/08 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F16/36 , G06Q50/06 , G06F111/08 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了复杂气象下基于知识图谱的电网设备故障预测方法及系统，通过Transformer和知识图谱技术作为预测的基本手段，并在训练过程中，同步训练Transformer预测模型和基于知识图谱预测模型的BP神经网络分类器，借助知识图谱的独特数据结构，找出相关联的节点和节点关系，进一步找到相关的历史案例数据，再进行调整以优化样本质量，进而使得预测准确率可以进一步提高。本发明综合运用Transformer模型和知识图谱作为概率预测的工具，数据和知识融合驱动的模式不仅会从所有历史数据记录中受益，也能充分利用知识进行故障预测，能够有效快速地预测出特定气象条件下电力系统设备事故的发生概率，极大提升了故障数据利用的灵活性，提高预测的准确性、可靠性、稳定性。
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公开(公告)号：CN116910633B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311185551.5
申请日：2023-09-14
Applicant: 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司华东分部 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
Inventor： 皮俊波 , 齐世雄 , 项中明 , 余建明 , 谷炜 , 孙文多 , 周毅 , 郑翔 , 沃建栋 , 贺启飞 , 宋鹏程 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 马翔 , 安卓阳 , 田庄 , 曹帅 , 王国阳 , 张越 , 孙近文 , 施云辉 , 刘艳 , 单连飞 , 张连超 , 刘栋
Abstract: 一种基于多模态知识混合推理的电网故障预测方法，方法包括：采集电网多模态原始数据信息并进行预处理以获得多模态有效数据；在多模态有效数据上添加标签形式的标注信息，将多模态有效数据中的信息与知识图谱的实体、属性和关系进行对应，以获得多模态标签数据；针对多模态标签数据的每一种模态，分别采用对应的模态模型进行格式转换和知识抽取，而后采用文本相似度算法对多模态的知识抽取结果进行融合和对齐，从而获得多模态故障推理模型；以电网运行状态、4种复杂气象和地理位置数据作为输入，基于多模态故障推理模型，采用基于分布式表示的知识推理算法推理出当前环境下的电网故障类型，得到预测结果。(56)对比文件CN 115270881 A,2022.11.01CN 113947320 A,2022.01.18CN 114707227 A,2022.07.05CN 116226735 A,2023.06.06CN 116402062 A,2023.07.07US 2023065468 A1,2023.03.02US 2023169309 A1,2023.06.01
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115375083A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210791864.4
申请日：2022-07-05
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
Inventor： 童存智 , 陈益渊 , 吕勤 , 叶聪琪 , 张林强 , 詹文达 , 杨立宁 , 方璇 , 宋昕 , 张辰 , 苏宜靖 , 钱凯洋 , 尹文喆 , 邹先云 , 黄启航 , 卢航 , 楼贤嗣 , 王海飞 , 蒋轶澄 , 马翔 , 章锐 , 刘盼盼 , 谢宏福
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM的火电机组碳排放在线计算方法，包括：构建不同工况下火电机组的锅炉碳排放计算模型，计算不同工况下火电机组在做有功、无功时锅炉燃烧煤产生的碳排放量；基于LSTM算法进行模型训练，得到火电机组不同工况和品质煤下单位上网有功、无功对应的碳排放因子；构建火电机组上网有功、无功碳排放在线计算模型，结合碳排放因子对不同运行工况下燃烧不同品质煤时火电机上网有功碳排放、无功碳排放量进行在线动态计算，在线给出火电机组上网有功、无功碳排放量。本发明由于考虑到了不同工况和不同品质煤且经过模型的训练，因此计算结果具有较高的准确度。
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公开(公告)号：CN114266448B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202111474412.5
申请日：2021-12-03
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
