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公开(公告)号：CN116294090A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310216742.7
申请日：2023-03-08
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： F24F11/47 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , F24F11/64 , F24F11/88 , F24F140/50 , F24F120/20 , F24F110/10 , F24F110/12
摘要： 本发明公开一种考虑用户多样性的空调负荷需求响应潜力分析方法及系统，方法包括：根据空调负荷模型的模型参数、用户室内温度偏好以及用户改变室内温度的意愿对空调负荷进行分组，得到若干空调负荷小组；建立各空调负荷小组的需求响应弹性模型；聚合各空调负荷小组的需求响应弹性模型，得到空调负荷群的需求响应弹性模型；建立空调负荷需求响应潜力与激励补偿的函数关系；得到不同需求响应时长和不同激励补偿下的多场景空调负荷需求响应潜力。本发明在考虑房屋储热绝热属性的基础上，充分考虑用户室内温度习惯设定以及用户对改变室内温度的意愿，可以评估大规模空调负荷群的需求响应潜力，得到不同激励条件或者电价补偿的对应的空调负荷削减潜力。
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公开(公告)号：CN116257510A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211545590.7
申请日：2022-12-05
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种电表数据验证与修补方法、装置及存储介质，属于配电技术领域，方法包括：对电表数据进行预处理，以获取长期趋势数据和短期趋势数据；将长期趋势数据分别输入至预构建的各基模型，并对各基模型所输出的基预测结果进行集成，以获取电表数据长期趋势预测结果；对短期趋势数据进行特征提取，并将提取到的特征与实时电表读数进行匹配，以获取电表数据短期趋势预测结果；结合电表数据长期趋势预测结果和电表数据短期趋势预测结果，对电表数据进行验证与修补。该方法结合电表数据长期趋势预测结果和电表数据短期趋势预测结果，对电表数据进行验证与修补。
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公开(公告)号：CN113283638A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110434936.5
申请日：2021-04-22
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于融合模型的负荷极值曲线预测方法，包括：采集与负荷极值预测相关的用电数据；从用电数据中获取用电数据特征；将用电数据特征输入预先训练的融合模型，预测负荷极值曲线。其中，融合模型为若干XGBoost模型、若干SLSTM模型和若干INDRNN模型融合而成。同时公开了相应的系统。本发明融合XGBoost模型、SLSTM模型和INDRNN模型进行预测，有效解决负荷数据既有平稳时间序列也有非平稳时间序列造成的预测困难问题。
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公开(公告)号：CN113688420B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202110871359.6
申请日：2021-07-30
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： G06F21/62 , G06F18/2321 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于聚类的差分隐私用电采集数据隐私保护方法及装置，包括：利用差分隐私技术把拉普拉斯噪音添加到用电采集数据中抵御相关攻击；根据聚类分析的结果对噪音值的最大值进行了限制。本发明利用差分隐私技术保护采集到的用电采集数据，保证数据的可用性；为了进一步提高用电采集数据的可用性，限制添加到用电采集数据中的噪音最大值。
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公开(公告)号：CN116365504A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211593142.4
申请日：2022-12-13
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/28 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开一种基于共享储能的台区多元负荷优化调度方法及装置，方法包括：依据负荷调节特性对用户多元负荷进行分类，分别建立各类负荷调节模型；建立共享储能模型；以利益最大化为目标，建立用户层优化目标模型；台区层综合考虑用户可调负荷调度成本，以台区电网调度成本最小为目标进行优化。采用本发明的技术方案，可以扩大台区分布式电源的接入，提高用户参与电网互动的手段，促进储能建设，为新型电力系统建设提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN113689103A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202110949110.2
申请日：2021-08-18
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种自适应负载均衡用采分流智能调度管理方法、装置及系统，所述方法包括获取一致性hash环，所述一致性hash环位于用户和服务器之间，包括若干个虚拟节点，虚拟节点与用户及服务器之间分别设有映射；基于自适应负载均衡原则，对一致性hash环进行分段，将所有虚拟节点分配建模为买方‑卖方博弈模型；通过贪心算法求解所述买方‑卖方博弈模型，确定最终的服务器分配方式。本发明能够得到相对较优的服务器分配方案，为电网公司的电力采集方案提供一定的参考。
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公开(公告)号：CN116400168A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310336650.2
申请日：2023-03-31
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明公开了电网故障诊断领域的一种基于深度特征聚类的电网故障诊断方法及系统，包括：将所述实时监测数据经过SMOTE过采样后输入至预先搭建的CNN故障诊断模型获得故障诊断结果；所述CNN故障诊断模型的搭建过程包括：利用训练后的特征提取器提取有标签样本特征和无标签样本特征；对有标签样本特征和无标签样本特征进行半监督聚类形成簇；根据簇确定无标签样本特征的标签，建立有标签样本特征训练集；利用有标签样本特征训练集对CNN故障诊断模型进行训练，重复迭代获得故障诊断准确率大于设定阈值的CNN故障诊断模型；本发明克服现有技术中存在故障诊断正确率和误报率不能兼顾的技术问题。
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公开(公告)号：CN116385036A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310216252.7
申请日：2023-03-08
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： G06Q30/0201 , H02J3/00 , G06Q30/0202 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于Shapley值的多聚合商需求响应效益分配方法及系统。方法包括：获取电网运行条件和各聚合商投标的需求响应电量；根据电网运行条件和各聚合商投标的需求响应电量，确定最佳需求响应激励方案，并发布给各聚合商；各聚合商根据最佳需求响应激励方案完成用户负荷的调节且需求响应结束后，计算各聚合商需求响应削减电量及待分配效益；根据各聚合商需求响应削减电量，分别计算各聚合商的Shapley值；根据各聚合商的Shapley值将待分配效益分配至各聚合商。本发明充分考虑了各聚合商对需求响应总目标的贡献程度，分配方案更具合理性和公平性。
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公开(公告)号：CN116205265A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310041168.6
申请日：2023-01-12
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深层神经网络的电网故障诊断方法及装置，所述方法包括获取电网故障告警信息和网络拓扑结构；根据电网故障告警信息和网络拓扑结构构建神经网络样本，神经网络样本包括神经网络学习样本和神经网络测试样本；对神经网络样本进行预处理，获得故障特征向量；将神经网络学习样本的故障特征向量输入至预先构建并基于混沌粒子群算法优化后的深层神经网络模型中进行学习，获得优化并学习后的深层神经网络模型；将神经网络测试样本的故障特征向量输入至优化学习后的深层神经网络模型中进行概率诊断测试，获取故障概率结果，本发明对样本建立深层神经网络模型并利用混沌粒子群算法对深层神经网络进行学习训练，具有较高的诊断正确率。
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公开(公告)号：CN116561659A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310523792.X
申请日：2023-05-10
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/10 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种窃电行为检测方法、装置及系统，所述方法包括获取预先训练好的深度网络模型，所述深度网络模型包括顺次设置的SG滤波器去噪模块、生成器网络模块和判别器网络模块；在训练过程中，所述深度网络模型的损失函数为Wasserstein距离的对偶形式；所述SG滤波器去噪模块的输入信号为窃电行为特征因素，所述窃电行为特征因素包括电力负荷数据、时间数据和气候数据，其输出信号被输入至所述生成器网络模块；所述生成器网络模块的输出信号与真实窃电行为检测数据一起被输入至所述判别器网络模块；将实时获取到的窃电行为特征因素输入至所述预先训练好的深度网络模型，获得窃电行为检测结果。本发明能够提供更为精确的窃电行为检测。
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