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公开(公告)号：CN118011979A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410155181.9
申请日：2024-02-04
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广州南网科研技术有限责任公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于多源数据融合的生产数据处理方法及装置，通过目标产品的多个制造数据将工业制造数据区域划分为多个监测子数据区域；采集每个监测子数据区域的设备运行信息和生产信息；根据设备运行信息，计算设备运行数据融合指数，并根据生产信息，计算有效生产数据融合指数，并基于设备运行数据融合指数和有效生产数据融合指数，计算每个监测子数据区域的生产过程优化系数；将生产过程优化系数与预设的生产过程优化系数阈值进行对比，若生产过程优化系数不大于生产过程优化系数阈值，则确定当前监测子数据区域的生产过程存在异常，否则，确定不存在异常；与现有技术相比，本发明的技术方案能实现对工业生产过程的优化管理。
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公开(公告)号：CN119628030A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411841511.6
申请日：2024-12-13
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: H02J3/32 , H02J3/14 , H02J3/24 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q10/0639 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种电力系统储能控制方法及装置，包括：获取电网运行数据，基于所述电网运行数据预测所述电力系统的负荷需求；基于所述电网运行数据对所述电力系统中的储能单元的健康状态进行评估，获取所述储能单元的健康得分；基于所述负荷需求、所述健康得分和预设学习算法匹配充放电策略，并基于所述充放电策略对所述电力系统进行储能控制。本发明通过电网运行数据预测电力系统的负荷需求，同时通过评估电力系统的健康状态获取电力系统的健康得分，从而基于负荷需求和健康得分结合预设学习算法使得充放电策略与实际电力需求更加匹配，有效地选择最适合的充放电策略，实现电力系统的灵活调度，提高充放电效率及稳定性。
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公开(公告)号：CN119623960A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411678381.9
申请日：2024-11-22
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出一种基于省域能源标记的能源调度方法及系统，构建若干时间段的电力安全模型和预电力调配模型；对能源净消耗省域进行标记，得到第一标记节点；对能源净产出省域进行标记，得到第二标记节点；通过计算能源净消耗省域对应的能源净产出省域中第二标记节点的占比，对满足第三预设要求的能源净消耗省域进行标记，得到关注节点；基于第一标记节点、第二标记节点和关注节点，对省域能源安全态势进行评估。本发明解决现有技术对于跨省域电力调配安全供应的可靠性差的问题。本发明通过可靠的数据基础和各省域能源的标记，考虑省域的能源调配需求的充分性，保障能源调动安全，提高跨省域电力调配的可靠性。
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公开(公告)号：CN119379035A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411473250.7
申请日：2024-10-22
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的多元负荷像素矩阵能源系统调控方法及装置，方法包括：获取能源系统的待处理源荷数据；其中，待处理源荷数据包括：源侧的历史出力序列数据以及荷侧的历史负荷序列数据；将待处理源荷数据输入源荷联合预测模型中，以使源荷联合预测模型将历史出力序列数据转化为风光出力像素矩阵，将历史负荷序列数据转化为多元负荷像素矩阵，并分别从风光出力像素矩阵和多元负荷像素矩阵中提取待处理特征，将待处理特征中各特征进行融合共享，得到源荷预测数据；根据源荷预测数据对能源系统进行源荷联合调控。通过实施本发明能解析源侧和荷侧的耦合关系，实现能源系统源侧和荷侧的同步预测，提高源侧和荷侧预测数据的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN119378744A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411475168.8
申请日：2024-10-22
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N20/00 , G06N5/01 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于智能模型迁移的需求响应潜力预测方法及装置，其中方法包括：获取待预测时段的重要特征数据，并将获取到的重要特征数据输入至通过迁移学习和在线学习方法训练得到的需求响应潜力预测模型中，得到待预测时段的需求响应潜力值，并根据预测结果进行调控。本发明方法提出的需求响应潜力预测模型结合了迁移学习和在线学习的优势，相较于现有技术，可以动态跟踪新客户响应行为的变化。由此可见，提高了新签约客户的需求响应潜力预测精度，使得预测结果更加准确，并有利于调控策略的制定。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119944847A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510421617.9
