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公开(公告)号：CN119602691A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411743313.6
申请日：2024-11-29
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司湛江供电局
IPC: H02S40/30 , H02S40/34 , H01R13/629 , H01R13/639
Abstract: 本发明提供了一种分布式超短期光伏发电功率预测装置。分布式超短期光伏发电功率预测装置包括：预测防护部包括箱体，检测仪本体具有对接插头，箱体上设有插槽口，插槽口与箱体的内部连通；夹持部位于箱体的一侧，夹持部包括驱动构件和两个夹持构件，驱动构件与两个夹持构件驱动连接，夹持构件相对于箱体可移动地设置，夹持部具有两个夹持构件相互靠近以形成夹持腔的夹持位置以及两个夹持构件相互远离的释放位置；锁定部包括锁定构件，锁定构件具有与驱动构件锁定配合的锁定位置以及远离驱动构件的解锁位置。本发明的技术方案解决了现有技术中的分布式超短期光伏发电功率预测装置易出现拆装不便以及丢失紧固件的问题。
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公开(公告)号：CN117767290A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311780658.4
申请日：2023-12-22
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司湛江供电局
Inventor： 付振宇 , 潘志豪 , 宋伟东 , 田伟达 , 林桂泉 , 凌小明 , 刘剑锋 , 王文胤 , 吴涛 , 张文坤 , 陈恒 , 邱毅 , 杨智锋 , 庞秋明 , 杨华东 , 袁朝恩
Abstract: 本发明提供了一种风电功率预测模型构造方法和系统，属于风电功率预测技术领域。该方法包括首先建立多参数变量的时变非线性模型；其次将非线性模型对应着不同因素建立不同的线性子域模型；然后通过迭代控制算法对线性子域模型进行分析，对每个线性子域模型给予合适的权重分配，并整合成一个完整的预测模型。本发明能够通过基于迭代算法的模型对非线性系统做出迅速、准确的反应，更加准确的掌握短期内的风电信息，进而进行灵活调整，维持电力系统的平衡和稳定性，减少能源波动对电力网络的影响。
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公开(公告)号：CN118095732A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410231203.5
申请日：2024-02-29
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司湛江供电局
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06F113/06 , G06F119/02
Abstract: 本申请提供了一种风电机组发电量的预测方法和预测装置。该方法包括：获取当前发电量数据，且获取未来发电量最优相关数据；将当前发电量数据输入预测模型，得到第一发电量，将未来发电量最优相关数据输入增长逻辑函数，得到第二发电量；根据第一发电量、第一融合系数、第二发电量和第二融合系数，确定在未来时段下风电机组的发电量。该方法解决了现有的风电机组发电量预测方法过于依赖历史数据，导致预测的风电机组的发电量与实际发电量偏差较大的问题。
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公开(公告)号：CN116823222A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310783094.3
申请日：2023-06-29
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司湛江供电局
Abstract: 本发明公开了一种设备排障系统及方法，用于解决现有的故障诊断及排障方法依赖于维修人员的能力，容易误诊且存在无法及时排障的技术问题。本发明包括：故障检测模块、数据分析模块、用户交互模块和故障处理模块；所述故障检测模块，用于检测设备运行状态，并根据所述运行状态生成运行故障码；所述数据分析模块，用于接收所述运行故障码，并分析所述运行故障码，生成故障诊断结果；所述用户交互模块，用于展示所述故障诊断结果，并接收所述用户的操作指令；所述故障处理模块，用于响应所述操作指令，对所述设备进行排障处理。
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公开(公告)号：CN119809043A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202411883732.X
申请日：2024-12-19
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司湛江供电局
Abstract: 本发明公开了一种光伏发电功率的预测方法、装置、电子设备及存储介质，其中，光伏发电功率的预测方法包括：获取多个初始影响因素；根据多个初始影响因素确定目标地形信息；根据目标地形信息确定至少一个目标影响因素；根据至少一个目标影响因素对目标光伏发电功率进行预测，其中，目标光伏发电功率为目标地形的光伏发电功率。本发明解决了现有技术中不同地形下光伏发电功率预测结果准确性和稳定性低的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119602247A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411743311.7
