-
公开(公告)号：CN116055651A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310032496.X
申请日：2023-01-06
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: H04N1/44 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本申请公开了一种多中心能源经济数据的共享访问方法、装置、设备及介质，通过获取多个数据中心的能源经济图像数据，对能源经济图像数据进行数据对齐，得到目标图像数据，增强系统性和稳定性；利用预先训练完成的卷积自编码器模型中的编码器，对目标图像数据进行加密，得到目标图像数据的隐层空间特征；基于隐层空间特征，建立能源经济图像数据的加密数据库，加密数据库中的隐层空间特征用于权限访问方法对应的目标解码器进行加密得到目标能源经济图像数据。实现适应能源经济数据的复杂情况，只有具有访问权限的权限访问方可以调用解码器，且只能访问特定的能源经济数据，增强了能源经济数据的可靠性、安全性和保密性。
-
公开(公告)号：CN115829123A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211531078.7
申请日：2022-12-01
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于灰色模型与神经网络的天然气需求预测方法及装置，所述方法包括：采集关于天然气需求特征的特征数据集，所述特征数据集包括时间特征数据和相关因素特征数据；利用所述特征数据集构建灰色模型，并利用WOA算法对所述灰色模型进行优化，得到优化模型；获取所述优化模型的初始预测数据，采用所述初始预测数据对预设的组合神经网络进行模型训练生成预测模型，并调用所述预测模型进行短期需求预测。本发明可以利用灰色模型对各类相关因素和信息进行深层挖掘，再利用深层挖掘的信息对组合模型进行模型训练以及需求预测，通过各类深层挖掘信息的映射和关联进行模型训练，能提高模型预测的准确率，减少预测的误差。
-
公开(公告)号：CN113098037B
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202110332740.5
申请日：2021-03-29
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: H02J3/28
Abstract: 本发明公开了一种热电混合储能系统的控制方法及其系统，所述方法包括：当处于用电高峰期时，控制储气罐给膨胀机供气，并控制高热储能罐给所述膨胀机供热，其中，所述膨胀机产生的电能用于供给电市场；当所述高热储能罐存在剩余高热时，通过换热器将所述高热转换为低热并存储至低热储能罐，所述低热用于供给热市场。本发明提供的热电混合储能系统的控制方法，在基于A‑CAES系统的基础上，通过将高热转低热存储，从而降低热储能的损耗，克服了现有储能系统储能功能单一的缺点、提高了能量循环利用率。
-
公开(公告)号：CN115345260B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211270172.1
申请日：2022-10-18
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06F30/20 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06Q50/06 , H02G1/02 , G06F113/16
Abstract: 本发明公开了一种冰灾下输电网脆弱线路辨识方法、装置及存储介质，所述方法包括：确定冰灾下输电网中各线路的覆冰厚度；根据各覆冰厚度确定各线路的故障概率；基于各线路的故障概率，采用蒙特卡洛仿真得到若干线路连锁故障事故链，并根据各线路连锁故障事故链构建连锁故障关联矩阵；其中，连锁故障关联矩阵中的每一元素为：元素所对应的故障线路与另一故障线路的关联权重；根据连锁故障关联矩阵确定各线路的节点权重度数；将节点权重度数最大的前M条线路作为脆弱线路。通过实施本发明能有效辨识冰灾下输电网中的脆弱线路。
-
公开(公告)号：CN115345391A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211283409.X
申请日：2022-10-20
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种电‑气能源系统的灾后恢复方法、装置及存储介质，其中方法包括：以电‑气能源系统运行的失负荷最小为优化调度目标建立目标函数，电‑气能源系统包括电力系统和天然气系统；构建天然气系统约束条件、电力系统约束条件和电‑气系统耦合约束条件；根据目标函数和天然气约束条件、电力系统约束条件和电‑气系统耦合约束条件构建灾后恢复数学模型；对灾后恢复数学模型进行非线性约束线性化，并对非线性约束线性化后的数学模型进行仿真分析，得到电‑气能源系统在灾后预设时间段内的负荷损失最小的优化调度策略。本发明能够有效提高能源系统整体的恢复效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115345260A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211270172.1
