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公开(公告)号：CN109146131A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810754491.7
申请日：2018-07-11
Applicant: 国网河北省电力有限公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种日前风力发电预测方法，具体步骤如下：步骤一，将NWP气象预测预测数据、历史实际风电发电数据和历史实际风速数据分解为子序列；步骤二，对子序列进行训练；步骤三，将通过希尔伯特‑黄变换得到的历史实际风速数据子序列作为输入，历史实际风力发电数据子序列作为输出，得到根据实际风速数据来预测风力发电的训练模型；步骤四，通过遗传算法优化根据实际风速数据来预测风力发电的训练模型；步骤五，利用希尔伯特‑黄变换的逆变换还原利用人工神经网络得到的风力发电预测数据。本发明考虑了实际风速历史数据、实际风力发电历史数据和NWP气象预测数据(包括风速、风向、气压、气温和湿度)，能够有效提高风力发电预测准确率。
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公开(公告)号：CN109858665A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201811488151.0
申请日：2018-12-06
Applicant: 国网河北省电力有限公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了基于特征筛选与ANFIS-PSO的光伏短期功率预测方法，包括：选择已发生的任意时间段的某地区光伏发电功率和天气的历史数据；对该时间段该地区光伏发电功率的和天气的历史数据进行特征筛选，选择出对光伏发电功率影响相关度强的天气的历史数据作为天气特征数据；对筛选的天气特征数据输入自适应神经模糊推理算法搭建的训练网络，训练网络对筛选的天气特征数据进行数据训练并构建模糊推理系统；对天气特征数据进行训练时，采用粒子群算法对训练网络进行优化；输入该地区未来某一时间段预测的天气特征数据，得到该地区未来某一时间段的光伏发电功率预测结果。输入数据大大简化，节省了数据训练时间，在训练模型优化过程中不容易陷入局部极小值。
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公开(公告)号：CN105426956B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201510750464.9
申请日：2015-11-06
Applicant: 国家电网公司 , 国网河北省电力公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种超短期光伏预测方法，包含如下步骤：训练数据x选取；训练数据归一化处理；训练数据异常化处理；数据函数变换；显著性分析；广义回归神经网络模型训练；广义回归神经网络模型预测，该超短期光伏预测方法，利用广义回归神经网络建模理论及方法，通过增加隐层的基函数，精确了局部逼近，达到全局最优，同时针对模型输入信息做了显著性提取和改进，通过函数变换增强历史数据的相关性，并作为输入信号进入广义回归神经网络预测模型，有效提升了预测精度，另外训练样本选定后，广义回归神经网络结构和权值会自动确定，只需调整平滑参数即可，避免了循环训练的计算过程，更加快速地实现全局逼近的学习和预测能力。
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公开(公告)号：CN105426956A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510750464.9
申请日：2015-11-06
Applicant: 国家电网公司 , 国网河北省电力公司 , 北京清软创新科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种超短期光伏预测方法，包含如下步骤：训练数据x选取；训练数据归一化处理；训练数据异常化处理；数据函数变换；显著性分析；广义回归神经网络模型训练；广义回归神经网络模型预测，该超短期光伏预测方法，利用广义回归神经网络建模理论及方法，通过增加隐层的基函数，精确了局部逼近，达到全局最优，同时针对模型输入信息做了显著性提取和改进，通过函数变换增强历史数据的相关性，并作为输入信号进入广义回归神经网络预测模型，有效提升了预测精度，另外训练样本选定后，广义回归神经网络结构和权值会自动确定，只需调整平滑参数即可，避免了循环训练的计算过程，更加快速地实现全局逼近的学习和预测能力。
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公开(公告)号：CN113437749B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110694440.1
申请日：2021-06-22
Applicant: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网河北能源技术服务有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种电力系统无功优化方法、装置及设备，该方法包括：获取电力系统中各节点的系统参数；根据各节点的系统参数、第一预设指标和聚类算法对电力系统各节点进行集群划分，以得到多个集群以及各集群的质心；根据各节点的系统参数和各集群的质心建立电力系统的无功优化模型；根据改进粒子群算法对无功优化模型进行优化，得到无功优化策略；其中，改进粒子群算法在每次迭代时的学习因子和权重系数根据迭代次数更新；根据无功优化策略对电力系统进行无功优化。通过不断更新学习因子和权重系数，能够根据迭代次数调整粒子群算法中粒子的更新速度，提高算法的优化效果，从而提高电力系统对带有分布式电源的电力系统的无功优化效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114899942A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210420852.0
