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公开(公告)号：CN111476397A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010147922.0
申请日：2020-03-05
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开应用于中长期电量安全校核的母线负荷预测方法及系统，该预测方法包括：筛选变压器等级，录入负荷数据表；对母线负荷数据进行聚类分析；获取系统负荷修正系数；获取母线负荷分配系数；获取系统负荷预测数据；计算获取母线负荷预测数据。本发明在实际电网模型下进行的中长期母线负荷数据预测方法研究，主要充分利用了历史数据的特性，对数据进行聚类分析，筛选了大量无效的数据，利用算法将历史数据与计划日数据相联系，同时还对应区分处节假日等特点，进行母线负荷数据预测。本发明能够有效解决目前中长期母线负荷数据缺乏的问题，并且有效的将历史数据与计划日的预测数据联系起来，具有广泛的推广前景。
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公开(公告)号：CN111799798B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202010621427.9
申请日：2020-07-01
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明公开了一种提高未来态潮流计算结果准确性的方法及系统，该方法包括：对新能源功率预测数据进行修正，具体包括：根据新能源功率预测数据收集情况，确定需要修正的新能源对象；获取需要修正对象的基础数据；在当前实际出力的基础上按照一定的策略修正短期预测数据；按照模型限值信息校验修正后的数据是否合理；对母线负荷预测数据进行修正，具体包括：根据母线负荷预测数据收集情况，确定需要修正的母线负荷对象；获取需要修正对象的基础数据；在历史实际潮流基础上按照一定的策略修正短期预测数据；按照模型限值信息校验修正后的数据是否合理。本发明通过提高潮流计算基础数据的准确性，从而提高未来态潮流计算结果准确性。
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公开(公告)号：CN110648012B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910732321.3
申请日：2019-08-08
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 东南大学 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种需求侧资源参与多时间尺度辅助服务市场竞价方法，按区域选取组成单元中的不同负荷形成需求侧资源参与备用市场；计算需求侧资源综合响应性能指标，将需求侧资源综合响应性能指标与备用市场的性能指标门槛值进行对比，若大于指标门槛值，则需求侧资源参与备用市场；计算预测的调频备用、旋转备用、非旋转备用和调峰备用第t时刻统一出清价；根据需求侧资源的响应特征，构建需求侧资源参与备用市场的非线性多时间尺度下层多决策主体的上下层组合竞价模型。本发明解决了需求侧资源如何有效参与备用辅助服务市场的问题。
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公开(公告)号：CN111798031A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010502843.7
申请日：2020-06-04
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于RBF隐层参数优化的短期母线负荷预测方法，利用训练样本对基于RBF神经网络的短期母线负荷预测模型进行训练；将输入量输入训练后的短期母线负荷预测模型,得到短期母线负荷。本发明基于近邻传播法对RBF神经网络隐含层节点的中心矢量进行选择，避免了隐含层神经元过多导致的过拟合问题，也避免了隐含层神经元过少导致的预测精度低的问题。本发明以网络拟合绝对误差平方和最小为目标函数，基于遗传算法对RBF神经网络隐含层基宽参数进行优化，保证了预测模型参数的合理性和自适应性。
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公开(公告)号：CN106096824B
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201610388191.2
申请日：2016-06-06
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网公司 , 国网上海市电力公司 , 南京南瑞集团公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种主配网一体化图形资源共享方法，能够及时将主网的各类图形资源共享至配网调度系统，并且在配网侧自动匹配、自动更新相应的图形数据库记录，该方法还能够后台自动处理，导入的图形质量高，减少了大量人工维护工作，提高了图形资源的利用率，提升了调度运维水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111476397B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202010147922.0
申请日：2020-03-05
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开应用于中长期电量安全校核的母线负荷预测方法及系统，该预测方法包括：筛选变压器等级，录入负荷数据表；对母线负荷数据进行聚类分析；获取系统负荷修正系数；获取母线负荷分配系数；获取系统负荷预测数据；计算获取母线负荷预测数据。本发明在实际电网模型下进行的中长期母线负荷数据预测方法研究，主要充分利用了历史数据的特性，对数据进行聚类分析，筛选了大量无效的数据，利用算法将历史数据与计划日数据相联系，同时还对应区分处节假日等特点，进行母线负荷数据预测。本发明能够有效解决目前中长期母线负荷数据缺乏的问题，并且有效的将历史数据与计划日的预测数据联系起来，具有广泛的推广前景。
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公开(公告)号：CN106908696A
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201710181506.0
申请日：2017-03-24
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网湖南省电力公司 , 南京南瑞集团公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国家电网公司
IPC: G01R31/08
CPC classification number: G01R31/086 , G01R31/088
Abstract: 本发明公开了一种配电网故障特征及诊断专家知识库构建方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、基于公共信息模型实现配电网单相接地故障特征及诊断专家知识系统的数据搭建；S2、研究并建立配电网故障诊断专家知识库；S3、基于配电网单相接地故障特征判别获取故障控制策略；S4、构建具有丰富的配电网单相接地故障特征及诊断专家知识系统人机接口。本发明有效解决了配电系统单相接地故障选线与故障定位适应性不强，且在实际运行中的故障选线与定位结果并不能令人满意的问题，基于该方法进行配电网单相接地故障定位具有很好的适应性和较高的准确度。
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公开(公告)号：CN105427188A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510874604.3
申请日：2015-12-02
Applicant: 国家电网公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网上海市电力公司 , 南京南瑞集团公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于多源异构信息融合的面向大型城市高可靠供电管控方法。为了实现大型城市高可靠供电的目标，该方法采用递进式管控思路，按照事故前、事故中和事故后的时间维度，利用输电、配电、用电系统数据以及气象灾害信息、消防信息、交通信息进行事故预防分析与预警、故障研判与控制、故障处理与恢复，提升功能模块的分析能力，提高大型城市供电可靠性。
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公开(公告)号：CN111553576B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010309725.4
申请日：2020-04-20
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种适应电力现货市场的数据校验方法、装置及系统，所述方法包括获取适应电力现货市场的校验规则库；基于所述校验规则库，形成数据校验任务列表；基于所述数据校验任务列表构建数据校验任务线程池，各数据校验任务线程分别调用数据校验引擎计算，并行地处理各数据校验任务，完成电力现货市场的数据校验。本发明能够适应电力现货市场业务数据高耦合度、高准确性、高可扩展性、高时效性的校验需求，全面而有效的披露电力现货市场数据质量问题，提高市场出清计算收敛性和结果合理性。
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公开(公告)号：CN106896293A
公开(公告)日：2017-06-27
申请号：CN201710186880.X
申请日：2017-03-24
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网湖南省电力公司 , 南京南瑞集团公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国家电网公司
CPC classification number: G01R31/086 , G01R31/025 , G06F17/5036
Abstract: 本发明公开了一种配电网单相接地仿真建模系统。该系统仅适用于对中性点不接地系统及中性点经消弧线圈接地系统发生单相接地故障后的暂态特征及稳态特征进行定性分析。该方法将复杂的网络分支加以归并简化，可对主流的故障选线方法进行定性仿真分析。针对影响配网单相接地故障选线的因素包括线路类型、故障位置、接地电阻、初相角，可以仿真接地故障本身电流变化特征、不同注入信号方式电流变化特征、不同投入电阻/电抗电流变化特征以及相关的电气量特征，得到单相接地在中性点不接地，中性点经消弧线圈接地时，故障特征一般变化规律，还可以进行配电网单相接地选线和定位方法的验证。该配电网单相接地仿真模型的适用性强，仿真范围广。
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