申请日：2022-10-18
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06K9/62 , G06F30/20 , G06Q50/06 , H02G1/02 , G06F113/16
Abstract: 本发明公开了一种冰灾下输电网脆弱线路辨识方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：确定冰灾下输电网中各线路的覆冰厚度；根据各覆冰厚度确定各线路的故障概率；基于各线路的故障概率，采用蒙特卡洛仿真得到若干线路连锁故障事故链，并根据各线路连锁故障事故链构建连锁故障关联矩阵；其中，连锁故障关联矩阵中的每一元素为：元素所对应的故障线路与另一故障线路的关联权重；根据连锁故障关联矩阵确定各线路的节点权重度数；将节点权重度数最大的前M条线路作为脆弱线路。通过实施本发明能有效辨识冰灾下输电网中的脆弱线路。
-
公开(公告)号：CN113569114A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202111139454.3
申请日：2021-09-28
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06F16/904 , G06F21/60 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种系统数据的可视化展示方法及装置，所述方法适用于后台服务器，所述后台服务器与用户终端连接，所述方法包括：在接收用户终端发送的展示指令时，响应所述展示指令获取待展示数据，所述展示指令为用户查看并触发所述用户终端后生成的操作指令；按照预设的特征列表从所述待展示数据中提取特征数据；根据所述特征数据的数据容量制作展示动画或展示图标；将所述展示动画或所述展示图标加密发送至所述用户终端，供所述用户终端展示所述展示动画或所述展示图标。本发明在获取待展示数据后，根据数据的容量制作成对应的展示动画或展示图案，从而实现数据的可视化展示，提高数据的关联性，以及提高数据的展示效果，提高用户查看的使用体验。
-
公开(公告)号：CN113036791A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110215817.0
申请日：2021-02-26
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种混合储能、光伏、热能联产系统，包括：PV面板、集热装置、光伏电池及混合储能装置；所述PV面板用于接收太阳光进行光生伏特效应，并将产生的电能及热能分别输入至所述光伏电池及所述集热装置；所述混合储能装置，由锂电池与超级电容器串联组成，用于根据光伏弃光进行充电及储能，并将储能后的电量用于调频及调峰。其中，所述锂电池由受控电压源与内阻串联构成，所述超级电容器由理想电容器与等效内阻串联构成。本发明提供的混合储能、光伏、热能联产系统，通过增设由锂电池与超级电容组成的混合储能部分，帮助消纳光伏发电中的弃光，并利用弃光电量参与调峰、调频等多元服务，提高了光伏利用率和经济效益。
-
公开(公告)号：CN119379035A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411473250.7
申请日：2024-10-22
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的多元负荷像素矩阵能源系统调控方法及装置，方法包括：获取能源系统的待处理源荷数据；其中，待处理源荷数据包括：源侧的历史出力序列数据以及荷侧的历史负荷序列数据；将待处理源荷数据输入源荷联合预测模型中，以使源荷联合预测模型将历史出力序列数据转化为风光出力像素矩阵，将历史负荷序列数据转化为多元负荷像素矩阵，并分别从风光出力像素矩阵和多元负荷像素矩阵中提取待处理特征，将待处理特征中各特征进行融合共享，得到源荷预测数据；根据源荷预测数据对能源系统进行源荷联合调控。通过实施本发明能解析源侧和荷侧的耦合关系，实现能源系统源侧和荷侧的同步预测，提高源侧和荷侧预测数据的准确性和效率。
-
公开(公告)号：CN119378744A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411475168.8
申请日：2024-10-22
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N20/00 , G06N5/01 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于智能模型迁移的需求响应潜力预测方法及装置，其中方法包括：获取待预测时段的重要特征数据，并将获取到的重要特征数据输入至通过迁移学习和在线学习方法训练得到的需求响应潜力预测模型中，得到待预测时段的需求响应潜力值，并根据预测结果进行调控。本发明方法提出的需求响应潜力预测模型结合了迁移学习和在线学习的优势，相较于现有技术，可以动态跟踪新客户响应行为的变化。由此可见，提高了新签约客户的需求响应潜力预测精度，使得预测结果更加准确，并有利于调控策略的制定。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
153
records
(took 0.087 seconds)
