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公开(公告)号：CN119378205A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411356797.9
申请日：2024-09-27
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F30/20 , H02J3/00 , H02J13/00 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于配电网模块化开发的数字孪生操作仿真系统及方法包括：能够实现对配电网的高效管理和优化。通过模块化设计，系统能够灵活地应对不同分区的特定需求，提高配电网的可靠性和稳定性。同时，通过数字孪生技术，可以在虚拟环境中模拟配电网的实际运行情况，提前发现潜在问题并进行优化，从而降低实际运行中的风险和成本。此外，本发明的系统还具备良好的扩展性，能够根据实际需求进行功能扩展和场景模拟，为配电网的长期发展提供支持。可视化和用户接口模块使得用户能够直观地了解配电网的运行状态，便于进行决策和操作。
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公开(公告)号：CN119375604A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411425015.2
申请日：2024-10-12
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G01R31/08 , G06F18/2411 , G06F18/214
Abstract: 本申请涉及一种配电网故障预警方法、装置、设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。该方法包括：基于两套设备对配电网实时信息的采集和交叉传输，得到两套设备对应的两组实时数据；分别从两组实时数据中提取配电网的故障特征，得到第一故障特征和第二故障特征；将第一故障特征输入预设的分析模型；分析模型用于对第一故障特征进行分析并输出对应的第一故障信息；基于对第二故障特征进行仿真模拟分析，得到第二故障信息；确定第一故障信息与第二故障信息的一致度；若一致度达到预设标准，确定配电网的故障信息并输出对应等级的预警信号。该方法能够实现配电网故障排查处理的自动化、提高配电网故障预警的准确性。
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公开(公告)号：CN117150717A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202310864214.2
申请日：2023-07-14
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑不确定性及相关性的电力系统动态仿真分析方法包括：通过白化变换得到去相关后的数据集；基于所述数据集的矩，通过任意混沌多项式法构建最佳正交多项式基底；通过配点法寻找具有代表性的配点，并进行动态仿真；根据所述多项式基底和所述动态仿真结果，计算多项式系数和概率统计特征。本发明采用纯数据驱动的任意混沌多项式法和白化变换法，可高效地对具有相关性的不确定性进行量化，算法无需假设随机变量的分布与参数，更为贴近实际，具有良好的工程应用前景；通过构建具有相关性的代理模型，可高效获得其概率统计特征，提高了电力系统动态仿真中不确定量化的效率，具有良好的准确性。
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公开(公告)号：CN115859661A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211625235.0
申请日：2022-12-16
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种励磁机的动态仿真方法、装置、设备和介质，响应于接收到的动态仿真请求，确定动态仿真请求对应的目标励磁机，并获取当前时刻对应的设备常数数据、初始状态变量数据和目标时间步长值，按照预设阶数采用设备常数数据与初始状态变量数据输入预设的全纯嵌入模型，确定初始状态变量数据对应的多个目标系数，采用多个目标系数与目标时间步长值，确定目标时间步长值对应的目标电压实际值，比对目标时间步长值与预设标准时间步长值，若目标时间步长值等于预设标准时间步长值，则基于目标电压实际值生成电压仿真表，解决现有的励磁电机动态仿真方法难以保证计算的速度与精度的技术问题。
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公开(公告)号：CN119358216A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411356795.X
申请日：2024-09-27
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F30/20 , G06T17/00 , H02J3/00 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种智能配电网仿真系统及仿真方法包括：通过设置的配电网仿真场景生成单元生成配电网仿真场景，且在仿真场景中基于用户需求对三维模型进行交互操作，通过设置的配电网知识图谱构建单元构建储存有符合要求的三元组知识的知识库，通过设置的配电网仿真分析单元基于构建的知识库实现在仿真分析过程中自动对配电网相关参数进行调整，使得仿真分析与调整过程无需人工参与也可以全流程自动进行，提高了仿真分析的效率与准确性，通过设置的配电网仿真评估单元对仿真场景内的配电网从安全性和稳定性两个方面进行评估，通过设置的场景管理单元对构建的仿真场景进行储存管理，且便于查询相应仿真场景内配电网的相关数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117318060A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202310864210.4
