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公开(公告)号：CN117595372A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311584020.3
申请日：2023-11-24
申请人： 贵州电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种光储交直流微网控制方法及系统，涉及电力系统分布式资源控制领域，包括将分布式光伏进行并网建立光储交直流微网，构建光伏控制法，控制直流微网上的光伏模块一直在最大功率点处工作；构建蓄电池控制法，当光伏模块发电过量时，控制储能系统吸收多余的电能，当光伏阵列发电不足时，储能系统释放能量，输出直流电至直流微网中；根据固定开关的频率构建模型预测控制方法，对逆变器进行并网控制；构建模块模型，将控制方法载入模型中对光储交直流微网进行控制。本发明所提供的控制方法能够有效协调光储交直流微网中的资源，保证光伏模块以最大功率输出，同时保证直流微网中母线电压的稳定。
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公开(公告)号：CN116738167A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310573181.6
申请日：2023-05-19
申请人： 贵州电网有限责任公司
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了基于自监督与多任务学习的家用充电桩监测方法及系统，包括使用智能量测终端采集家用电动汽车充电桩的运行有功功率和家庭总线对应的有功功率；对采集的数据进行预处理，生成家用充电桩监测数据集；初始化预训练模型，将数据集中的入户总线功率数据，基于重建损失进行自监督预训练；初始化多任务充电桩监测模型，迁移预训练模型的特征提取层权重，基于多任务损失进行训练；将训练得到的家用充电桩监测模型投入应用，采集入户处总线功率，进行事件检测。本发明提出了基于多任务学习的双分支家用充电桩监测模型结构，可有效减少背景负荷高度波动的影响，提高家用充电桩的监测性能。
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公开(公告)号：CN115935158A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211398564.6
申请日：2022-11-09
申请人： 贵州电网有限责任公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01R31/00
摘要： 本发明公开了一种基于混叠高频信号的电动汽车负荷识别系统包括：电气信号采集模块，采集电气总线处的电压和电流信号；将采集的所述电压和所述电流信号输入电气信号处理模块，得到基于电流距离相似矩阵的三通道电动汽车负荷图像，并形成电动汽车负荷图像数据集；电动汽车负荷关键特征提取及辨识模块，采用所述电动汽车负荷图像数据集训练并判断所述电动汽车负荷关键特征提取及辨识模块识别概率是否达到阈值；补充识别模块，将识别概率未达到阈值的电动汽车负荷输入补充识别模块进行进一步判断。本发明通过人工智能的方法挖掘混叠信号中隐含的电动汽车的负荷特征，以非侵的方式有效实现电动汽车负荷的实时和准确识别。
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公开(公告)号：CN115575763A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211260467.0
申请日：2022-10-14
申请人： 贵州电网有限责任公司
发明人： 刘斌 , 谈竹奎 , 许逵 , 巨彧龙 , 王宇 , 欧自敏 , 高吉普 , 范强 , 唐赛秋 , 何雨旻 , 蒋朝阳 , 吴玉柱 , 付航 , 黄力 , 陈智斌 , 夏添 , 王坚 , 许乐
摘要： 本发明公开了一种蓄电池脱离直流母线识别方法包括：采集蓄电池出口电压V11和直流母线电压V12，将蓄电池出口电压V11和直流母线电压V12上传至主站自动化系统；对V11和V12进行绝对差值计算得到|ΔV|；分析|ΔV|的数值，判断蓄电池是否脱离直流母线，并进行警示。本发明提供的一种蓄电池脱离直流母线识别方法提高了识别的准确率；改造难度较小，适用范围广，仅需要在主站自动化系统增加电压差判定依据，并实现告警功能，适用于所有变电站；采用的电压差值法，直接反应了蓄电池出口电压、直流母线电压的差值，是判断蓄电池脱离直流母线的直接表达方法，可靠性更高，判断更准确。
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公开(公告)号：CN115828573A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211502439.5
申请日：2022-11-28
申请人： 贵州电网有限责任公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F18/23213 , G06N3/006 , G06F111/06 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了基于解空间优化编幅算法的变频空调建模方法包括：通过智能终端采集变频空调的特征数据和环境相关数据，基于采集的数据建立变频空调可变能效比二阶ETP模型；收集厂家的空调能效比参数，采用K‑means聚类获得多个典型参数并生成相应的解空间；在每个解空间中初始化蝙蝠群体，利用蝙蝠算法获取每个解空间的最优解，对解空间进行多轮筛选并剔除适应度最差的解空间的所有个体，当满足迭代次数或精度时输出模型参数；本发明为变频空调参与需求响应提供基础，便于充分挖掘变频空调的需求响应潜力，提高寻优性能，并且应用蝙蝠算法求解相关参数，对解空间的个体进行筛选，逐步剔除较差解空间的个体，为实际应用提供了方法。
