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公开(公告)号：CN117993283A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410030180.1
申请日：2024-01-09
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Inventor： 方阳 , 王祖峰 , 陈璐 , 徐进 , 张友懿 , 赵中攀 , 胡鹏 , 李诗奇 , 张果 , 李晓江 , 王颖 , 严彬元 , 雷蕾 , 扬方 , 吕正品 , 肖小兵 , 蔡永翔 , 付宇 , 王扬 , 文屹 , 吕黔苏 , 徐长宝 , 刘安茳 , 张洋 , 李前敏 , 王卓月 , 郝树青 , 何肖蒙 , 王冕 , 谈竹奎 , 刘春
IPC: G06F30/27 , G06F30/18 , G06N3/006 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法的光伏发电阵列优化设计方法及系统，涉及光伏发电领域，包括将光伏模块的位置和每月阳光辐射总量作为输入参数；以最大化能量产量为目标，将光伏发电板的倾斜角度作为自变量，通过粒子位置向量编码，根据当前速度和位置，以及个体最优解和全局最优解，通过更新公式更新粒子的速度和位置，计算每个粒子对应位置的光伏发电板的能量产量，根据能量产量更新个体最优解和全局最优解得到最佳倾斜角；根据最佳倾斜角确定光伏发电板的安装位置和排布方式。本发明通过优化倾角和排布方式，可以显著提高光伏电站的发电能力。合理的倾角设置可以使光伏电池阵列更好地接收太阳能量，并将其转化为电能。
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公开(公告)号：CN113910187B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202111388318.8
申请日：2021-11-22
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: B25H3/00
Abstract: 本发明公开了一种智能互联网安全工器具柜，此器具柜包括管理组件，包括人脸识别模块、与人脸识别模块连接的传感器、与人脸识别模块连接的显示器、与人脸识别模块连接的上位机、与上位机连接的内部存储器、与上位机连接的远程网络模块；触发组件，与传感器连接，包括挂钩、与挂钩连接的复位器、与复位器连接的触发器；依托互联网实时掌控安全工器具领用归还信息，精准管理安全工器具，与系统相连接，精准锁定每份工作票所需安全工器具；设定归还时间及时归还，对于未按时归还的安全工器具，及时精准锁定相关领用人员；在管理方面依托工作负责人管控安全工器具使用情况；检查安全工器具的试验周期，如有到期情况进行报警提醒。
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公开(公告)号：CN113910187A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111388318.8
申请日：2021-11-22
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: B25H3/00
Abstract: 本发明公开了一种智能互联网安全工器具柜，此器具柜包括管理组件，包括人脸识别模块、与人脸识别模块连接的传感器、与人脸识别模块连接的显示器、与人脸识别模块连接的上位机、与上位机连接的内部存储器、与上位机连接的远程网络模块；触发组件，与传感器连接，包括挂钩、与挂钩连接的复位器、与复位器连接的触发器；依托互联网实时掌控安全工器具领用归还信息，精准管理安全工器具，与系统相连接，精准锁定每份工作票所需安全工器具；设定归还时间及时归还，对于未按时归还的安全工器具，及时精准锁定相关领用人员；在管理方面依托工作负责人管控安全工器具使用情况；检查安全工器具的试验周期，如有到期情况进行报警提醒。
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公开(公告)号：CN118100272A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410070643.7
申请日：2024-01-18
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明属于电力系统工程领域，本发明所述方法包括，首先上传每个换流器的历史运行数据，为每个换流器设计智能控制器，分析运行模式；其次建立智能电网管理系统，负责对每个换流器的运行情况进行叠加、管理和协调；再次根据系统需求和目标，设计适用于本地控制层和叠加控制层的控制策略与算法，包括负荷监测、优化调度、故障处理、运行模式切换；最后结合实际数据和反馈进行参数调整与算法改进，对双层控制方案进行优化和调整，以提高系统的性能和可靠性。本发明基于分布式与集中式的双层控制，提出本地控制层与叠加控制层的双层控制，有效提高柔性配电网系统的可靠性、灵活性和能源利用效率。
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公开(公告)号：CN118054394A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410042895.9
申请日：2024-01-11
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Inventor： 王祖峰 , 方阳 , 陈璐 , 徐进 , 张友懿 , 赵中攀 , 胡鹏 , 张果 , 李晓江 , 任佳宽 , 李继承 , 刘盘金 , 杨辉 , 耿强 , 司林雄 , 汤恒 , 高丹 , 龚留专 , 王颖 , 严彬元 , 雷蕾 , 扬方 , 吕正品 , 高荣欣 , 张雪清 , 肖小兵 , 蔡永翔 , 付宇 , 王扬 , 文屹 , 吕黔苏 , 徐长宝 , 杨兴武
IPC: H02J3/00 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06N3/092 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的光伏功率预测方法及系统，方法包括：获取历史光伏发电功率数据，将历史光伏发电功率数据进行预处理获取光伏发电功率数据集；使用变分模态分解VMD对所述光伏发电功率数据集进行分解，获取多个预测序列，再应用奇异谱分析SSA进行降维和频谱分析；采用LSTM和GRU两种深度学习模型对每个子序列分别进行处理，并使用Q‑learning算法对两个模型的预测结果进行最优权重组合；通过使用预测精度评价指标评价光伏功率预测模型在光伏发电功率预测中的性能。本发明使用深度学习和强化学习自动提取有用的特征，减少人工特征工程的需求，提高预测的准确性、适应性和泛化能力，使得预测模型具有更好的鲁棒性和更高的预测准确度。
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