申请日：2023-07-14
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于全纯嵌入的解析化配电网潮流计算方法包括：输入配电网的拓扑，负荷信息；根据输入的电网信息，在耦合点电压为1时，进行潮流计算得到初始幂级数，并设置潮流收敛的条件及最高计算的阶数；根据递归公式求解得到高阶电压幂级数系数；判断潮流是否收敛，如果收敛则结束，不收敛则返回上一步；满足收敛条件后，获得最终的电压幂级数。本发明采用全纯嵌入方法，对耦合点电压变化的配电网的潮流进行解析化求解，该方法对初值不依赖，具有良好的工程应用前景。通过推导了电压幂级数求解的递推公式，将电压变量以解析的形式进行表示，可高效获得潮流解。极大地提高了配电网潮流计算的效率，且同时具有良好的准确性。
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公开(公告)号：CN117277323A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311030834.2
申请日：2023-08-16
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种新型配电网谐波潮流计算方法及系统，涉及配电网和用电系统的运行管理技术领域，包括导入配电网网架CIM，形成谐波渗透关系式，构建功率平衡约束；联合求解非线性矩阵方程式得到潮流数据，将功率平衡约束与潮流数据带入谐波渗透关系式中求得谐波状态估计；根据谐波状态配备相应的指标，并形成损耗公式和占比公式。本发明对比目前方法单节点的谐波计算方法和配电网大规模谐波负序该潮流的计算方法，该方法能够对配电网大规模完整谐波潮流的计算，为配电网的安全运行和管理决策提供支持。
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公开(公告)号：CN116738744A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310760431.7
申请日：2023-06-26
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本申请公开了电磁暂态仿真计算方法、装置、设备和可读存储介质，确定电力系统中各光伏并网子系统的全阶电磁暂态模型，以及在电力系统中各所述光伏并网子系统的稳态运行点处进行线性化以及降阶处理，生成各光伏并网子系统的小信号模型。按照所述电力系统中各个电气元件的研究重要性权重，将所述电力系统划分为研究区域和外部区域，并通过矩阵列范数量化所述外部区域中各光伏并网子系统与所述研究区域的电气距离。最后，按照各光伏并网子系统的所处区域以及电气距离自适应选取模型对光伏并网子系统进行电磁暂态仿真计算。本申请在实际应用中兼顾了降阶精度和仿真效率的平衡，减少电力系统整体计算量，缩短计算时间，同时又能保证系统的动态特征。
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公开(公告)号：CN116565975A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310361974.1
申请日：2023-04-04
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本申请提供了一种电力系统的控制方法、控制装置和电子装置，该方法包括：获取电力系统的微分代数方程，电力系统包括多个同步发电机，电力系统的微分代数方程用于表征各同步发电机的电性参数的变化情况；根据t时刻的状态变量，采用前向欧拉法求解微分方程，得到t+1时刻的状态变量，其中，t时刻的状态变量表征电力系统在t时刻的运行参量，t+1时刻的状态变量表征电力系统在t+1时刻的运行参量；根据t+1时刻的状态变量，采用全纯嵌入法求解代数方程，得到电性参数的有功分量和无功分量；根据电性参数的有功分量和无功分量，控制电力系统。该方法解决了无法实现对电力系统精确控制的问题。
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公开(公告)号：CN119337700A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411233198.8
申请日：2024-09-04
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/092 , H02J3/00 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于改进深度强化学习的模型参数辨识方法及系统，包括：初始化生成多个随机参数向量，进行迭代；在每次迭代中，根据参数向量的新颖性，选择最高新颖性的参数向量进行更新；对选定的参数向量进行变异，生成多个变异向量，由变异向量决定参数向量更新的方向；对每个变异的参数向量进行梯度估计，计算其适应度；结合能梯度和新颖性梯度，计算的总体梯度；根据计算得到的总体梯度更新参数向量，并重复迭代过程，直至获得估计残差最小的参数向量。本发明能够更好地处理参数辨识过程中的不确定性和环境变化，有效避免了局部最优解，加快了学习速度，显著提高了学习效率和策略的鲁棒性。
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