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公开(公告)号：CN116451035A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310450686.3
申请日：2023-04-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
IPC: G06F18/15 , G06F18/2433 , G06F18/243 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种提高分布式光伏预测精度的数据特征工程处理方法，包括：基于iForest算法进行初始数据识别；超分辨率重构‑双通道卷积神经网络进行数据重构，得到重构数据；通过皮尔逊相关系数将得到的重构数据进行相关性的分析；通过相关性的分析和格兰杰因果检验GCT找到最优时间偏移量输入进物理模型，将风速和风向进行变换和气象数据的归一化输入数据驱动模型进行处理。本发明中的物理模型的数据处理，专门用于处理场数据的时空相关性，最后引入特征生成技术来实现数据驱动模型的数据特征提取最大化；对缺失数据进行了识别差补，弥补了分布式光伏电站的数据缺失问题，因为该神经网络的双通道处理，差补的缺失数据与原有的相关性较高。
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公开(公告)号：CN113592927A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110842272.6
申请日：2021-07-26
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学技术大学先进技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种结构信息引导的跨域图像几何配准方法，包括获取针对同一区域从不同角度拍摄的源图像和目标图像，针对两种图像构建跨域图像几何配准网络，进行图像结构信息引导的特征提取，进行跨域图像几何配准网络训练形成跨域图像几何配准网络模型，将源图像和目标图像送入训练好的跨域图像几何配准网络模型中，获得源图像和目标图像之间的几何变换参数，根据几何变换参数对源图像进行几何变换和像素插值，实现源图像与目标图像处于同一坐标系下，从而完成跨域图像的全局配准；本发明利用图像对的结构信息来引导网络训练，以降低跨域图像特征差异的影响，提高跨域配准的准确度。
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公开(公告)号：CN117388571A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311333928.7
申请日：2023-10-13
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽省国盛量子科技有限公司
IPC: G01R23/02 , G01R33/032 , G01R15/24
Abstract: 本发明提供一种微波共振频率的获取方法、量子互感器及电流互感器，在微波共振频率的获取方法中，以初步选择的中心频率为界，将调频后的数据分为前后段，在每一段中通过查找最大值以及最小值，来锁定共振频率所在的区间，在此区间中，再查找零值点相邻的正负值，从而根据这两个正负值确定位于两者之间的零值点所对应的频率即为共振频率。简单易行，所需的计算资源以及运行空间相较于现有技术中的曲线拟合较小，能够节省成本，且效率、准确度均较高。基于此微波共振的获取方法所提供的量子传感器以及电流互感器，能够提高精密测量的效率以及准确性。
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公开(公告)号：CN117277271A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311009525.7
申请日：2023-08-09
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
Abstract: 本发明涉及一种机理模型嵌入的深度学习光伏短期预测方法，包括：采用Softsign函数替换LSTM模型的tanh函数，采用CSS函数替换LSTM模型的sigmoid函数，得到改进的LSTM模型；将单二极管模型和改进的LSTM模型结合，得到Diode‑LSTM模型，使用历史数据训练Diode‑LSTM模型，得到训练好的Diode‑LSTM模型，使用训练好的Diode‑LSTM模型对未来一段时间内的光伏发电系统输出功率进行预测；将预测的输出功率与实际输出功率进行比较，评估预测的准确性，并根据需要进行调整和优化。本发明具有更好的梯度传递，Softsign函数的梯度在输入接近于0的时候更加平缓，因此可以更好地传递梯度，避免梯度消失或爆炸的问题，具有更快的收敛速度，具有更好的鲁棒性和更好的泛化能力，可以更好地适应不同的数据集和任务。
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公开(公告)号：CN117191092A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310924953.6
申请日：2023-07-26
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽省国盛量子科技有限公司
Abstract: 本发明涉及量子精密测量技术领域，方案为一种基于波长调节技术的量子传感前端，包含：前端光路模块，用于基频光的获取及光信号的调节、传输；波长转换模块，用于转换基频光的波长使其成为激励激光；固态自旋量子探头，用于在激励激光的作用下产生反馈荧光，本方案在前端设有波长转换模块，其能够将后端输出的低损耗的基频光转化为可用于激励固态自旋量子探头的激励激光，避免了激励激光在检测前端与后端之间传输的损耗，进而有效保证了固态自旋量子探头的激励效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111337751A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010244070.7
