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公开(公告)号：CN118157329A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410580162.0
申请日：2024-05-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请提供了一种基于数字孪生的配电网动态重构控制方法及系统，涉及配电网重构技术领域，该方法包括：基于配电网拓扑结构、运行信息、电路设备参数，构建配电网数字孪生模型；将实时配电网运行信息导入数字孪生模型进行监测评估，确定配电网异常数据，进行异常定位及反馈；基于配电网拓扑结构进行溯源，按照溯源结果匹配节点算子进行参数寻优，获得重构参数进行控制，其中节点算子包括寻优模型。通过本申请可以解决无法根据配电网运行状态快速准确设置重构参数，导致重构参数设置的匹配度、准确性和时效性较差，造成动态重构调整的精准度和效率较差的技术问题，可以提高重构参数设置的精准性和效率，实现快速精准控制配电网动态重构的目标。
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公开(公告)号：CN117409529A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311325941.8
申请日：2023-10-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G08B17/12 , G08B17/06 , G08B17/10 , G06V20/52 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/096 , G06N3/09
Abstract: 本申请公开了一种多场景电气火灾在线监测方法及系统，涉及自动化智能监测技术领域，所述方法包括：动态监测获取目标运行参数、目标环境特征；对云电脑中存储的电能设备的历史同类设备火灾记录进行监督学习，得到电气火灾预测模型；基于知识蒸馏原理由电气火灾预测模型得到智能预测模型，并将目标运行参数和目标环境特征作为智能预测模型的输入变量，得到目标预测结果；一旦目标预测结果达到预定火灾阈值，则启动CCD图像传感器对电能设备进行图像监测，得到目标图像时序；基于显示器实时显示的目标图像时序对电能设备进行可视化火灾监测。具有布设便捷、抗环境干扰能力强、监测模型简单节约算力，适配多种业务场景的技术效果。
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公开(公告)号：CN117389732A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311372652.3
申请日：2023-10-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本公开提供了一种基于数字孪生的算力资源配置优化方法及系统，涉及算力资源配置技术领域，该方法包括：结合数字孪生构建区域一体化算力网络；采集获取局域电力网络；对局域电力网络与区域一体化算力网络进行映射关联；确定目标处理任务；确定目标算力配置点；基于目标算力配置点，针对目标处理任务，结合网络关联进行电力数据调用与处理，确定任务处理结果。通过本公开可以解决现有技术中存在由于传统的电力系统中算力资源分配与数据处理效率较低，导致电力数据中心响应电力和算力的需求速率较低的技术问题，实现提高电力系统中算力资源分配与数据处理效率的目标，达到提高电力数据中心响应电力和算力的需求速率的技术效果。
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公开(公告)号：CN117318033A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311254922.0
申请日：2023-09-27
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q50/06 , G06Q10/0631 , H02J3/46
Abstract: 本公开提供了一种结合数据孪生的电网数据管理方法及系统，涉及数据管理技术领域，该方法包括：构建智能电网数据管理平台；搭建第一电网的第一电力设备拓扑网络；以数据交互中心接收第一电网的第一电力资源需求；执行第一电力资源需求的设备控制决策解析，获得第一电力决策；生成第一决策孪生分析结果；获得第一电力优化决策，将第一电力优化决策加密传输至第一电网的控制终端。通过本公开可以解决了现有技术中无法根据电力资源需求进行适应性地电网设备控制，导致电网设备控制适应度低、精准性差的技术问题，实现根据电力资源需求进行适应性地电网设备控制的目标，达到提高电网设备控制适应度和精准性的技术效果。
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公开(公告)号：CN117289022A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311237916.4
申请日：2023-09-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G01R23/16 , G01R23/165
Abstract: 本发明提供了一种基于傅里叶算法的电网谐波检测方法及系统，涉及谐波检测技术领域，包括：获得电网设备数据信息，包括设备型号、设备数量、工况参数，进行分类筛选获取非线性元件，进行标记，布设波形监测点，同步输出波形曲线图集，对波形曲线图进行预处理，得到波形曲线预处理图集，进行初次频谱处理，得到快速频谱处理图集，进行二次频谱处理，得到二次频谱处理图集，进行谐波检测和诊断，获取谐波检测结果。本发明解决了传统电网谐波检测方法对于测试位置的选择人工干预较多，并且无法精确识别和监测谐波发生位置，并且对大量波形数据处理速度较慢，导致存在效率低下和人工成本高的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117239928A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311219283.4
