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公开(公告)号：CN113052362B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202110191156.2
申请日：2021-02-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 一种主配协同检修计划时间窗优化方法及系统，针对电网检修窗内多个检修计划之间存在的关联交叉影响导致重复停电及影响电网安全运行问题，提出了考虑安全约束、互斥特性、供电可靠性等多种因素的评估指标，以检修互斥的不可行度、违反检修公司资源约束的程度最小为目标建立检修时间窗多目标优化模型，采用单纯形法线性规划法进行求解，形成检修时间窗内主配协同的检修计划优化策略。本发明适用于电力系统检修计划多约束条件目标优化领域，以时间窗内多条检修计划对电网影响最小为指标，为检修计划合理安排提供一种方法及系统，确保电网安全可靠运行。
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公开(公告)号：CN113890114A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111199667.5
申请日：2021-10-14
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明涉及新能源电网优化调度领域，尤其是一种主配用多层级电网灵活调节能力挖掘方法，现提出如下方案，其包括建立输电网‑配电网‑微电网协同的灵活调节能力感知与优化模型，在各类型灵活调节资源模型的基础上，基于鲁棒优化方法，对不同层级接口处的不确定性和调节能力进行了统一建模，提出了该层级是否具备灵活调节能力的判据，采用列约束生成算法对鲁棒优化模型进行了求解，设计了基于灵活调节资源价格交互的双层优化方法，微电网、配电网在进行分布式新能源发电就地消纳优化的同时，降低本层级给上级电网带来的不确定性，并挖掘自身提供灵活调节能力的潜力，实现新能源消纳能力的多层级协同提升。
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公开(公告)号：CN112039438A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202011045152.5
申请日：2020-09-28
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： H02S50/10
摘要： 本发明公开一种光伏方阵串内的故障趋势精准定位方法及其系统，故障趋势精准定位方法包括以下步骤：实时监测光伏方阵中各个光伏串支路电流Ii，通过Ii计算各支路电流平均值 引入残差ri及预设阈值εTh；通过残差ri及预设阈值εTh的大小比对判断是否发生光伏发电系统光伏方阵中发生光伏串内故障；如若发生故障，则检测算法是否已经存在光伏阵列故障自动检测及定位模型，如果存在则进入故障自动检测及定位算法转换模块，当系数残差Exsit为1，利用故障定位函数进行故障定位，输出故障定位信息。本发明故障趋势精准定位方法故障类型针对性强，调用物理量较少，针对光伏方阵内部光伏串之间的故障，对每串电流检测值，能够实时对串内故障进行检测，有效地防止故障规模扩大化。
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公开(公告)号：CN109782124A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811584067.9
申请日：2018-12-24
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 一种基于梯度下降算法的主配用一体化故障定位方法及系统。在该故障定位方法中，基于梯度下降算法对实现主配用一体化网络模型的故障定位，同时基于上述方法，构建了由数据采集模块，分析模块以及准确率评估模块构成的故障定位系统。本方法以一个IEEE标准33节点拓扑算例进行验证。算例通过模拟电网故障，通过数据采集模块统计各节点测量多维度数据并预处理，运用神经网络梯度下降算法思想，建立多层神经网络，选择合适的激励函数进行非线性激励，基于梯度下降算法对模型定位的准确度进行优化，在故障定位计算模块中给出故障支路定位结果。算例仿真表明，能够以较高的精确度对故障发生支路进行定位。该故障定位方法可以有效地定位电网故障发生支路，对电网的运行抢修提供有效的决策依据，减少经济损失。
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公开(公告)号：CN110110759B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN201910300750.3
申请日：2019-04-15
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/2411 , G06F18/2415 , G06F17/18 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供了一种基于多维度信息识别的电网电气信息指向方法及系统，首先对台区和上层变压器数据进行采集和预处理；其次基于处理后的台区与上层变压器负荷数据构建0‑1规划模型，并基于模型寻优，获取电气指向概率；随后基于处理后的台区与上层变压器电压数据进行电压相关性分析，获取相关系数；最后对得到的概率，电压相关数据进行归一化处理，通过机器学习‑SVM算法获取电气正确指向关系。本发明基于概率负荷匹配和电压相关性计算，可实现对当前电力公司系统上层变压器和台区建立正确的电气指向关系；能够更正当前电力系统中由于临时增设线路而导致系统电气指向信息不一致问题，降低调度人员的操作风险，确保电网安全运行。
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公开(公告)号：CN113580994B
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202110897408.3