IPC: G06Q10/067 , G06Q30/0601 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出了一种考虑电热综合能源的电力现货市场出清方法，包括：构建电热综合能源代理的聚合模型，获取电热综合能源代理内部热电联产机组的发热功率和产能约束，得到发热功率与发电功率的调整范围之间的映射关系；构建电力现货市场出清的目标函数，获取基础出清约束，结合所述映射关系共同作为目标函数的约束条件；计算目标函数的最优解，根据最优解调整电热综合能源代理内部热电联产机组和常规发电机组的出清策略。本发明考虑通过电热综合能源代理参与电力现货市场出清，能够引导小容量发电机组参与电力现货市场，实时根据发电与发热情况调整出清策略，提高发电侧的灵活性，解决系统供需矛盾、市场尖峰电价的问题。
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公开(公告)号：CN118554768A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410521194.3
申请日：2024-04-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明属于变换器仿真建模技术领域，具体涉及光伏构网系统LLC谐振变换器小信号建模方法及变换器，方法包括基于LLC谐振变换器的等效电路模型和励磁电感在不同频率关系下的工作状态构建不同频率关系下的LLC谐振变换器小信号模型；对不LLC谐振变换器小信号模型去耦，分析不同频率关系下的非耦合等效电路模型；基于不同频率关系下的非耦合等效电路模型进行差频动态特性分析，构建光伏构网系统中LLC谐振变换器的目标等效电路模型及解析传递函数。本申请基于小信号分析能够更准确地进行动态特性分析且减小系统的复杂度；通过构建解析传递函数能够减小LLC谐振变换器固有非线性特性及输出纹波问题带来的干扰，以更准确的预测动态特性。
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公开(公告)号：CN117436351B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311752694.X
申请日：2023-12-19
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
Inventor： 张越 , 皮俊波 , 项中明 , 单连飞 , 吴华华 , 齐世雄 , 孙文多 , 谷炜 , 安卓阳 , 姜涛 , 郑翔 , 马翔 , 余建明 , 沈曦 , 沃建栋 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 刘艳 , 乔咏田 , 刘栋 , 方璇 , 康福权
IPC: G06F30/27 , G01R31/00 , G01R31/08 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F16/36 , G06Q50/06 , G06F111/08 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了复杂气象下基于知识图谱的电网设备故障预测方法及系统，通过Transformer和知识图谱技术作为预测的基本手段，并在训练过程中，同步训练Transformer预测模型和基于知识图谱预测模型的BP神经网络分类器，借助知识图谱的独特数据结构，找出相关联的节点和节点关系，进一步找到相关的历史案例数据，再进行调整以优化样本质量，进而使得预测准确率可以进一步提高。本发明综合运用Transformer模型和知识图谱作为概率预测的工具，数据和知识融合驱动的模式不仅会从所有历史数据记录中受益，也能充分利用知识进行故障预测，能够有效快速地预测出特定气象条件下电力系统设备事故的发生概率，极大提升了故障数据利用的灵活性，提高预测的准确性、可靠性、稳定性。
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公开(公告)号：CN117314158A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311220234.2
申请日：2023-09-20
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
Inventor： 单连飞 , 皮俊波 , 齐世雄 , 项中明 , 张越 , 姜涛 , 谷炜 , 孙文多 , 郑翔 , 马翔 , 沃建栋 , 贺启飞 , 宋鹏程 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 余建明 , 刘艳 , 田庄 , 曹帅 , 王国阳 , 施云辉 , 刘栋 , 乔咏田
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 一种故障处置策略生成方法，方法包括：步骤1、采集电网故障处置预案，从所述电网故障处置预案中基于定制化脚本提取预案文本语句；步骤2、设计基于预案句法分析及语义特征识别的实体提取和意图分类框架，并基于联合标注工具标记所述预案文本语句，以生成训练数据集；步骤3、构建实体和意图一站式识别抽取框架模型，将所述实体和意图训练数据集输入至所述模型中以生成多实体语义编码向量库；步骤4、基于所述模型解析告警信息和运行方式，得到故障多类实体，采用语义编码计算向量与多类实体的最佳语义匹配度；步骤5、基于最佳语义匹配度判别电网故障处置预案是否符合当前电网运行方式，更新生成故障处置策略。
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