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公开(公告)号：CN112541546A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011463720.3
申请日：2020-12-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多场景模型的光伏电站典型场景生成方法，首先，获取配电网络下多个光伏电站出力的历史数据，形成由个光伏电站的历史出力数据组成的多维数据集；然后，对多维集进行基于局部密度中心的聚类，将所有数据点分为多个场景；再按照聚类生成的多个场景分别建模，使用核密度估计法和Copula函数估计多个光伏电站出力在各个场景下的联合概率分布；最后，利用拉丁超立方采样方法对每个场景下的最优Copula函数抽样，生成光伏出力典型样本，对生成的样本进行蒙特卡洛概率潮流计算，从而对配电网电压质量进行分析。该方法能够高效地实现对多个光伏电站出力的精确建模。
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公开(公告)号：CN112488415A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011464701.2
申请日：2020-12-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 东南大学
Abstract: 一种基于经验模态分解和长短时记忆网络的电力负荷预测方法，首先，获取历史时刻的电力负荷数据和日期特征因素，并进行预处理；然后对预处理的历史数据进行经验模态分解，分解产生多个本征模函数信号以及残差信号，并分别作为多个神经网络预测的输入；再采用基于长短时记忆神经网络的深层网络分别对多个本征模函数信号以及残差信号进行训练建模，产生多个针对不同分量进行预测的子模型；最后，利用训练生成的多个针对不同分量进行预测的子模型对配变电力负荷在预测日期内的各本征模函数分量进行预测，并最后将各个分量的预测结果求和，产生当日的电力负荷预测结果。该方法将经验模态分解与神经网络两者结合起来，能进一步提升预测效果的准确性。
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公开(公告)号：CN111275163A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201911299248.1
申请日：2019-12-17
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种短期负荷预测方法。通过多轮训练获得一系列弱学习器，然后补偿弱学习器的缺点，构建强学习器，最终最小化浅层神经网络的输出误差，从而提高浅层神经网络的预测精度。设计的损失函数对异常负载数据具有鲁棒性，因此适合于AC/DC配电系统中的负荷预测。改进了神经网络、灰色理论和支持向量机等传统的短期负荷预测方法的精度。
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公开(公告)号：CN111026900A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911313749.0
申请日：2019-12-19
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 杭州昊美科技有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 江苏方天电力技术有限公司
Abstract: 本发明提供了基于供电单元的配电网接线组生成及网架拓扑图生成方法，本发明步骤主要包括：获取单元格中所有线路的变电站和出线设备、线路设备拓扑数据；分析设备线路联络关系并构建供电单元接线组；通过接线组内设备拓扑连接关系生成供电联络路径，构建路径上节点和边，采用分层布局方法进行布局，最后自动生成接线组网架拓扑图并直接输出图模。这对于在模型过渡态和目标态下识别供电单元接线组网架标准化程度，展示供电单元规划可视化成果、实现供电单元负荷转供方案优化，全面提升配电网网架架构和供电可靠性等具有指导意义。
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公开(公告)号：CN108206529A
公开(公告)日：2018-06-26
申请号：CN201711471970.X
申请日：2017-12-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网公司 , 东南大学
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明涉及抑制电力系统低频振荡的方法，该方法包括首先，利用量测环节对系统进行信号采集，对所获得的信号源进行隔直环节的处理；之后利用带通滤波环节对信号源进行滤波处理，得到各个振荡模态下的低频振荡转速及其变化率信号；然后，通过Sugeon型模糊推理系统生成附加的阻尼控制信号，将所得的控制信号进行放大、叠加、限幅之后，再将控制量引入基于DQ解耦矢量控制的UPFC电流控制内环中；最后，利用UPFC装置向系统注入对应频率的低频电流，从而达到抑制电力系统低频振荡的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119695838A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411482999.8
申请日：2024-10-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 浙江大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/36 , G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种换相失败引起暂态功角失稳影响因素的分析模型构建方法，构建基于直流输电系统的两机送端系统模型，所述两机送端系统包括两台发电机和两条母线；根据两机送端系统模型建立两台发电机之间功角摇摆的解析表达式；根据功角摇摆的解析表达式计算功角动态特性参数，由功角动态特性分析功角失稳的影响因素，并阐述了各影响因素与功角特性的关系，可以为交直流电网的规划运行提供参考，保障系统的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN114186849B
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202111508617.0
申请日：2021-12-10
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06F30/20 , G06N7/01 , G06F17/18 , G06Q50/06 , G06Q10/0639 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供了计及二次系统影响的电力系统连锁故障风险评估方法及其系统，该方法首先考虑电力系统潮流信息，建立电力线路故障概率模型；其次，考虑电力二次系统中切负荷装置故障对电力一次系统的影响，基于马尔科夫链法，寻找电力系统连锁故障的完整事件链；最后，基于风险价值理论，建立多种系统级的风险指标，结合层次分析法，提出系统综合风险指标；进而提出考虑二次系统影响的电力系统连锁故障风险评估方法，该方法能全面合理的评估了计及二次系统的电力系统运行风险。
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公开(公告)号：CN114221334B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202111518433.2
申请日：2021-12-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院
IPC: H02J3/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于图神经网络的快速状态估计方法，该状态估计方法利用全网已有的量测数据，对全网的节点进行实时的高精度的测量；同时，本发明的状态估计方法通过将数据采集与监视控制和广域测量系统的状态估计值输入到图神经网络模型中训练，可以得到预测精度高的网络模型，该图神经网络模型可以直接处理电力系统的节点信息和拓扑结构信息，通过端对端的任务学习实现对全网状态的实时估计。
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公开(公告)号：CN114268102B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202111596027.8
申请日：2021-12-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明的基于解析式概率潮流模型的电力系统运行状态量化方法，包括如下步骤：步骤1）建立线性概率潮流模型；步骤2）结合线性概率潮流模型建立节点n的频率调节模型，在所述频率调节模型的基础上引入用于对节点n频率控制的有功功率不平衡量的调频因子，经推导后得到关于有功功率和无功功率X和电力系统运行状态Y的线性潮流模型；步骤3）根据高斯混合模型的线性不变性根据X的高斯混合模型参数集，解析地得到Y的高斯混合模型参数集，最终得到电力系统运行状态的分布。有益效果：本发明的方法构建了电力系统运行状态随机分布的解析表达式，能更高效地进行后续电力系统安全分析、电力系统优化等工作。
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公开(公告)号：CN116845895A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310603844.4
申请日：2023-05-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 中国农业大学
IPC: H02J3/06 , G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , H02J3/14
Abstract: 本发明提供一种配电台区电负荷曲线整形方法、装置、设备及存储介质，涉及配电网技术领域。该方法包括：获取配电台区电负荷曲线的异常数据；基于异常数据，对配电台区电负荷曲线的整形需求进行处理，确定整形需求优先级排序结果；对整形需求优先级排序结果进行计算，得到配电台区电负荷曲线的整形功率需求；基于配电台区电负荷曲线的整形功率需求，确定配电台区对应的目标整形能力；基于预设的调控指标和目标整形能力，确定配电台区的调控措施评价策略；根据配电台区的调控措施评价策略，调节配电台区电负荷曲线。能够有效利用配电台区内柔性负荷的调节能力，灵活的调节配电台区电负荷曲线，降低峰谷差率，提高配电台区的运行安全性。
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