公开(公告)号：CN118083868A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410374854.X

申请日：2024-03-29

Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局

Inventor： 唐杰斌 ,  韩捷 ,  廖宇峰 ,  李海岚 ,  游亚雄 ,  何治安 ,  李小暖 ,  钟志敏 ,  钟惠洲 ,  陈浪 ,  林志伟 ,  孙瑾 ,  李煜良 ,  何毅峰

IPC: B66F9/12 ,  B66F9/075 ,  B66F17/00

Abstract: 本申请涉及一种柱上配电变压器的吊装方法，包括采用叉装机器人的叉装平台将待吊装变压器叉起；控制叉装机器人的履带式移动底盘移动至待安装电杆下方；控制叉装机器人的升降结构将叉装平台和待吊装变压器升起至待安装电杆的吊装位置处；通过叉装机器人的各个检测元件获取采集数据，对采集数据进行多检测数据融合得到运动规划数据；根据运动规划数据控制叉装机器人的升降结构和叉装平台上下、前后和左右方向上调整待吊装变压器的位置，以将待吊装变压器放至吊装位置的横担上。该柱上配电变压器的吊装方法相比于吊车吊装，能够精准将待吊装变压器安装在待安装电杆中吊装位置的横担上；解决现有配电变压器的吊装工序存在不便于变压器的吊装的问题。

公开(公告)号：CN118108155A

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202410374867.7

申请日：2024-03-29

Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局

Inventor： 唐杰斌 ,  叶洪江 ,  陆海应 ,  李海岚 ,  廖宇峰 ,  杨智娟 ,  吴子文 ,  王勇勤 ,  游亚雄 ,  陈浪 ,  李小暖 ,  朱碧云 ,  钟惠洲 ,  李方 ,  林志伟 ,  马少鹏

IPC: B66F9/12 ,  B66F9/075 ,  B66F9/20

Abstract: 本申请公开了一种用于叉装变压器的可调叉装平台，涉及变压器安装装置技术领域，包括滑动架；滑动架上固定有第一滑杆；第一滑杆上滑动安装有连接架；连接架上固定设置有第一驱动装置；第一驱动装置可驱动滑动架沿第一滑杆轴向方向运动；滑动架在沿第一滑杆轴向方向上滑动连接有两个L形的滑动齿；每个滑动齿上均滑动套设有一个叉齿；两个叉齿之间滑动插设第二滑杆；连接架上还固定设置有第二驱动装置，用于通过带动第二滑杆运动，以带动两个叉齿运动。该设计的叉装平台，可以实现叉齿的前后左右移动，使得变压器能更精准地对准其安装的位置和角度，同时利用叉齿之间间距的可调节设计，使得适用性更广。

公开(公告)号：CN117763849A

公开(公告)日：2024-03-26

申请号：CN202311799093.4

申请日：2023-12-25

Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局

Inventor： 何悦 ,  叶洪江 ,  廖宇峰 ,  陆海应 ,  何治安 ,  游亚雄 ,  王剑 ,  杨诚宇

IPC: G06F30/20 ,  G06F30/28 ,  G06F111/04 ,  G06F111/08 ,  G06F113/04 ,  G06F113/08 ,  G06F113/14 ,  G06F119/06 ,  G06F119/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明公开了一种配电网故障演化路径预测方法、装置、电子设备及介质，用于解决现有相关技术中研究对象单一，并未考虑多能耦合对主动配电网运行影响，进而影响故障演化机理的技术问题。所述方法包括：获取极端天气的气象信息，以及多能耦合主动配电网的能源网络结构信息；根据气象信息以及能源网络结构信息进行故障计算，获得多能耦合主动配电网的初始故障；基于最优潮流运行约束，根据初始故障、气象信息以及能源网络结构信息进行多轮次的故障演化，获得故障演化路径结果；从故障演化路径结果中选取故障概率最大的故障演化路径，作为多能耦合主动配电网在极端天气下的目标故障演化路径。

公开(公告)号：CN117436579A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311381427.6

申请日：2023-10-24

Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 ,  广东电网有限责任公司广州供电局

Inventor： 李巍 ,  郑雅文 ,  白浩 ,  梁国开 ,  刘亦朋 ,  廖宇峰 ,  徐敏 ,  刘哲 ,  要若天 ,  顾衍璋

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/214 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明提供了一种数据驱动的电动汽车充电站负荷预测方法及系统，属于电动汽车充电站技术领域。本发明包括基于电动汽车充电站负荷时间序列的特征构建基于数据驱动的预测模型；设定预测模型中用于进行数据挖掘的机器学习算法；采用基于集群智能思想的方法对机器学习算法进行超参数优化；以最小化预测误差的目标对预测模型进行训练，并采用训练好的预测模型对电动汽车充电站的负荷进行预测。本发明针对电动汽车充电站负荷短期预测问题，设计了数据驱动的预测模型框架，能够提升电动汽车充电站负荷短期预测精度。

公开(公告)号：CN117669108A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311851619.9

申请日：2023-12-28

Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局

Inventor： 何悦 ,  叶洪江 ,  廖宇峰 ,  陆海应 ,  何治安 ,  黄志滔 ,  游亚雄 ,  王剑 ,  杨诚宇 ,  邹嘉焜

IPC: G06F30/18 ,  G06F30/20 ,  G06F111/08 ,  G06F111/10 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明公开了一种极端天气下配电网典型故障场景确定方法和装置，通过响应场景库构建请求，获取多组天气组合信息并分别构建极端天气模型，在配电网所处位置运行各极端天气模型，分别计算配电网的模拟故障率，比较各模拟故障率和预设故障率阈值，生成多组故障场景并分别确定典型信息熵分布区间，当接收到极端天气信息时，根据极端天气信息对极端天气模型进行调整并运行，确定目标信息熵，按照目标信息熵匹配典型信息熵分布区间，从多组故障场景中确定极端天气信息所属的典型故障场景。从而综合考虑元件故障率、故障发生位置以及故障发生时间，以信息熵有效筛选复杂的故障场景，有效地在灾害来临前有针对性地提出资源规划与故障恢复策略。