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公开(公告)号：CN114048821A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111388266.4
申请日：2021-11-22
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 清华大学无锡应用技术研究院 , 北京汇思慧能科技有限公司
IPC: G06K9/62 , G06F16/215 , G06F16/22
Abstract: 本申请公开了多维数据融合的监测方法，包括：获取历史多元数据，将历史多元数据源进行预处理，得到统一数据格式的历史多维数据；对统一数据格式的历史多维数据提取特征，得到历史多维特征向量；使用历史多维特征向量建立电气设备状态监测数据模型；获取实时多元数据，将实时多元数据源进行预处理，得到统一数据格式的实时多维数据；对统一数据格式的实时多维数据提取特征，得到实时多维特征向量；将实时多维特征向量投影到电气设备状态监测数据模型上，得到投影结果；将投影结果与预设定的阈值相比较，得到数据监测结果。本申请还公开了监测系统以及电子设备和存储介质。本申请克服了企业各业务系统数据重点和结构不同、信息孤岛与重复交叉问题。
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公开(公告)号：CN114040002A
公开(公告)日：2022-02-11
申请号：CN202111388264.5
申请日：2021-11-22
Applicant: 中国石油化工股份有限公司 , 清华大学无锡应用技术研究院 , 北京汇思慧能科技有限公司
Abstract: 本申请公开了基于物联网的状态监测系统，包括：人工智能模块、大数据云模块、物联网模块、边缘数据中心模块、终端模块；方法包括：所有待监控设备的监控数据通过终端模块分别传递给物联网模块与边缘数据中心模块；边缘数据中心模块将状态监控得到数据传递给物联网模块；物联网模块将所有数据传递给大数据云模块；大数据云模块接收并保存物联网模块传递过来的数据；人工智能模块调用大数据云模块中保存的各种数据与模型，运用人工智能算法进行状态监测，得到新的模型或/和监测结果；大数据云模块接收并保存人工智能模块传递过来新的模型或/和监测结果。本申请还公开了状态监测方法、电子设备及存储介质。本申请改善了石化企业设备状态难以监测的问题。
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公开(公告)号：CN115955161A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310244975.8
申请日：2023-03-15
Applicant: 清华大学无锡应用技术研究院
Abstract: 本发明涉及电机检测技术领域，具体涉及一种自适应异步感应电机转差率估算方法、装置、设备和介质，旨在解决如何提高电机转差率估算的可靠性的问题。为此，本发明提供的方法包括对采集的电流时域信号进行自适应滤波，得到滤除工频信号的电流时域信号；对所述滤除工频信号的电流时域信号进行快速傅里叶变换，得到该电流时域信号的频谱；选取所述频谱中，第一预设序号范围和第二预设序号范围内幅值最大的频点，得到所选频点对应的边频信号的频率；根据所选频点对应的边频信号的频率，得到利用边频信号估算的转差率。
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公开(公告)号：CN116632807A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310003529.8
申请日：2023-01-03
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 清华大学无锡应用技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种柔性负荷识别方法及装置。其中，该方法包括：获取第一采样时段内，目标电网中多个用电账户分别对应的目标负荷数据；对多个用电账户分别对应的目标负荷数据进行第一分类处理，得到第一负荷分类结果，其中，第一负荷分类结果包括：由刚性负荷组成的第一类负荷数据，由复合负荷组成的第二类负荷数据，复合负荷包括刚性负荷和柔性负荷；基于第二类负荷数据，采用K最邻近算法，得到目标电网对应的柔性负荷识别结果。本发明解决了相关技术中存在的用户侧柔性负荷辨识准确性低，进而导致配电网调控平衡性差的技术问题。
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公开(公告)号：CN117151366A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310878943.3
申请日：2023-07-17
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 清华大学无锡应用技术研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q30/0201 , G06F17/16 , G06Q50/06 , H02J3/28 , H02J3/32
Abstract: 本发明公开了一种储能配置方法、装置、存储介质及电子设备。其中，该方法包括：获取多个账户参与方案及其分别对应的电力运行参数；基于多个账户参与方案分别对应的电力运行参数，确定多个账户参与方案分别对应的储能配置结果和辅助服务参数；基于多个账户参与方案分别对应的储能配置结果和辅助服务参数，确定多个账户参与方案分别对应的评价指标；基于对应的评价指标，确定多个账户参与方案分别对应的评分结果；基于多个账户参与方案分别对应的评分结果，确定目标储能配置结果。本发明解决了相关技术中针对单一方案进行储能优化配置的方法，存在的方案选取准确性低、储能配置效果差的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115995817A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202211385140.6
