-
公开(公告)号：CN118368064A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410796836.0
申请日：2024-06-20
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 矩阵时光数字科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种量子负荷管理智能终端，包括控制模块、终端接口板以及量子通信模块，所述控制模块用于从用户电表中采集数据，并传输至终端接口板，以及接收来自终端接口板的数据，转发至用户电表；终端接口板用于对接收到的数据进行转发；量子通信模块用于将接收到的来自终端接口板的数据按重要等级进行分类、存储和加密，再按配置信息对数据进行过滤并发送给主站，以及用于将接收到的来自主站的数据按配置信息对数据进行过滤、解密和存储，最后将数据发送给终端接口板；本发明的优点在于：提高专变采集终端与主站之间传输的数据安全性。
-
公开(公告)号：CN117811746A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311846750.6
申请日：2023-12-27
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 矩阵时光数字科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于量子拜占庭共识的电力数据传输方法及系统，方法包括：主节点将需发送的信息进行签名并发送给备份节点；每个备份节点接收主节点发送的消息和签名并打上自己的签名，整体发送给下一个备份节点，按照这种方式依次进行数据流转，最后一个备份节点将所有消息和签名都交给第一个备份节点，从而每个备份节点收集到其他备份节点收到的消息和签名；签名为量子数字签名；每个备份节点拿到所有备份节点收到的信息和签名后，将其整体发送给第三方验签机构进行验证，验证不通过，则返回执行步骤2，验证通过，则备份节点输出主节点发送的消息；本发明的优点在于：通信复杂度降到了多项式，可以实用地拓展到成百上千的参与方。
-
公开(公告)号：CN117811746B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202311846750.6
申请日：2023-12-27
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 矩阵时光数字科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于量子拜占庭共识的电力数据传输方法及系统，方法包括：主节点将需发送的消息进行签名并发送给备份节点；每个备份节点接收主节点发送的消息和签名并打上自己的签名，整体发送给下一个备份节点，按照这种方式依次进行数据流转，最后一个备份节点将所有消息和签名都交给第一个备份节点，从而每个备份节点收集到其他备份节点收到的消息和签名；签名为量子数字签名；每个备份节点拿到所有备份节点收到的消息和签名后，将其整体发送给第三方验签机构进行验证，验证不通过，则返回执行步骤2，验证通过，则备份节点输出主节点发送的消息；本发明的优点在于：通信复杂度降到了多项式，可以实用地拓展到成百上千的参与方。
-
公开(公告)号：CN118368064B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410796836.0
申请日：2024-06-20
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 矩阵时光数字科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种量子负荷管理智能终端，包括控制模块、终端接口板以及量子通信模块，所述控制模块用于从用户电表中采集数据，并传输至终端接口板，以及接收来自终端接口板的数据，转发至用户电表；终端接口板用于对接收到的数据进行转发；量子通信模块用于将接收到的来自终端接口板的数据按重要等级进行分类、存储和加密，再按配置信息对数据进行过滤并发送给主站，以及用于将接收到的来自主站的数据按配置信息对数据进行过滤、解密和存储，最后将数据发送给终端接口板；本发明的优点在于：提高专变采集终端与主站之间传输的数据安全性。
-
公开(公告)号：CN117749371A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311813579.9
申请日：2023-12-25
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 矩阵时光数字科技有限公司
IPC分类号： H04L9/08 , H04W12/03 , H04W12/041
摘要： 本发明公开了一种采集终端、负荷管理中心及量子安全负荷管理系统，量子安全负荷管理系统包括采集终端以及负荷管理中心，采集终端的通信模块以及负荷管理中心中的全域量子安全网络通过4G/5G虚拟专网通讯连接；量子安全加密模组获得所要传输的电力数据，选取密钥利用扩充算法进行密钥扩充，将电力数据和同等长度的密钥进行量子加密，组成量子安全传输帧，通过通信模块传输给全域量子安全网络，全域量子安全网络进行密钥扩充并通过扩充的密钥对量子安全传输帧进行量子解密，获得用户的电力数据，传输给用电信息采集系统，用电信息采集系统将电力数据传输给电力负荷管理系统；本发明的优点在于：处理效率高，数据传输安全性高。
-
公开(公告)号：CN116126036A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310110171.9
申请日：2023-02-14
