一种聚合厂用电参与源网荷储协调的优化调控方法

    公开(公告)号:CN112821467B

    公开(公告)日:2023-03-24

    申请号:CN202110148112.1

    申请日:2021-02-03

    IPC分类号: H02J3/46 H02J3/14

    摘要: 本发明涉及一种聚合厂用电参与源网荷储协调的优化调控方法,其技术特点在于:包括以下步骤:步骤1、对火电厂中能参与厂用电优化调控的各系统设备的优化调控潜力进行分析,由火电厂上报自身最大可调减容量;步骤2、根据步骤1中各火电厂上报自身最大可调减容量情况对厂用电调节能力进行实测,测量在实际生产中能削减的厂用电负荷,并在电网负荷高峰时期,通过削减厂用电负荷增加电网在尖峰时刻的备用容量,进而提高电网在高峰时段的供电能力。本发明可提高电网高峰供电能力,有利于缓解电网高峰供电紧张局面,具有良好的社会效益。

    一种聚合厂用电参与源网荷储协调的优化调控方法

    公开(公告)号:CN112821467A

    公开(公告)日:2021-05-18

    申请号:CN202110148112.1

    申请日:2021-02-03

    IPC分类号: H02J3/46 H02J3/14

    摘要: 本发明涉及一种聚合厂用电参与源网荷储协调的优化调控方法,其技术特点在于:包括以下步骤:步骤1、对火电厂中能参与厂用电优化调控的各系统设备的优化调控潜力进行分析,由火电厂上报自身最大可调减容量;步骤2、根据步骤1中各火电厂上报自身最大可调减容量情况对厂用电调节能力进行实测,测量在实际生产中能削减的厂用电负荷,并在电网负荷高峰时期,通过削减厂用电负荷增加电网在尖峰时刻的备用容量,进而提高电网在高峰时段的供电能力。本发明可提高电网高峰供电能力,有利于缓解电网高峰供电紧张局面,具有良好的社会效益。

    基于CEEMDAN-QFOA-LSTM的输电线覆冰厚度预测方法

    公开(公告)号:CN112116162B

    公开(公告)日:2022-11-29

    申请号:CN202011026983.8

    申请日:2020-09-26

    摘要: 本发明公开了一种基于CEEMDAN‑QFOA‑LSTM的输电线覆冰厚度预测方法,涉及输电线状态评估与深度学习结合的领域。本方法包括下列步骤:①数据获取和预处理(11);②对覆冰厚度历史数据序列进行CEEMDAN分解(12);③量子果蝇算法优化LSTM的超参数(13);④LSTM模型训练(14);⑤预测输电线覆冰厚度并分析结果(15)。本发明使用CEEMDAN分解算法,将难以直接预测的序列转换为多个可预测的分量序列,根据分解得到的多维度特征信息可以使神经网络更加准确地把握序列的规律;使用QFOA优化算法来获取超参数,避免了复杂的人为调参过程,更有效地训练网络模型;使用的LSTM神经网络不存在一般网络的梯度消失问题,保证模型能够最优收敛,有效解决短期和长期时间序列预测的问题。

    基于智能穿戴设备的调度员培训成果评估方法及系统

    公开(公告)号:CN113491510A

    公开(公告)日:2021-10-12

    申请号:CN202110793588.0

    申请日:2021-07-09

    IPC分类号: A61B5/0205 A61B5/16 G06Q10/06

    摘要: 本申请涉及一种基于智能穿戴设备的调度员培训成果评估方法及系统,涉及智能培训技术领域,该方法包括以下步骤:利用智能穿戴设备按照预设周期检测调度员的实时生理参数;将实时生理参数与预设的生理参数正常范围进行比对,记录超出生理参数正常范围的实时生理参数;根据超出生理参数正常范围的实时生理参数以及对应的工作科目,获得调度员生理波动工况,调度员生理波动工况对应一工作科目;判断调度员生理波动工况对应的工作科目培训不合格。本申请通过智能穿戴设备监测调度员在实际工作时的生理参数,直观展现调度员的实际工作情况,从而对调度员对应的工作科目培训情况进行评估,为后期工作科目培训提供调整依据。

    一种用于电网故障的信息抽取方法

    公开(公告)号:CN112381668B

    公开(公告)日:2022-12-02

    申请号:CN202011261263.X

    申请日:2020-11-12

    IPC分类号: G06Q50/06 G06F16/24

    摘要: 本发明公开了一种用于电网故障的信息抽取方法,属于输电保障技术领域,首先通过将数据以多点分散式数据处理的方式,使其数据在辅助服务其作用下处理成一个标准格式的集合,当数据未检索到时,将其与历史故障数据库对比,将与历史故障数据库中数值对比将其相近的数值进行归纳,随后未识别数据通过人工处理方式进行处理后录入到历史故障数据库或历史数据日志中,这种对数据预处理归类的方式便捷后续的数据比对,相较于传统的大数据逐一比对运算更为快捷,同时能够抽取故障数据的方式使用更为方便,配合未识别数据处理录入的方式能够在长时间使用中逐渐完善,使其在使用时数据提取稳定性逐步提高。