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公开(公告)号：CN118378750A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410538846.4
申请日：2024-04-30
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 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种碳电协同的低碳调度优化决策方法，所述决策方法具体为：确定调度区域，调取调度区域内的发电机组信息和发电计划信息；基于发电计划信息确定运行机组，并根据对应的发电机组信息构建运行机组的出力碳排耦合模型；基于运行机组的出力碳排耦合模型，获取运行机组的碳排放信息；结合调度区域内的电网潮流信息，根据运行机组的碳排放信息进行电网碳潮流计算；设置低碳调度优化维度，并根据低碳调度优化维度设置低碳调度约束条件，基于低碳调度约束条件和电网碳潮流生成低碳调度优化决策，并基于低碳调度优化决策对调度区域内的发电计划进行调整。本发明能够将电网碳潮流加入低碳调度优化决策中，保障低碳调度优化决策的碳减排效果。
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公开(公告)号：CN114509642B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202210037869.8
申请日：2022-01-13
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： 崔建业 , 项中明 , 朱炳铨 , 吴华华 , 谷炜 , 郑翔 , 童存智 , 沃建栋 , 马翔 , 沈曦 , 吴烨 , 陈益渊 , 阙凌燕 , 方璇 , 吕磊炎 , 李雷 , 詹文达 , 钱凯洋 , 邹先云 , 吕勤 , 李俊 , 何诗琦 , 滕书宇 , 余飞翔
Abstract: 本发明提出了一种电网故障省地调度的协同故障处置方法，包括：获取在线故障诊断信息表，提取在线故障诊断信息表中实时故障信息；将实时故障信息与预先存储的省地协同处置预案进行匹配；若匹配到省地协同处置预案，判断是否满足协同处置条件，若满足则启动省调中的在线分析应用，通过在线分析应用获取执行省地协同处置预案时的实时处置信息；由省调根据实时处置信息确定故障处置范围，将所述故障处置范围同步上传至地调，由省调和地调在所述故障处置范围内执行省地协同处置预案。本发明能够通过省地间的广域服务总线实现故障信息的实时交互，提升省地电网故障同步感知能力，提升省地故障协同处置效率，支撑电网故障快速恢复。
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公开(公告)号：CN116109133A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211603638.5
申请日：2022-12-13
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
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种雷暴天气输电线路风险预警方法，包括以下步骤：S1、根据准实时雷电定位数据进行未来雷暴云团预测得到表征未来雷暴云团的关键特征信息；S2、根据所述关键特征信息计算输电线路各区段未来遭受雷击故障概率；S3、对输电线路各区段遭受雷击故障概率进行加权计算获取整条输电线路的雷击故障概率；S4、结合gis地图展示输电线路雷击风险信息并进行超前预警。方案采用了机器学习分析预测和物理模型计算预警相结合的方法，具有响应速度快、计算准确率高、预警范围广的优点，可提升雷暴灾害天气下电网运行风险预警预控能力，为电网调度运行风险预控提供重要决策支持。
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公开(公告)号：CN115239063A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210685996.9
申请日：2022-06-16
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: 本发明公开了一种垃圾焚烧发电厂碳排放计算方法，该方法对垃圾发电所焚烧垃圾进行具体分类，确定各类垃圾占比，提出垃圾焚烧发电厂碳排放计算方法，并采用梯度降低法对模型进行优化，能够根据所焚烧垃圾的类型计算其碳排放量，从而得到整个机组的碳排放量；与现有的方法相比，本方法考虑了不同种类垃圾燃烧效率、含碳量不同，对所焚烧垃圾具体分类，并确定不同垃圾的占比。构建了垃圾焚烧发电碳排放模型，并采用梯度降低法对模型进行训练，得到更为精确的垃圾焚烧发电机组碳排放量，为进一步碳排放的量化提供可靠数据。
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公开(公告)号：CN112990445B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110522617.X
申请日：2021-05-13
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 金华八达集团有限公司科技信息分公司 , 国网浙江省电力有限公司
Inventor： 马翔 , 支月媚 , 钱肖 , 崔建业 , 沃建栋 , 吕磊炎 , 杜浩良 , 何云良 , 吴炳超 , 吴涛 , 吴华华 , 周东波 , 余剑锋 , 方璇 , 童存智 , 阙凌燕 , 黄剑峰 , 郑翔 , 徐丹露
Abstract: 本发明公开了一种配电网监控信息智能分析机器学习方法，方案通过将数据转化为图像并加以分段差异化处理，使神经网络不直接接触原始数据而是接触差异化处理后的图像数据，不但扩充了样本数，还保证了样本的有效性，不会导致扩充数据失真，同时体现了不同时期的权重差异，因此可以在样本数据偏少的情况下大幅提高训练效率和分析准确率。本发明通过对故障文档数据的扩展和高效利用，并借助机器学习模型实现故障分析，便于提高故障判断准确率和效率，减轻维修人员工作负担，提高维修便捷程度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112990445A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110522617.X
申请日：2021-05-13
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 金华八达集团有限公司科技信息分公司 , 国网浙江省电力有限公司
Inventor： 马翔 , 支月媚 , 钱肖 , 崔建业 , 沃建栋 , 吕磊炎 , 杜浩良 , 何云良 , 吴炳超 , 吴涛 , 吴华华 , 周东波 , 余剑锋 , 方璇 , 童存智 , 阙凌燕 , 黄剑峰 , 郑翔 , 徐丹露
Abstract: 本发明公开了一种配电网监控信息智能分析机器学习方法，方案通过将数据转化为图像并加以分段差异化处理，使神经网络不直接接触原始数据而是接触差异化处理后的图像数据，不但扩充了样本数，还保证了样本的有效性，不会导致扩充数据失真，同时体现了不同时期的权重差异，因此可以在样本数据偏少的情况下大幅提高训练效率和分析准确率。本发明通过对故障文档数据的扩展和高效利用，并借助机器学习模型实现故障分析，便于提高故障判断准确率和效率，减轻维修人员工作负担，提高维修便捷程度。
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公开(公告)号：CN118646003B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411103461.1
申请日：2024-08-13
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
IPC: H02J3/00 , H02J3/24 , G06Q50/06 , G06F18/22 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本申请公开了基于一致性原理的多级协同配微能量管理方法及装置，方法包括基于台区运行预测模型以及功率互济控制模型根据当前台区状态数据输出台区在预设时序内的台区控制策略集合；根据静态调整态势集合输出每个台区控制策略下的静态组设备运行真值，根据动态调整态势集合输出每个台区控制策略下的动态组设备运行真值；基于一致性法则根据静态组设备运行真值获取最小波动对应的台区控制策略执行设备联合调度；根据台区功率状态匹配动态组设备运行真值动态调整动态组设备。本申请的有益效果：解决最优解控制策略为局部最优时的控制偏差同时解决设备差异带来的调控偏差。
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公开(公告)号：CN117498353B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202410004458.8
申请日：2024-01-03
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
IPC: H02J3/00 , H02J3/46 , G06F18/23213 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了新能源场站并网系统电压支撑调整方法及系统，首先利用灵敏度关系量化了新能源场站出力变化对关键节点电压的影响，然后以此为基础构建了一个以最小化关键节点电压变化为目标的调控数学模型，通过引入搜索空间分布策略和优化的海洋捕食者算法，使得种群初始位置能够适应不同新能源场站，可以提高全局搜索能力和搜索效率，进而计算最优解对应的新能源场站出力，得到电压支撑调整策略。
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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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