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公开(公告)号：CN110034571A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910217566.2
申请日：2019-03-21
申请人： 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 杭州电子科技大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种考虑可再生能源出力的分布式储能选址定容方法。本发明采用的技术方案：根据以往可再生能源出力数据、常规发电机出力数据和负荷数据预测第二天的出力和负荷数据；分析历史数据，根据实际需求，给出储能电站的初始数据；建立考虑可再生能源出力的分布式储能选址定容的最优模型，以储能电站的位置、容量和每个时刻的SOC为优化变量，以降低储能运行成本为目标，考虑设备模型约束和系统运行约束；根据所建模型，建立基于windows操作系统，matlab环境的仿真平台，用遗传算法求解模型。本发明有效解决了储能最优选址定容问题，并降低了储能运行成本。
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公开(公告)号：CN118396228A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410560058.5
申请日：2024-05-08
申请人： 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06Q40/06
摘要： 本发明提供了一种新能源场站的储能配置方法、装置、电子设备、计算机程序及存储介质，其中，所述方法包括：通过构建新能源场站数据分析模型，再根据所述新能源场站数据分析模型，获取新能源场站出力参数，其中，所述新能源场站出力参数包括新能源场站分别参与能量市场、调频市场以及备用市场的出力参数；再根据所述新能源场站出力参数，构建储能系统优化配置模型，并以经济效益最大化为配置优化目标，生成储能配置策略；根据所述储能配置策略，对新能源场站的储能资源进行配置。本申请通过考虑新能源场站参与能量市场、调频市场以及备用市场的兼容并包关系来进行储能系统的配置，提高了储能系统的利用率和投资收益。
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公开(公告)号：CN117277433A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311149451.7
申请日：2023-09-06
申请人： 国网浙江省电力有限公司经济技术研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种考虑碳减排的电力系统规划方法、装置、设备及介质，通过采集所述电力系统的相关配置参数；以投资成本和运行成本最小为目标构建所述电力系统的主问题优化模型，以系统运行安全域偏移最小为目标构建所述电力系统的子问题优化模型；采用松‑紧解耦法将所述子问题优化模型解耦为安全可行性检测问题模型和低碳可行性检测问题模型；求解所述主问题优化模型，得到同时满足所述安全可行性检测问题模型和所述低碳可行性检测问题模型的规划方案以及运行方案，作为规划结果输出。本申请能够评估不同的碳减排策略对电网结构和资源利用的影响，进而优化电力系统的规划方案，以实现最优的碳减排效果。
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公开(公告)号：CN114137953A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111188065.X
申请日：2021-10-12
申请人： 杭州电子科技大学 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于三维激光雷达的电力巡检机器人系统及建图方法，本发明的系统架构，包括硬件控制层、硬件驱动层、建图与定位算法层，该方法包括：获取所述三维激光雷达扫描得到的3D点云数据、将3D点云进行2D化数据处理；获取所述2D化点云数据、通过轮式里程计得到的机器人的位置数据和通过惯性测量单元得到的机器人的姿态数据，既机器人的预测位姿、通过2D点云反向确定出的机器人的位置数据和姿态数据，既机器人的观测位姿；通过CSM方法匹配机器人的观测位姿和预测位姿求得机器人的真实位置、姿态数据，获取所述2D点云数据中的各个激光点的实际坐标；基于所述2D点云数据中的各个激光点的实际坐标，生成第一地图。
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公开(公告)号：CN114707316A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210296609.2
申请日：2022-03-24
申请人： 杭州电子科技大学 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种使用Cuda加速大规模BA并行优化方法，包括如下步骤：S1、构建系统的能量残差方程；S2、求解线性方程组；S2‑1对Jl进行QR分解；S2‑2使用QR分解边缘化线性方程组；S3、将求解得到Δxp，Δxl代入原系统方程实现BA优化。上述技术方案，提高了计算的数值稳定性，并允许用单精度浮点数解决大规模束平差问题，使得线性方程组Ax＝b求解具有良好的并行性。这极大的提高了线性方程求解的并行度，有效的提高线性方程组求解效率，从而有效的摆脱现有硬件资源的限制，实现大规模三维场景三维重建过程中的优化，并且极大的提高了优化效率，提高了全局位姿与观测点的优化效率，优化结果能够作为重建出更大规模三维场景稀疏三维点云的基础。