申请日：2023-09-21
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本公开提供了一种深度学习的电力数据监控方法及系统，涉及数据监控技术领域，该方法包括：获得第一设备对象；对第一设备对象进行监测采样得到第一设备指标参数；利用数据孪生技术原理构建第一设备对象的第一孪生模型，标记至第一孪生模型；组建目标电网的目标电力监控孪生模型；对目标电力监控孪生模型的目标参数集进行分析，生成目标预测信息；对目标电网进行预调控。通过本公开解决了现有技术中存在电力监控系统由于对每个节点全面精细化监测程度较低，导致电力监控系统中电力监控的全面性及效率较低的技术问题，实现提高电力监控系统对每个节点全面精细化监测程度目标，达到提高电力监控系统中电力监控的全面性及效率的效果。
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公开(公告)号：CN117154739A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311417063.2
申请日：2023-10-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种根据用电特征的用户配电控制方法及系统，涉及车辆姿态检测技术领域，方法包括：通过电网数据中台提取目标区域用户的多个用电时段获取用电标识数据；检索大数据中的第二用电数据，确定第一用电特征；基于电网数字孪生技术，构建控制目标区域电网的电力数字孪生模型；得到用户模拟配电数据；计算用户模拟配电数据与用户实际配电数据的偏差值，获取电网评估结果；根据电网评估结果对目标区域内的用户在多个时段内进行配电控制，确定多个配电控制策略，解决了现有技术中存在的配电工作由于不够严谨且不够直观而导致系统复杂无法及时进行控制调整的问题，实现了关于用户配电控制的合理化精准调控。
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公开(公告)号：CN111695622B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202010518643.0
申请日：2020-06-09
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 东南大学
IPC: G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种变电作业场景的标识模型训练方法、标识方法及装置，其中，变电作业场景的标识方法包括：采集待测区域中不同子区域的连续图像，建立图像数据集，从图像数据集中提取关键帧图像，并根据关键帧图像进行目标检测，获取关键帧图像的物体信息；对关键帧图像进行图像分类，确定各子区域的关键帧图像的场景信息；根据物体信息及场景信息确定待测区域的物体特征、场景特征及历史场景特征；根据物体特征、场景特征及历史场景特征及预设的场景标识模型进行场景标识，生成目标场景信息。通过实施本发明，避免了因单一信息来源而导致场景误分类，提高了场景识别的准确性。
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公开(公告)号：CN115285136A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210842510.8
申请日：2022-07-18
Applicant: 东南大学
IPC: B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于模型预测控制的拟人化控制器设计方法，涉及智能交通技术领域，解决了现有自动驾驶技术偏向同质化、不符合驾驶员个性化操纵偏好的技术问题，其技术方案要点是设计基于模型预测控制的路径跟踪控制器，采用不同驾驶员个性化的视觉预瞄‑反馈控制‑比例增益‑神经肌肉延迟行为对路径跟踪控制器进行拟人化改进，有效提高不同驾驶员对于车辆操纵的满意程度。该方法能够实现智能汽车的拟人化驾驶，提高人类驾驶员对于智能汽车的信任感和接受度，具有很强的实用性，以及广阔的商业应用前景。
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公开(公告)号：CN107967457A
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201711210005.7
申请日：2017-11-27
Applicant: 全球能源互联网研究院有限公司 , 东南大学 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
CPC classification number: G06K9/00684 , G06K9/6202
Abstract: 一种适应视觉特征变化的地点识别与相对定位方法及系统，包括：采集室外场景图像；基于所述室外场景图像和预先构建的场景库和场景分类器得到场景识别结果；基于所述场景识别结果和预先构建的环境概要地图得到相对定位结果。本发明采用机器学习技术提高了地点识别的准确性，借助开放大型标注图像数据集上训练的深度卷积神经网络模型来提取图像特征，而非人为地选取某一种固定的特征提取算子，因此特征提取更能适应视觉特征变化的情况。
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