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公开(公告)号：CN118348361A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410647685.2
申请日：2024-05-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开一种配电网接地故障动态研判方法及系统，包括接收信号源发送的故障停电线路的线路综合参数以及数据终端发送的线路单点数据；根据所述线路对地直流电阻及第一测量点注入的交流信号电压幅值及电流幅值，计算线路对地容抗；在当前测量点的测量过程或从当前测量点前往一下测量点过程，根据所述线路对地容抗、所述线路对地直流电阻以及所述线路单点数据综合判断线路故障超过可检范围或者故障消失时，向所述数据终端推送相应的故障异常判断结果；本发明可解决信号注入法定位接地故障类设备的无效巡检和巡检效率低的问题。
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公开(公告)号：CN115034380B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210576006.8
申请日：2022-05-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种架空线停电预测神经网络压缩方法及系统，属于配电网大数据技术领域，包括获取架空线停电数据集；利用架空线停电数据集对基模型进行训练，得到停电预测基模型；利用神经网络预设尺寸约束剪枝Mask对停电预测基模型的网络参数进行剪枝处理，得到剪枝后的网络模型；基于预设尺寸约束正则化损失函数，对停电预测基模型的输出、剪枝后的网络模型的输出以及剪枝Mask进行迭代训练，在迭代训练结束后，得到停电预测神经网络压缩模型。本发明可高效地得到最终可实际部署的架空线停电预测神经网络模型，并可以较好的平衡算法性能与模型规模。
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公开(公告)号：CN116298636A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310362047.1
申请日：2023-04-03
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 南京泛在能源科技有限公司
Abstract: 一种考虑光伏电站接入的电力系统最大短路容量计算方法，属于电力系统短路计算分析技术领域，解决光伏电站并网对短路电流计算的影响问题，本发明在不考虑光伏电站的接入时，采用节点注入电流法计算系统内各点电压和故障点三相短路电流；考虑光伏电站接入时，根据短路时刻相位角与光伏电站提供的最大短路电流之间的约束关系分别计算各光伏电站提供的短路电流，再累加至不考虑光伏电站的接入时计算的短路电流之上，再通过修正故障支路短路电流，最后输出短路容量计算结果；本发明的方法避免了理论求解短路电流步骤中的迭代计算过程，计算速度快，可实现性强且不存在收敛性问题，根据实际电力系统进行带入计算，具有较高的短路容量计算准确度。
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公开(公告)号：CN115034449A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210577252.5
申请日：2022-05-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司芜湖供电公司
Abstract: 本发明公开了一种架空线停电预测神经网络结构搜索方法及装置，所述方法包括基于耗时要求和网络参数‑耗时映射关系，构建基模型；按照目标网络规模，从基模型中采样第一子网络，使用训练数据集对第一子网络进行训练，使用评测数据集上对第一子网络进行评测，使得基模型的性能在架空线停电预测任务中收敛；从收敛的基模型中采样第二子网络，得到多个满足耗时要求的第二子网络，并基于评测数据集和评测标准对第二子网络的性能进行评测，确定最优子网络；将最优子网络作为停电预测模型，实现架空线停电预测。本发明通过搜索合适的模型参数，使得目标网络在能够满足神经网络部署耗时要求下，性能达到最优。
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公开(公告)号：CN115034449B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202210577252.5
申请日：2022-05-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司芜湖供电公司
IPC: G06Q10/04 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种架空线停电预测神经网络结构搜索方法及装置，所述方法包括基于耗时要求和网络参数‑耗时映射关系，构建基模型；按照目标网络规模，从基模型中采样第一子网络，使用训练数据集对第一子网络进行训练，使用评测数据集上对第一子网络进行评测，使得基模型的性能在架空线停电预测任务中收敛；从收敛的基模型中采样第二子网络，得到多个满足耗时要求的第二子网络，并基于评测数据集和评测标准对第二子网络的性能进行评测，确定最优子网络；将最优子网络作为停电预测模型，实现架空线停电预测。本发明通过搜索合适的模型参数，使得目标网络在能够满足神经网络部署耗时要求下，性能达到最优。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119761737A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411840817.X
申请日：2024-12-13
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司合肥供电公司 , 合肥工业大学
Inventor： 娄伟 , 朱胜龙 , 赵成 , 刘峣 , 王浔 , 朱健 , 程道卫 , 陈璐 , 王明 , 孙立成 , 周杨俊冉 , 郭长发 , 赵晔 , 张凯棋 , 赵永智 , 杨书航 , 齐先军 , 杨越 , 杨晓东 , 龚梦杰