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本发明公开了一种太阳能光伏板发电功率优化方法、系统、装置及存储介质，属于太阳能光伏发电技术领域，包括：获取初始倾斜角度和初始朝阳角度下太阳能光伏板的初始发电功率；将初始发电功率、初始倾斜角度和初始朝阳角度输入到构建好的粒子群算法模型中，得到最优倾斜角度和最优朝阳角度，采用所述最优倾斜角度和最优朝阳角度时太阳能光伏板达到最大发电功率；本发明充分利用粒子群算法收敛性、有效性，对典型的优化问题能以较大概率收敛到全局最优的特性，针对不同情况下太阳能光伏板的最大发电功率点不同，对发电功率进行优化，使其长期处于最大发电功率点，大幅度提高了发电量，适用于任何经纬度地区，提高了太阳能光伏板的利用率。
-
公开(公告)号：CN118446522A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410587363.3
申请日：2024-05-13
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
发明人： 曹有霞 , 卢仁杰 , 王品 , 黄进 , 张旭 , 张世康 , 李智 , 鲁力 , 徐瑞 , 杨尚辰 , 杨雪 , 赵倩 , 黄鑫 , 倪妍妍 , 高云强 , 顾思婧 , 肖盼 , 迟新纪
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q30/0203 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种购电结构优化分析方法及系统，属于电力技术领域，解决了现有方法中机器学习分类模型中进行购电成本预测时无法对当前购电数据中购电风险因子以及风险值进行评估的问题，方法包括：对多源异构的实时购电数据进行归一化处理，得到归一化购电向量以及数据分析指令；风险评估模型分析归一化购电向量，识别实时购电数据中风险因子，并计算风险因子综合风险量；判断综合风险量是否超过预设风险阈值；本发明实施例通过构建风险评估模型以及优化分析模型，能够分析归一化购电向量，从而在优化分析模型处理分析归一化购电向量之前识别实时购电数据中风险因子，并计算风险因子综合风险量，保证了对风险因子的精准识别和评估。
-
公开(公告)号：CN118017485B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410151558.3
申请日：2024-02-02
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
摘要： 本申请公开了一种分布式储能系统优化配置系统及方法，涉及储能技术领域，解决了现有的分布式储能系统优化配置方法不能根据储电设备的实际情况，以及实时环境信息及时调整储电方案的技术问题；包括：数据采集模块：获取分布式储能系统网络中各个节点对应的节点信息；中枢处理模块：获取实时环境信息；将实时环境信息输入预估模型得到各个用电节点的预估用电量和各个发电节点对应的预估产电量；根据使用年限和额定年限计算得到影响因数一，根据就实时环境信息获取影响因数二，生成评估系数；根据储电峰值和评估系数计算得到综合系数，并生成综合系数表；根据电力传输效率、预估产电量、预估用电量和综合系数表对分布式储能系统网络进行优化配置。
-
公开(公告)号：CN118100439A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410237578.2
申请日：2024-03-01
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心
IPC分类号： H02J13/00 , H02J3/00 , H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06Q50/26 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种虚拟电厂电力聚合与调控优化方法及系统，包括以下步骤：在虚拟电厂的能源中心建立电力生产数据采集通道和电力储存数据采集通道，通过电力生产数据采集通道获取各种能源的产出，通过电力储存数据采集通道获取各种能源的电力冗余；在能源子站部署边缘服务器，能源子站设置有虚拟电池，通过虚拟电池实时监测能源子站的各种能源的存储在虚拟电池中的功率、成本系数和碳排放量数据，建立虚拟电池能源存储模型；通过监控整个数据通道获取能源中心的数据，保证数据监控的安全性和可靠性，并通过考虑到电力系统中的发电、储能和市场交易等多个方面的因素，优化实现资源的整合利用和优化配置。
-
公开(公告)号：CN118052331A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410342265.3
申请日：2024-03-25
申请人： 国网安徽省电力有限公司营销服务中心 , 北京清软创新科技股份有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N20/00 , G06N3/0442 , G06N3/098
摘要： 本发明属于电量预测技术领域，具体为一种基于深度学习和联邦学习的居民用电量预测方法，该基于深度学习和联邦学习的居民用电量预测方法的具体步骤流程如下：第一步：采集用户数据；第二步：基于联邦学习构建边缘侧训练模型；第三步：分解数据集；第四步：建立联邦学习深度模型；第五步：参数训练；第六步：通过边缘侧训练获取每个边侧模型的可用模型参数，通过接收边缘侧的加密模型参数，更新和优化所有边缘侧模型，在云端实现边缘侧模型的聚合。基于EMD‑LSTM构建了用于REC预测的FL边侧模型，对FL进行了个性化处理，降低了REC预测的误差。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
14 条记录 (耗时 0.057 秒)
