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公开(公告)号：CN116383810A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310079861.2
申请日：2023-02-03
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC: G06F21/55 , G06F18/241 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种电气互联系统虚假数据注入攻击检测方法及装置，该方法包括：提取电气互联系统的节点状态变量构建数据集；将所述数据集进行Bootstrap抽样得到训练集和测试集；计算训练集中每个特征的权重，根据计算得到的权重对训练集数据特征进行精简；利用精简后的训练集进行训练生成随机森林模型；将测试集数据输入所述随机森林模型，根据所述随机森林模型的输出确定虚假数据注入攻击检测结果。
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公开(公告)号：CN116244933A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310105804.7
申请日：2023-02-10
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 东南大学 , 国网上海市电力公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种园区碳排演进分析方法、系统、存储介质及计算设备，该方法包括：确定园区碳排放系统的碳排演进中的核心变量以及核心变量之间的因果关系；根据所述园区碳排演进中的核心变量、对所述核心变量产生影响的关联变量以及所述核心变量之间的因果关系，构建包含可再生能源机组的园区碳排演进存量流量图；根据所述包含可再生能源机组的园区碳排演进存量流量图，建立可再生能源机组对园区碳排演进发展影响的系统动力学模型；根据建立的所述系统动力学模型模拟具备可再生能源机组的园区碳排演进趋势。本发明将低碳园区碳排放模型化，推演具备可再生能源机组的低碳园区碳排演进，为园区低碳化规划提供参考。
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公开(公告)号：CN116131326A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211730944.5
申请日：2022-12-30
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种风电场与制氢一体化系统协调控制方法，属于控制方法技术领域，方法包括：对风电机组进行安装和建模，获取风电机组运行模型；对制氢系统进行安装和建模，获取制氢系统运行模型；根据所述风电机组运行模型和制氢系统运行模型，对风电场与制氢一体化系统进行并网安装，构成并网系统；对所述并网系统进行协调控制器安装，以实现风电场与制氢一体化系统协调控制。该方法能够解决当前由风电场和制氢系统组成的并网系统无法充分平滑风电场输出及在保持制氢系统高容量因数的同时持续产生氢气的问题。
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公开(公告)号：CN116055110A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211606776.9
申请日：2022-12-14
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 中国科学院沈阳自动化研究所
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种电力系统虚假数据注入攻击检测方法及装置，该方法包括：根据t时刻的系统状态，采用自适应系数卡尔曼滤波法对系统进行状态估计，得到第一状态估计值；根据t时刻的系统状态，利用加权最小二乘法对系统进行状态估计，得到第二状态估计值；根据第一状态估计值、第二状态估计值和预设一致性检验阈值，对系统进行状态一致性检验；响应于状态一致性检验不通过，根据第一状态估计值进行残差检验，根据残差检验结果，确定虚假数据注入攻击检测结果。
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公开(公告)号：CN115659585A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211120435.0
申请日：2022-09-15
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/06
Abstract: 本发明公开了一种计及需求响应的微能网低碳协同调度方法、装置、存储器及设备，属于微能网优化调度技术领域，该方法包括：考虑分布式电源、热电联产机组、燃气锅炉、储能设备以及电转气装置等设备，建立目标微能网聚合单元模型；构建考虑目标微能网运行成本以及碳排放成本的目标函数；以功率平衡约束、系统与上级主网交互约束、机组设备约束以及储能设备约束为约束条件，对目标函数进行求解，得到目标微能网中各个设备的出力，并根据各个设备的出力对目标微能网进行优化调度；本发明能够对微能网进行优化调度，降低系统运行成本，提高系统的经济性和低碳性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115470964A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210935750.2
申请日：2022-08-04
Applicant: 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种高铁站区电网负荷的预测方法、装置及存储介质，其方法包括：获取高铁站区采样点在当前采样周期的电网负荷；将当前采样周期的电网负荷输入训练好的多层次学习网络预测模型，预测下一采样周期的电网负荷；其中，所述多层次学习网络预测模型的训练包括：获取高铁站区采样点在多个连续采样周期的电网负荷，并生成训练数据集；对训练数据集进行预处理，估计最优时延和嵌入维度；根据训练数据集、最优时延和嵌入维度对预构建的多层次学习网络预测模型进行训练；本发明可以有效地提高多层次学习网络对电网负荷的泛化能力，具有良好的预测性能。
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公开(公告)号：CN115204467A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210710222.7
申请日：2022-06-22
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力负荷预测方法、装置及存储介质，其方法包括：在线获取气象数据以及对应的时间信息；对在线获取的气象数据以及对应的时间信息进行预处理生成在线综合数据；基于图像处理技术将在线综合数据转化成在线数据图像；将在线数据图像输入预构建的电力负荷预测模型获取电力负荷预测值；其中，所述电力负荷预测模型的构建过程包括：构建结合注意力模块的卷积神经网络，并将离线数据图像与相应的电力负荷实际值分别作为卷积神经网络的输入和输出进行训练，生成电力负荷预测模型；本发明能够综合气象和时间信息，并通过注意力机制，提高模型的预测精度并且降低复杂度。
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公开(公告)号：CN114398924A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111571652.7
申请日：2021-12-21
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司
Abstract: 本发明公开了一种综合能源计量工况提取方法，包括将综合能源计量工况信号输入工况一维卷积网络模型得到综合能源计量的第一特征向量；将图像化的综合能源计量工况信号输入工况一维卷积网络模型得到综合能源计量的第二特征向量；根据第一特征向量和第二特征向量得到成综合能源计量的工况降维特征向量，本发明具有更高的工况分类准确率。一方面，该工况特征提取方法可以针对性提取工况信号特征以及工况矩阵特征，并可以通过分类算法优化特征数据，具有更强的理论基础。另一方面，该方法具体很强的非线性能力，能够在各类工况场景下有效提取特征，操作步骤简单，运算速度快，拥有较好的应用前景。
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公开(公告)号：CN114154732A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111492802.5
申请日：2021-12-08
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种长期负荷预测方法及系统，包括：获取待预测时间电力负荷的气象数据；对待预测时间电力负荷的气象数据进行预处理，得到去除异常值的数据；利用深度学习特征提取网络进行特征提取，得到深度特征，将深度特征输入到预先离线训练好的基于电力负荷的回归学习模型，得到电力负荷预测值。优点：本发明通过预处理降低噪声对预测的影响，通过深度学习网络自动提取指纹的深度信息，从而能够获得更好的特征表示，提高离线阶段的学习效率，进而提高预测性能。
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公开(公告)号：CN118783486A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410884464.7
申请日：2024-07-03
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种负荷聚合商和分布式储能联合调度方法及系统，涉及储能调度技术领域，包括建立负荷聚合商物理模型，构建联合调度模型；构建奖励函数更新运行状态信息；构建分布式近端策略优化算法，使用历史源荷数据对联合调度模型进行离线训练，获得最优调度决策模型；将实时源荷数据输入模型进行在线学习和更新，进行负荷聚合商和分布式储能资源的联合实时调度。本发明有助于实现资源的最优化利用，提高决策的适应性和效率，使系统能够快速响应供需变化，降低因调度延迟导致的系统失衡风险。
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