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公开(公告)号：CN117354913A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311303696.0
申请日：2023-10-09
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 国网河南省电力公司
摘要： 本发明公开了一种低功耗无线高精度同步采集系统、方法及存储介质，所述系统包括汇聚器和多个采用电池供电的采集装置，所述采集装置各个部分均采用低功耗设计；所述采集装置由采集模块、第一处理模块和第一无线模块组成；所述采集装置用于数据采集；所述汇聚器由第二处理模块和第二无线模块组成；所述汇聚器用于利用空中唤醒技术无线唤醒所述采集装置；所述汇聚器用于对多个所述采集装置发送的同步采集数据进行处理；本发明基于同步采集系统还提供了一种相应方法，本发明充分考虑采集同步精度及功耗，解决多个电池供电的无线采集装置数据采集同步问题。
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公开(公告)号：CN117353398A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311299895.9
申请日：2023-10-09
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 国网河南省电力公司
IPC分类号： H02J3/50 , H02J3/16 , H02J3/18 , G06F30/18 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F113/04 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了一种配电台区电能质量治理方法、存储介质及电子设备，所述一种配电台区电能质量治理方法，对配电台区下光伏逆变器、储能、SVG、SVC等各类设备按照无功补偿能力对治理设备的补偿能力进行资源虚拟化，构建离散无功调节能力资源池与连续无功调节能力资源池；并根据资源池内可调节资源，对各单元资源治理成效进行迭代学习，通过遍历学习寻找电能质量治理综合最优解；本发明有效解决了台区资源变化导致的模型失效问题。
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公开(公告)号：CN117293905A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311299892.5
申请日：2023-10-09
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 国网河南省电力公司
摘要： 本发明公开了一种低压配网反孤岛运行方法、存储介质及电子设备，所述方法采用去中心化结构，无需研究具体孤岛怎么检测的，充分发挥现有台区内各类智能终端孤岛检测功能，通过群体投票获得共识结论；同时构建迭代奖励机制，共识决策次数越多，有效节点、关键节点投票权重能自发调节，即使新加入的节点也可以通过“抵押”的方式获取初始投票权重，能够不断吸收新增智能感知终端、自发调整各终端投票权重，更好的发挥各感知终端孤岛检测能力；本发明将分散在各终端的有效检测汇聚达成共识，有效避免个别节点损坏或异动导致整体配网崩溃。
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公开(公告)号：CN116418683A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310183254.0
申请日：2023-02-28
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明公开了面向台区网络物理系统实时确定性调度机制，包括由软件定义网络控制器、交换机以及台区智能设备组成的三层网络拓扑、台区的数据传输模型、台区的实时确定性调度方案和调度请求预处理和基于贪婪的多通道时隙分配优化算法模块；台区的数据传输模型用于负责描述在三层网络拓扑下，通过时分的网络数据传输过程，将该过程转化为一个多路流调度问题；调度请求预处理用于优先考虑最早过期的包，基于贪婪的多通道时隙分配优化算法模块确保这些高优先级的包被贪婪地分配到可用的时间段。以满足电力系统和网络系统之间的实时交互和反馈回路对信息和通信多路传输的可靠性、确定性和能量效率的需求。
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公开(公告)号：CN116307545A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310183372.1
申请日：2023-02-28
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 国网河南省电力公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G06F18/2431 , G06N3/006
摘要： 本发明公开了基于边缘计算的台区能源自治调控方法，具体包括：构建边缘计算控制架构、构建台区自治模型、构建基于边缘计算的台区能源自治调度模型和构建融合随机森林回归算法与人工鱼群算法的参数优化模型。利用云资源来解决历史运行数据上的最优调度决策数据，随后通过历史运行数据与历史决策数据训练得到模型，并在保持长期参数不变的边缘计算设备上局部采用训练良好的模型，实现台区的实时能量调度。
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公开(公告)号：CN103574845A
公开(公告)日：2014-02-12
申请号：CN201310538268.6
申请日：2013-11-04
申请人： 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 许高杰 , 石坤 , 沈敏轩 , 李德志 , 闫华光 , 王鹤 , 蒋利民 , 李涛永 , 黄伟 , 何桂雄 , 钟鸣 , 屈博 , 孟珺遐 , 孙毅 , 王正刚 , 周宁 , 张景超 , 王倩