申请日：2020-03-31
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 丁津津 , 孙辉 , 高博 , 郑国强 , 李远松 , 张峰 , 汪勋婷 , 谢民 , 王同文 , 叶远波 , 俞斌 , 邵庆祝 , 于洋 , 张骏 , 何开元 , 陈洪波 , 王丽君 , 李圆智 , 谢毓广 , 陈凡 , 肖华锋 , 汤汉松
Abstract: 本发明的一种换流站交流侧阻抗在线测试方法，可解决现有阻抗测试方法复杂且准确率低的技术问题。包括以下步骤：S1、生成测试频率序列；S2、在换流站交流侧串联第一组三相扰动电压；S3、提取换流站的第一组三相响应电流；S4、在换流站交流侧串联第二组三相扰动电压；S5、提取换流站的第二组三相响应电流；S6、计算换流站交流侧在测试频率点的阻抗值。本发明的换流站交流侧阻抗在线测试方法可以高效获取具有实时性的HVDC换流站交流侧阻抗特性数据，该数据可应用于换流站-电网互联系统的稳定性在线分析，为高压直流输电系统的运行提供指导。
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公开(公告)号：CN110796303A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911018674.3
申请日：2019-10-24
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
Abstract: 一种基于EWT和ODBSCAN的短期电力负荷预测方法，可解决单一的预测模型对于具有复杂变化及随机特性的负荷序列，预测难以获得理想的精度的技术问题。本发明提出基于EWT和ODBSCAN的组合预测方法，首先，采用EWT分解负荷，得到不同的固有模态分量；其次，采用合理的方法对各分量进行预测。其中，低频、中频分量采用IRF预测；高频分量具有不确定性，使用ODBSCAN根据气象因素温度和湿度聚类，再根据每类的样本特性选择处理方法。最后，叠加各个分量的预测结果，获取总的预测结果。根据某地市现场实测负荷数据进行实验，预测结果分别与EWT-IRF、EWT-RF、EMD-IRF模型的预测结果进行对比，可以获得更高的预测精度，体现实际负荷的变化规律。
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公开(公告)号：CN119846401A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411841903.2
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
Abstract: 基于里德堡原子的故障电弧信号检测方法及装置，属于电力故障检测技术领域，解决如何提高里德堡原子在非共振情况下对故障电弧信号的响应度，本发明采用双光子级联激发的方式将铯原子从基态经由激发态跃迁到里德堡态，构建EIT光谱线性模型，通过改变探测光功率进而调节探测光拉比频率，使谱图呈现EIT向EIA转变过程的中间态，增大谱图上与故障电弧响应位置的斜率，提高了里德堡原子系统在非共振情形下对故障电弧电磁信号的响应度，显著提升里德堡原子微波传感系统的性能，应用于高压环境下故障电弧信号的检测，对在各种电力设施中降低局域放电故障导致的人员受伤与财产损失风险具有重要意义。
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公开(公告)号：CN111337751B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202010244070.7
申请日：2020-03-31
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 丁津津 , 孙辉 , 高博 , 郑国强 , 李远松 , 张峰 , 汪勋婷 , 谢民 , 王同文 , 叶远波 , 俞斌 , 邵庆祝 , 于洋 , 张骏 , 何开元 , 陈洪波 , 王丽君 , 李圆智 , 谢毓广 , 陈凡 , 肖华锋 , 汤汉松
Abstract: 本发明的一种换流站交流侧阻抗在线测试方法，可解决现有阻抗测试方法复杂且准确率低的技术问题。包括以下步骤：S1、生成测试频率序列；S2、在换流站交流侧串联第一组三相扰动电压；S3、提取换流站的第一组三相响应电流；S4、在换流站交流侧串联第二组三相扰动电压；S5、提取换流站的第二组三相响应电流；S6、计算换流站交流侧在测试频率点的阻抗值。本发明的换流站交流侧阻抗在线测试方法可以高效获取具有实时性的HVDC换流站交流侧阻抗特性数据，该数据可应用于换流站‑电网互联系统的稳定性在线分析，为高压直流输电系统的运行提供指导。
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公开(公告)号：CN108199404B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201711403880.7
申请日：2017-12-22
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明针对现有高渗透率大规模分布式能源系统，在集群划分依据、划分方法方面仍旧处于探索阶段，不便于对高渗透率大规模分布式能源系统开展后续电压调节的问题，提供一种高渗透率分布式能源系统的谱聚类集群划分方法。该方法，包括：通过N个节点之间的电气距离，构造权重矩阵和度矩阵，利用权重矩阵和度矩阵计算标准化的拉普拉斯矩阵LLaplacian并进行降为，采用K‑means算法将数据降维后的矩阵L聚为n个亚群落，确定每个亚群落中的一个节点为该亚群落的聚类质心；构造适应度函数，依据适应度函数确定N个节点的最终亚群落划分结果和每个亚群落的聚类质心。本发明可有效的解决高渗透率可再生能源的过电压问题，并具有良好的实时性。
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