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公开(公告)号：CN116432510A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202211364298.5
申请日：2022-11-02
申请人： 贵州电网有限责任公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/214 , G06F111/06 , G06F113/04 , G06F119/06
摘要： 本发明公开了一种基于集成学习‑天牛须优化算法的柔性负荷预测方法，包括获取历史日日负荷数据及量化的相似日影响因子数据；归一化处理数据；选取一个历史日作为历史预测日进行训练和采样，输出下一步的历史相似日采样数据；利用相似日算法输出的N个历史相似日数据作为集成学习算法的输入，根据已有历史数据训练子学习器；采用天牛须优化算法对众多机器学习算法的参数进行智能调优；完成各个子学习器训练并得到最优参数下预测准确率；辅助电力系统工作人员完成柔性负荷需求响应的预测工作。本发明通过所研发电力需求响应柔性负荷预测算法，解决电网在用电高峰期的有序用电问题，实时准确知晓负荷调节能力，将需求响应从非实时转为实时响应。
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公开(公告)号：CN115965112A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211320796.X
申请日：2022-10-26
申请人： 贵州电网有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006
摘要： 本发明公开了基于主从博弈的产消者聚合商经济优化模型及求解方法，包括构建产消者内部资源的数学模型；构建含分布式机组的产消者聚合商的经济优化运行模型；构建“多产消者‑产消者聚合商”的主从博弈模型；构建“多产消者‑产消者聚合商”主从博弈模型的分布式求解算法框架，进行交互迭代求解。本发明兼顾了产消者聚合商经济效益与产消者个体用电成本，准确反映各参与主体的运行利益需求；同时本发明能有效保护用户隐私，调动分布式设备参与需求响应的积极性，提高需求侧响应的控制成效。
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公开(公告)号：CN115659519A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211407956.4
申请日：2022-11-10
申请人： 贵州电网有限责任公司
IPC分类号： G06F30/15 , G06F30/27 , G06F18/23 , G06F119/08 , G06F119/12
摘要： 本发明公开了一种基于时序模式关联的电动车充电负荷动态建模方法，包括：将智能边缘终端采集的高频电动车充电负荷数据作为历史建模时段，并对数据进行预处理；采用ARMA算法，获得时序表示向量并形成集合；将各时序表示向量归一化并进行DBSCAN聚类；分别对各聚类簇和在聚类簇外的离群向量进行编号和单独记录；离散化历史建模时段中的外部环境信息，并采用Aprioi算法提取各维度外部信息与聚类簇编号的关联关系；在实时运行的滚动建模时段中，将新输入数据处理得到新的时序表示向量，并与原有样本的时序表示向量进行DBSCAN聚类。本发明不仅所需数据量极少，而且可实现时序模式的归纳，关联关系的挖掘以及不同外界条件下的电动车充电负荷动态建模。
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公开(公告)号：CN116706976A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310443649.X
申请日：2023-04-23
申请人： 贵州电网有限责任公司
发明人： 徐玉韬 , 冯起辉 , 谈竹奎 , 陈敦辉 , 袁旭峰 , 齐雪雯 , 张后谊 , 刘斌 , 文屹 , 吕黔苏 , 林呈辉 , 高吉普 , 辛明勇 , 李博文 , 熊楠 , 刘伟丰 , 古庭赟 , 王宇 , 许乐
摘要： 本发明公开了一种多层次柔性配电网的多模式协同功率支撑方法及系统包括，根据中压台区馈线、低压台区母线以及交流负荷的连接分布数据参数，建立多层次闭环配电台区系统；根据中压侧台区和低压侧台区之间的功率数据，判断低压侧台区是否功率缺额；根据缺额情况，结合多层次闭环配电台区系统对低压侧台区进行功率支撑。能实现低压台区功率缺额时的功率补偿，采用换流器作用，在中压电压层级和低压电压层级构建起中压互联和低压互联，以不同的功率分配系数比确定两个互联系统之间所补偿的功率。
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公开(公告)号：CN116628419A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310434715.7
申请日：2023-04-21
申请人： 贵州电网有限责任公司
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F13/42
摘要： 本发明公开了一种基于孪生神经网络模型的负荷识别方法，涉及非侵入式负荷识别领域，包括通过智能插座获取家用电器的用电特征，采集用电信号；将用电信号通过UART串口输入到计算机设备中；对用电信号采用小波去噪处理，并获取家用电器V‑I轨迹平滑曲线；将V‑I轨迹图转换为V‑I轨迹像素图输入到孪生神经网络模型中进行分类；输出家用电器的分类结果。本发明只需要少量样本数据即可完成分类，且分类效果在预给定的家用电器类型中效果较好；使用的算法模型规模小，非常适合部署到嵌入式设备中运行；基于经典卷积神经网络进行优化，既有卷积神经网络的特征，也有针对负荷识别算法的改进，能有效发现图像中的局部特征，作为识别分类的依据。
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