IPC分类号： F24F11/00
摘要： 本发明提供一种基于冷负荷预测的冰蓄冷系统优化控制方法，包括以下步骤：步骤1：对冰蓄冷系统的对象日冷负荷总量进行预测；步骤2：判断对象日冷负荷总量是否超过所需冰蓄冷系统蓄冷总量的比例，若超过，则执行步骤3，若未超过，则冰蓄冷系统采用部分蓄冷方式供冷，之后执行步骤4；步骤3：按照电价段的优先级别顺序，采取相应的蓄冷方式供冷；步骤4：电价低谷期时段中，冰蓄冷系统按照最大蓄冷功率进行蓄冷，蓄冷量为其提供所有的冷负荷。本发明采用了基于冷负荷预测和优先排序方法优化了冰蓄冷空调系统的控制策略，提高了冰蓄冷系统运行的经济性。
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公开(公告)号：CN103574845B
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201310538268.6
申请日：2013-11-04
申请人： 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 许高杰 , 石坤 , 沈敏轩 , 李德志 , 闫华光 , 王鹤 , 蒋利民 , 李涛永 , 黄伟 , 何桂雄 , 钟鸣 , 屈博 , 孟珺遐 , 孙毅 , 王正刚 , 周宁 , 张景超 , 王倩
IPC分类号： F24F11/00
摘要： 本发明提供一种基于冷负荷预测的冰蓄冷系统优化控制方法，包括以下步骤：步骤1：对冰蓄冷系统的对象日冷负荷总量进行预测；步骤2：判断对象日冷负荷总量是否超过所需冰蓄冷系统蓄冷总量的比例，若超过，则执行步骤3，若未超过，则冰蓄冷系统采用部分蓄冷方式供冷，之后执行步骤4；步骤3：按照电价段的优先级别顺序，采取相应的蓄冷方式供冷；步骤4：电价低谷期时段中，冰蓄冷系统按照最大蓄冷功率进行蓄冷，蓄冷量为其提供所有的冷负荷。本发明采用了基于冷负荷预测和优先排序方法优化了冰蓄冷空调系统的控制策略，提高了冰蓄冷系统运行的经济性。
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公开(公告)号：CN118886919A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410966474.5
申请日：2024-07-18
申请人： 国网河北省电力有限公司保定供电分公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06Q30/018 , G06Q50/26 , G06Q50/04 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明提出了一种基于负荷识别的企业碳排放实时估算框架。在拟议框架中，碳排放总量由两部分组成：直接碳排放和间接碳排放。首先，提出并采用卷积神经网络‑双向长短期记忆(CNN‑BLSTM)模型来实时监控工厂设备的状态。然后，根据国家和相关碳排放强度估算直接碳排放量。同时，间接碳排放量可以通过边际碳排放因子乘以工厂用电量得到。所提出的框架在一个案例研究中被用于实时估算一家钢厂的碳排放，证明了其有效性和准确性。
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公开(公告)号：CN118397437A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410555437.5
申请日：2024-05-07
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 华北电力大学 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V10/98 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0475 , G06N3/096
摘要： 本发明涉及光伏检测技术领域，公开了一种基于知识迁移与数据生成的光伏板碎裂检测方法，包括：构建源域数据集和目标域数据集，分别利用这两种数据集训练预设网络模型得到含源域知识的第一网络模型及含目标域知识的第二网络模型；同时利用源域和目标域数据集并与第一网络模型和第二网络模型先前学习的分布对齐来训练预设网络模型，得到包含源域样本和目标域样本统一分布的第三网络模型；移除第三网络模型的生成网络，在识别网络末端加分类层用于输出检测结果，在分类层后固定之前训练好的网络参数只对分类层的参数训练得到光伏板碎裂检测网络模型用于光伏板是否碎裂。本发明能有效解决相关数据和真实数据间的分布差异，取得较好的光伏板检测效果。
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公开(公告)号：CN117977541A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311680084.3
申请日：2023-12-07
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司营销服务中心 , 国网能源研究院有限公司 , 华北电力大学
发明人： 林女贵 , 洪华伟 , 朱玲玲 , 沈一民 , 钱晓瑞 , 詹祥澎 , 肖恺 , 陈菲菲 , 刘林 , 涂夏哲 , 杨丝雨 , 黄王晔 , 李淅 , 吴鹏 , 张煜 , 谭显东 , 孙毅 , 杨浩天
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种考虑流行病因素的中长期电力电量预测方法，包括：构建预测模型；构建训练集，所述训练集包括流行病时段下若干不同行业的历史负荷数据和外部因素数据；训练集中将若干历史负荷数据划分为多个聚类；利用训练集训练预测模型，包括：取某一行业为预测对象；将预测对象的历史负荷数据、外部因素数据和流行病因素数据输入至预测模型，得到预测对象的负荷预测值；所述流行病因素数据为与预测对象属于同一聚类的其它行业的历史负荷数据；计算预测对象的负荷预测值与负荷实际值的损失值；基于损失值更新预测模型，直至完成训练目标；获取预测对象的近期负荷数据、外部因素数据和流行病因素数据输入至预测模型，得到预测对象的负荷预测结果。
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