申请日：2022-11-07
Applicant: 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司 , 清华大学无锡应用技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种负荷突变的识别方法、装置及电子设备。其中，该方法包括：获取预设时段内楼宇的光伏发电系统对应的光伏发电功率变化量，风力发电系统对应的风力发电功率变化量，充电桩功率变化量，以及房间功率变化量；基于光伏发电功率变化量和风力发电功率变化量，确定楼宇在预设时段内的反向负荷；以及基于充电桩功率变化量和房间功率变化量，确定楼宇在预设时段内的正向负荷；基于反向负荷和正向负荷，确定楼宇负荷综合变化量；根据楼宇负荷综合变化量，确定楼宇的负荷突变识别结果。本发明解决了相关技术中直接采用楼宇综合能源管理系统进行负荷协调优化运行控制，存在的系统设备复杂且调控成本高的技术问题。
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公开(公告)号：CN119627930A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411736662.5
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京汇思慧能科技有限公司
Abstract: 本发明为一种微电网多目标优化调度方法及装置，属于微电网优化调度技术领域，方法包括以下步骤：确定微电网系统的结构，采集各个分布式电源的设备参数；根据微电网的特性和采集的设备参数建立微电网优化调度模型，所述微电网优化调度模型以最小化用户运行成本以及环境成本为目标函数；利用混沌方程生成MOPSO算法的初始种群，并采用动态调节参数对学习因子的取值进行改进，获得改进后的MOPSO算法；利用改进后的MOPSO算法对微电网优化调度模型进行优化求解，得到各分布式电源的输出功率。本发明同时考虑微电网的成本和环境因素，实现了对微电网的有效调度和管理。
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公开(公告)号：CN117388693B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311659405.1
申请日：2023-12-06
Applicant: 北京汇思慧能科技有限公司
IPC: G01R31/34 , G01R23/165
Abstract: 本发明提供了一种故障检测方法、设备和存储介质，包括利用卡尔曼滤波器对采集的电流信号中的基频分量进行滤波后，得到滤除基频分量的第一目标电流信号，当能够从第一目标电流信号的频谱分辨出频率为(1±2s)fe边频谐波信号时，确定边频谐波信号的频点序号，再基于维纳滤波器，对电流信号中的基频分量进行抑制，得到滤除基频分量的第二目标电流信号，进而得到上述边频谐波信号的频点序号下的边频谐波信号的幅值；然后基于边频谐波信号的幅值对异步电机转子断条故障进行检测，得到故障检测结果，这样，可以得到较为精确的边频谐波信号的峰位和幅值，提高故障检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117388693A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311659405.1
申请日：2023-12-06
Applicant: 北京汇思慧能科技有限公司
IPC: G01R31/34 , G01R23/165
Abstract: 本发明提供了一种故障检测方法、设备和存储介质，包括利用卡尔曼滤波器对采集的电流信号中的基频分量进行滤波后，得到滤除基频分量的第一目标电流信号，当能够从第一目标电流信号的频谱分辨出频率为(1±2s)fe边频谐波信号时，确定边频谐波信号的频点序号，再基于维纳滤波器，对电流信号中的基频分量进行抑制，得到滤除基频分量的第二目标电流信号，进而得到上述边频谐波信号的频点序号下的边频谐波信号的幅值；然后基于边频谐波信号的幅值对异步电机转子断条故障进行检测，得到故障检测结果，这样，可以得到较为精确的边频谐波信号的峰位和幅值，提高故障检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116169708A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211419428.0
申请日：2022-11-14
Applicant: 北京汇思慧能科技有限公司
IPC: H02J3/38 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/18 , G06F30/27 , G06N3/08 , G06N7/01 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于多智能体强化学习的分布式电源自律分散控制方法，它包括：步骤S1、根据分布式电源运行参数，构建分布式电源系统模型；步骤S2、建立马尔科夫决策过程，对分布式电源系统模型的目标函数及约束条件进行优化；步骤S3、将分布式电源优化问题转化为多智能体强化学习寻求最优控制参数策略。本发明提供了一种基于多智能体强化学习的分布式电源自律分散控制方法。保证了配电网中分布式电源的隐私性并减轻计算压力，采用多智能体强化学习算法对模型进行求解，在确切网络模型未知的情况下，可以对高维状态空间进行处理。
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