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公开(公告)号：CN114782626B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210393283.5
申请日：2022-04-14
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 杭州电子科技大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于激光与视觉融合的变电站场景建图及定位优化方法，首先获取单线激光雷达、惯性传感器IMU、里程计和双目图像数据，进行预处理；然后进行局部定位与建图，构建子地图；在进行激光线程定位与建图的同时，同步进行对双目图像的处理即视觉线程，实现特征点跟踪，判断关键帧；再对获得的关键帧进行目标检测；最后生成语义地标，并投影至子地图；优化子地图，并进行全局优化。本发明方法结合了基于图优化的定位算法和深度学习的优势，可以得到完整的、可供稳定定位的导航地图，大大缩短了特征匹配时间，极大增加了变电站复杂运维场景下的定位的稳定性，并且使得在变电站场景下的导航更加快速和可靠。
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公开(公告)号：CN115407352A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211003293.X
申请日：2022-08-19
申请人： 杭州电子科技大学 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了基于粒子滤波和图优化的机器人定位和建图系统及方法。基于SIR滤波器进行重采样策略优化，使用最小采样方差重采样方法代替简单判断权重大小的重采样方法，有效提高粒子多样性。引入子图系统，同时维护两张活跃子图，一帧激光数据与两张子图构建约束，并通过相关性扫描匹配构建回环约束，进行后端优化。利用非线性最小二乘法最小化误差，优化所有历史位姿与子图位姿，并在优化后的位姿集中继续添加新位姿。本发明使用粒子滤波器作为前端里程计，估计良好的位姿初值，生成局部子图，并结合图优化利用所有时刻信息最小化误差的优势，在满足实时性要求的前提下，获得高精度的位姿和栅格地图，为后续变电站巡检工作提供参考。
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公开(公告)号：CN114782357A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210406249.7
申请日：2022-04-18
申请人： 杭州电子科技大学 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于变电站场景的自适应分割系统及方法。自适应分割系统包括变电站巡检机器人、服务器、数据预处理模块、误差判断模块、聚类模块、位姿规范转换模块和数据填补模块；本发明方法通过对点云数据进行处理，通过欧式距离在很大程度上简化在线标定的难度，加强实时性和鲁棒性，在线自标定在变电站环境的新的思路和方法。结合于变电站场景下的点云数据提出一个灵活场景约束应对相机外参变化，在两阶段三维点云分割框架，结合了传统欧几里得算法和深度学习降低点云数据量，加快变电站场景分割速度和准确性，缩短系统运行时间，使得实时性和鲁棒性提高。并进行位姿转换对数据进行填补，使得后续机器人导航更加准确。
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公开(公告)号：CN114638909A
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202210295464.4
申请日：2022-03-24
申请人： 杭州电子科技大学 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于激光SLAM和视觉融合的变电站语义地图构建方法，包括如下步骤：S1‑1对深度相机进行内参标定以及激光雷达和相机的外参联合标定；S1‑2、对深度相机和激光雷达获取的数据进行同步预处理；S2‑1通过激光雷达采集的点云数据以及里程计信息进行运维环境的地图建模；S2‑2、获取深度相机的RGBD图像，通过深度学习进行目标识别，以及场景信息理解，获取其语义信息；S2‑3、进行坐标转换，将步骤S2‑2中识别的目标投影至栅格地图中，为变电站提供环境认知信息；S3、重复步骤S2，完成语义地图的构建。采用上述技术方案，在建图过程中，对不同天气环境及光照条件适应性较高的优点，算法可有效去除激光运动畸变，提高建图的精度，减小累积误差。
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公开(公告)号：CN114782626A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210393283.5
申请日：2022-04-14
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 杭州电子科技大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于激光与视觉融合的变电站场景建图及定位优化方法，首先获取单线激光雷达、惯性传感器IMU、里程计和双目图像数据，进行预处理；然后进行局部定位与建图，构建子地图；在进行激光线程定位与建图的同时，同步进行对双目图像的处理即视觉线程，实现特征点跟踪，判断关键帧；再对获得的关键帧进行目标检测；最后生成语义地标，并投影至子地图；优化子地图，并进行全局优化。本发明方法结合了基于图优化的定位算法和深度学习的优势，可以得到完整的、可供稳定定位的导航地图，大大缩短了特征匹配时间，极大增加了变电站复杂运维场景下的定位的稳定性，并且使得在变电站场景下的导航更加快速和可靠。
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