申请日：2024-11-29
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司湛江供电局
Abstract: 本发明公开了一种母线负荷预测方法、装置、存储介质及电子装置，涉及电力系统母线负荷预测技术领域。其中，该方法包括：获取第一预设时间段内母线负荷的目标参照曲线；对目标参照曲线进行拟合处理，得到至少一种类型的拟合曲线；基于至少一种类型的拟合曲线确定初始预测结果；基于权重优化曲线对初始预测结果进行误差调整，得到目标预测结果。本发明解决了相关技术需要采集大量的数据，在进行母线超短期负荷预测时，对硬件性能要求较高，且容易出现数据采集不及时的情况，导致无法及时获取负荷预测结果的技术问题。
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公开(公告)号：CN119627896A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411802619.4
申请日：2024-12-09
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司湛江供电局
Abstract: 本申请公开了一种分布式光伏发电系统的发电预测方法、装置及系统。其中，该方法包括：采集分布式光伏发电系统中光伏板对应的实时数据，其中，实时数据包括多个环境参数的实时取值，多个环境参数包括：光照强度、气温和风速；对实时数据与负荷预测参照表进行相似度比对，确定初始预测发电量；对分布式光伏发电系统的总发电量以及初始预测发电量进行偏差比对计算，得到偏差结果；对偏差结果进行老化分析，得到老化分析结果；根据老化分析结果对初始预测发电量进行调整，得到目标预测发电量。本申请解决了相关技术中电力预测方法依赖于历史电力输出数据，导致光伏发电系统投入使用的速度慢，电力预测方法的准确性低的技术问题。
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公开(公告)号：CN118263851A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410353118.6
申请日：2024-03-26
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司湛江供电局
Inventor： 潘志豪 , 付振宇 , 林桂泉 , 田伟达 , 宋伟东 , 凌小明 , 王文胤 , 吴涛 , 张文坤 , 陈恒 , 汤文武 , 蔡剑剑 , 张佳楠 , 朱秋霖 , 杨华东 , 袁朝恩
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本申请提供了一种风功率预测模型的超参数优化方法和优化装置。该方法包括：获取超参数值训练测试样本；基于超参数值训练测试样本，构建预测Kriging模型，预测Kriging模型为表示超参数值组合与第一预测均方根误差之间的映射关系的Kriging模型，第一预测均方根误差为风功率预测模型得到的风功率预测值与风功率真实值之间的均方根误差；在超参数的取值位于对应的预定取值范围的约束条件下，以第一预测均方根误差最小为目标，对预测Kriging模型进行求解，得到最优超参数值组合。该方法解决了现有技术中在超参数的取值范围的约束条件下采用优化算法直接求解出最优超参数值耗费时间长的问题。
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公开(公告)号：CN119622972A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411802636.8
申请日：2024-12-09
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司湛江供电局
Abstract: 本发明公开了一种海上风电集群输电系统结构的确定方法及电子设备。其中，该方法包括：获取海上风电集群中多个风机的坐标、陆上集控中心的中心坐标和区域限制信息；基于多个风机的坐标和中心坐标，确定海上升压平台的候选坐标；基于候选坐标、区域限制信息确定第一输电线缆铺设路径和海上升压平台的目标坐标；基于中心坐标和目标坐标确定第二输电线缆铺设路径；基于第一输电线缆铺设路径、第二输电线缆铺设路径和目标坐标确定海上风电集群输电系统结构。本发明解决了相关技术中由于未综合考虑海上升压平台的选址和输电线缆铺设路径而导致海上风电集群输电系统的输电线缆铺设成本高和运维复度高的技术问题。
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公开(公告)号：CN117668655A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311651889.5
申请日：2023-12-04
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司惠州供电局
IPC: G06F18/241 , G06F18/2431 , G06N3/006 , G06N3/126 , G06N20/00
Abstract: 本申请实施例公开了一种变压器故障的识别方法、装置、设备及介质。其中，该方法包括：通过柯西反向学习对鲸鱼优化算法的初始种群进行处理，得到反向初始种群；根据初始种群以及反向初始种群，确定目标初始种群；采用鲸鱼优化算法对目标初始种群进行迭代优化，输出最优解，根据最优解确定目标输入权值和目标节点偏置；根据目标输入权值和目标节点偏置，确定待训练的变压器故障识别模型，并基于训练样本对待训练的变压器故障识别模型进行训练，得到变压器故障识别模型，以通过变压器故障识别模型对目标变压器进行处理，得到目标变压器的故障类型。本技术方案在精准识别出变压器的故障类型的同时，加快了模型的收敛速度。
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