申请日：2025-04-07
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种联合新能源的电力系统调度方法、装置和终端设备，属于电力系统调度技术领域，所述方法为:联合新能源的电力系统调度方法，分别建立以火电出力成本最小为目标的第一函数模型、以污染排放量最小为目标的第二函数模型和以新能源利用率最大为目标的第三函数模型，对第一函数模型、第二函数模型以及第三函数模型赋予不同的权重系数，得出综合的目标函数模型，对目标函数模型进行求解生成目标调度决策，最后根据目标调度决策对电力系统进行调度。则本发明能够从成本、污染排放和新能源利用率进行优化，实现多目标的平衡，不仅降低发电成本和污染排放，还提高了新能源利用率，实现了新能源在电力系统中的高效利用。
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公开(公告)号：CN119944673A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510421612.6
申请日：2025-04-07
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F18/25 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种电力系统的台区容量配置方法、装置、终端设备及存储介质，属于电力系统技术领域，所述方法包括：对获取的待配置电力系统的初始负荷数据进行局部数据聚类，获得负荷聚类样本，并对所述负荷聚类样本进行平衡处理，获得负荷数据集；通过若干基分类器对当前负荷数据进行分类，基于分类结果进行投票，将投票票数最多的分类结果作为当前负荷数据的负荷类型；提取每一负荷类型对应的最大负荷数据向量；基于所述负荷数据集中每一负荷数据的负荷类型以及每一负荷类型对应的最大负荷数据向量，获得所述待配置电力系统的台区容量值，并进行待配置电力系统的配置。因此，通过实施本发明，能够解决现有技术存在台区容量配置准确性低的问题。
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公开(公告)号：CN119674954A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411845954.2
申请日：2024-12-16
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/20 , G06F18/211 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F16/951 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种电力系统的电力预测方法、装置、介质及设备。本申请通过获取实时电力负荷数据并将其输入到已经训练好的多层深度学习网络模型中，该模型基于LSTM或GRU网络构建，并通过API接口和Web爬虫技术从新能源发电设备、天气监测站和电力负荷传感器中获取的多源历史电力负荷数据和气象数据进行训练，以输出准确的电力负荷预测值，实现对电力系统的高效预测和管理。
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公开(公告)号：CN119362440A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411502189.4
申请日：2024-10-25
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出一种基于大气数据与多能耦合分析的负荷预测方法及系统，对历史数据集进行互相关性分析，得到第一数据集；通过归一化处理，得到第二数据集，对第二数据集进行自相关分析，得到预测时间长度；基于注意力机制的多列卷积神经网络算法，分别对所述第二数据集的数据进行特征提取，得到负荷数据特征集；通过预设负荷预测模型对各负荷进行预测，得到预测时间长度内各负荷预测值。本发明解决现有技术未充分考虑输入特征差异与统一处理，无法有效提取并融合多能耦合信息，导致负荷预测精度不高的问题。本发明考虑了多元数据间的时空耦合性以及数据特征的差异化进行统一处理，以使得到的负荷预测结果精度提高。
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公开(公告)号：CN119853031A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510337341.6
申请日：2025-03-21
Applicant: 广东电网有限责任公司
IPC: H02J3/00 , G06N5/01 , G06F18/27 , G06F18/2321
Abstract: 本发明公开了一种低压配电网拓扑识别方法、装置、终端设备及存储介质，其中方法包括：对低压配电网拓扑模型中的二次设备进行忽略处理，并对低压配电网拓扑模型中的支路进行合并和删除处理，得到简化拓扑模型；基于简化拓扑模型中的低压配电网数据构建用于描述节点功率平衡的潮流公式，根据用于描述节点功率平衡的潮流公式构建低压配电网拓扑识别模型；根据配电网系统特性，利用低压配电网拓扑识别模型对节点数据进行线性回归处理，在满足收敛条件时，输出配电网的网络拓扑结构和线路参数。本发明通过忽略低压配电网拓扑模型中的二次设备，以及合并和删除特定支路，有效减少数据处理量和处理难度，能够有效提高低压配电网拓扑识别的效率。
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