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种需求响应基线负荷的混合区间‑点预测方法，将历史基线负荷和气象特征数据划分为训练集和测试集；在训练集上，训练卷积神经网络模型，提取气象特征与基线负荷之间的复杂关系；在测试集上，输入气象特征数据获得基线负荷的预测曲线；重复上述训练和预测，得到测试集基线负荷预测的样本数据及置信区间模型；通过计算均值函数和中位数函数及二者分别与实际基线负荷值的均方根误差，获得点预测模型；最后根据未来的气象特征数据和上述基线负荷混合区间‑点预测模型，进行未来时段的基线负荷预测，输出区间和点预测结果。本发明方法既能通过区间预测结果体现基线负荷预测的不确定性，又能提供点预测结果以便于用户负荷削减量的计算。
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公开(公告)号：CN119647028A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411568962.7
申请日：2024-11-05
Applicant: 国网安徽省电力有限公司蚌埠供电公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
IPC: G06F30/18 , H02J3/00 , H02J3/28 , H02J3/32 , H02J3/38 , G06F30/20 , G06N5/04 , G06F113/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了三微融合配电网‑交通网系统运行模式设计方法，包含以下步骤：步骤1、建立三微融合配电网‑交通网耦合系统结构；步骤2、建立三微融合配电网‑交通网耦合系统模型；步骤3、建立基于纳什‑哈萨尼理论的三微运行模式。本发明所提出的方案能够最优地协调所有资源，可以显著提高运营经济性和资源利用率，体现了所提出的三微融合配电网‑交通网耦合系统运行模式的优越性。
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公开(公告)号：CN119199392A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411531238.7
申请日：2024-10-30
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种配电网线路故障行波脉冲特征提取方法，其包括步骤：100：采集一段时间内的配电网的线路行波电流数据，获取线路行波电流时间序列；200：基于线路行波电流时间序列构建行波电流向量矩阵；300：基于行波电流向量矩阵获取其样本协方差矩阵，并且基于所述样本协方差矩阵获取其特征根；400：对所述特征根进行排序，将最大特征根对应的行波电流向量所对应的时间序列作为疑似故障脉冲信号序列；500：基于所述疑似故障脉冲信号序列，生成其三维相空间轨迹；600：基于三维相空间轨迹，获取三维相空间轨迹的比重维数；700：将所述比重维数与设定的阈值进行比较，若大于所述阈值，则判定该疑似故障脉冲信号序列中含有故障脉冲。本发明实现了配电网线路故障行波脉冲的快速准确识别。
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公开(公告)号：CN115034447B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202210577238.5
申请日：2022-05-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06F16/2458 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种架空线停电风险预测方法及装置，所述方法包括获取架空线结构化信息特征数据；利用训练好的停电预测模型对架空线结构化信息特征数据进行处理，得到停电预测结果；其中，停电预测模型包括Backbone网络、Transformer_Encoder模块、Attention_Module网络、Transformer_Decoder模块和MLP_3模块。本发明设计基于Transformer端到端的神经网络结构作为停电预测模型，得益于Transformer结构能够捕捉长距离特征依赖性，可提升网络的预测精度；并引入注意力机制，提升模型的预测性能。
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公开(公告)号：CN118885549A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410914255.2
申请日：2024-07-09
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司池州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司铜陵供电公司 , 国网安徽省电力有限公司蚌埠供电公司
Inventor： 冯玉 , 吴少雷 , 朱胜龙 , 吴凯 , 范申 , 陈振宁 , 王鲸杰 , 骆晨 , 左宇翔 , 戚振彪 , 葛锦锦 , 冯乔 , 李君 , 詹斌 , 周云生 , 陈诚 , 王志强 , 史亮 , 周建军 , 娄伟 , 王明 , 孙立成
IPC: G06F16/29 , H04L67/12 , H04L67/55 , G01C21/20 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了配网不停电作业绝缘斗臂车停放位置智能推荐方法及系统，具体涉及车辆停放管理和地形分析技术领域，包括以下步骤：将目标区域划分为若干网格，并对每个网格进行平坦度信息监测，评估停放满足度，初步识别适合绝缘斗臂车停放的位置；然后对这些网格进行道路和地形特征分析，并通过预先训练的机器学习模型生成第一推荐系数，将网格划分为高、低推荐度；对高推荐度网格进行排序并进行模拟停放操作，生成第二推荐系数，最终将系数最大值对应的网格标记为最优停放区域；本发明通过智能化的停放位置推荐和模拟验证，大大降低了车辆停放过程中的风险，避免了因停放位置不当导致的安全事故，而且减少了人工选址的时间和成本。
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