申请日：2022-04-21
Applicant: 国网河北省电力有限公司保定供电分公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了一种有源配电网的监测系统，通过模型数据模块、运行数据模块以及光伏数据模块，将电力模型数据、电力运行数据、调度管理数据、分布式光伏模型数据以及分布式光伏电力数据显示在调控云界面上，且电力运行数据包括由于分布式光伏就地消纳饱和后的剩余功率传输至变电站的综合数据(上送数据)，以使监测平台可以显示出上送数据，从而提供作业人员查看。
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公开(公告)号：CN113437749A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110694440.1
申请日：2021-06-22
Applicant: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网河北能源技术服务有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种电力系统无功优化方法、装置及设备，该方法包括：获取电力系统中各节点的系统参数；根据各节点的系统参数、第一预设指标和聚类算法对电力系统各节点进行集群划分，以得到多个集群以及各集群的质心；根据各节点的系统参数和各集群的质心建立电力系统的无功优化模型；根据改进粒子群算法对无功优化模型进行优化，得到无功优化策略；其中，改进粒子群算法在每次迭代时的学习因子和权重系数根据迭代次数更新；根据无功优化策略对电力系统进行无功优化。通过不断更新学习因子和权重系数，能够根据迭代次数调整粒子群算法中粒子的更新速度，提高算法的优化效果，从而提高电力系统对带有分布式电源的电力系统的无功优化效果。
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公开(公告)号：CN113364001A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110649526.2
申请日：2021-06-10
Applicant: 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网河北能源技术服务有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明适用于配电网优化技术领域，提供了一种配电网中无功补偿设备的配置优化方法及终端设备，该方法包括：建立包括电压越下限工况和电压越上限工况的SVG优化模型；采用粒子群优化算法对SVG优化模型进行迭代求解，若当前最优解满足局优邻近条件，则对当前最优解进行第一邻域的禁忌搜索，并更新当前最优解；重复执行本步骤，直至达到局部迭代条件，得到当前局部最优解，并将当前局部最优解保存至禁忌表；对当前局部最优解进行第二邻域的禁忌搜索得到当前局部次优解，并重复上述迭代过程，直至达到全局最大迭代次数；从禁忌表的多个局部最优解中获取全局最优解。本申请通过上述方案能够解决配电网节点电压越上、下限的问题。
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公开(公告)号：CN111695754A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010315636.0
申请日：2020-04-21
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 南京邮电大学 , 国网河北省电力有限公司雄安新区供电公司
Abstract: 本发明提供一种电力物联网信息安全风险评估方法和装置，采用基因表达式编程算法对预先构建的风险评估指标体系中各评估指标的权重进行计算；基于各评估指标对各风险等级的隶属度确定综合评估矩阵；基于所述权重和综合评估矩阵对电力物联网信息安全风险进行评估，简化了评估过程，采用基因表达式编程算法计算权重，使得权重的确定具有客观性且准确，基于权重和综合评估矩阵评估电力物联网信息安全风险，考虑了风险评估指标体系中各个评估指标的关系，大大提高了评价结果的准确性；考虑到影响电力物联网安全稳定运行的因素数量多且相互之间具有较强的联系性以及各影响因子之间的非可加性，提高了电力物联网安全运行的可靠性和稳定性。
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公开(公告)号：CN116247813A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310014106.6
申请日：2023-01-05
Applicant: 国网河北省电力有限公司保定供电分公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 崔良 , 刘东宇 , 时珉 , 高龙 , 胡文丽 , 高岩 , 尹瑞 , 栗维勋 , 王光华 , 管敏丽 , 赵鹏 , 董默 , 樊茂森 , 张纪欣 , 杨嘉良 , 郭丽蕊 , 甘瑞研 , 顾媛媛 , 刘新建 , 张丽静 , 郑璐 , 宋紫妍
Abstract: 本发明涉及一种分布式新能源集约化监控装置及方法，包括监控终端，所述监控终端包括核心模块、网安加密模块以及通信模块，本发明在上行数据传输与下行数据传输过程中采用双向身份认证以及密钥协商，有效预防了中间人对调度主站和监控终端数据的窃取。在下行数据传输过程中，对于控制信号需要进行二次加密，进一步加强对控制信号的安全性。本发明采用非对称密码服务进行密钥协商，并通过密钥协商中获取的会话密钥对后续通信数据进行对称加密，在最大保证密钥协商获取会话密钥过程的安全性的同时极大增强通信效率。
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