申请日：2021-08-05
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： B60L53/62
摘要： 一种电动汽车集成充电智能趋优方法及其系统。该方法首先针对每一个时间间隔t，采集每一个时间间隔内连接到充电桩的电动汽车信息；然后，建立电动汽车能量需求的数学模型并对电动汽车进行群体分类，分为刚性充电群体(群体1)、柔性充电群体(群体2)和放电群体(群体3)；根据电动汽车的剩余停留时间和电池SOC状态，计算电动汽车的充电/放电优先级，并根据优先级对电动汽车的充电电量进行分配；之后结合停车场的实时充放电情况，对停车场中需要进行充电的电动汽车充电电量进行调整；最后，更新电动汽车的充电数据并根据判定条件选择结束本方法或优化下一个时间间隔t的充放电分配；本发明还公开了基于该方法的集成充电智能趋优系统。
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公开(公告)号：CN114498700A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111646054.1
申请日：2021-12-29
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 一种基于分布式灵活资源的台区经济性虚拟增容方法，能够在台区优化调度过程中保证不超过台变实际容量的前提下，经济性的增加分布式资源的调配，从而容纳台区高峰时期负荷，达到虚拟增容的效果。主要步骤如下：建立电动汽车充电上层模型，模型以用户的费用最小为目标；建立台区分布式灵活资源的经济性虚拟增容下层模型；求解双层优化模型，使用KKT条件将双层优化模型转换为单层优化模型；采用列约束生成算法(C&CG)求解转换后的单层不确定性模型。本发明通过建立不确定性优化的双层优化模型，解决了不确定性情况下，经济性调配台区分布式灵活资源，保证了电动汽车用户的经济充电需求，也消除台变越限隐患。
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公开(公告)号：CN114492941A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111646119.2
申请日：2021-12-29
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 一种基于集群划分和数据增强的整县分布式光伏预测方法，具体是：对整个县的光伏出力历史数据库选择晴天的典型功率曲线，以单站最大功率对出力进行标幺化；计算皮尔逊相关系数作为距离度量，利用基于密度的抗噪聚类算法(Density‑Based Spatial Clustering of Applications with Noise，DBSCAN)对光伏站点进行聚类，形成集群划分，对于异常点，使用k近邻搜索，划分到最近集群；在集群内通过生成式对抗神经网络对历史数据进行数据扩充；将原始数据和生成的数据图片化共同训练深度卷积网络预测模型。本发明的预测方法通过改进的GAN的动态博弈过程训练过程学习到原始数据分布，然后生成相应分布的数据，补充了整县光伏历史数据库，通过增强的训练集训练深度卷积神经网络，提高了模型预测精准度。
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公开(公告)号：CN116979532B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311238084.8
申请日：2023-09-25
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 南京工程学院 , 国网能源研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/20 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种电力系统动态状态估计可观性评估方法和系统，所述方法包括：获取电力系统中所有电气节点的特性、连接拓扑和量测数据；根据电气节点的性质，对所有的电气节点进行分类；依据动态状态估计具备可观性的条件，根据各电气节点的量测数据数量对所有电气节点进行聚类，得到全数据、第一类缺型数据、第二类缺型数据，结合电气节点连接拓扑，通过基于电气节点类型进行的动态状态估计和数据补全进行可观性区域扩展，确定动态状态估计的可观性区域、处理后可观性区域以及不可观性区域。本发明可以更快更准的确定可观性的动态状态估计分区，可实现区域动态状态估计可观性评估和可观性区域面积最大化，帮助更好的评估配
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公开(公告)号：CN117390502A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311711786.3
申请日：2023-12-13
申请人： 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 南京工程学院 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 国网能源研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要： 一种基于ResIOFNN网络的电压数据缺失值填补方法及系统，包括：获取电网的历史数据，对电网历史数据进行预处理和特征分析后划分为训练数据、验证数据、测试数据；根据日负荷情况对训练数据进行场景分类，将数据的场景划分成工作日、休息日和节假日，并对数据按照场景分别编码；搭建ResIOFNN网络并基于训练数据、验证数据和测试数据对其进行训练及参数调整，得到数据填补模型；采集存在缺失数据的电压数据集，提取缺失数据前已知电压数据的特征，对缺失数据进行场景编码，并通过数据填补模型得到缺失数据对应的电压数据值进行填补。本发明能够充分利用深度学习技术对电压相关属性的历史数据进行电压缺失值的填补，提高了电压填补值的准确性。
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