负荷密集型智慧园区用户参与碳排放控制的能源调度方法

    公开(公告)号:CN114825459A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210368686.4

    申请日:2022-04-08

    IPC分类号: H02J3/46 H02J3/32

    摘要: 本发明涉及一种负荷密集型智慧园区用户参与碳排放控制的能源调度方法,包括以下步骤:构建负荷密集型城市智慧园区的工业用户用能设备模型和碳排放模型;建立负荷密集型智慧园区工业用户用能优化的运行优化目标和约束条件,所述运行优化目标为电网交互的功率、燃料和碳排放最低;基于所述工业用户用能设备模型、碳排放模型、运行优化目标和约束条件构建优化模型,对该优化模型进行求解,获取最优的能源调度方法。与现有技术相比,本发明在能源调度的优化目标中加入了碳排放量,能提升用能方法的清洁性与能效比。

    基于人工智能算法的巡检机器人故障识别方法、系统

    公开(公告)号:CN114355083A

    公开(公告)日:2022-04-15

    申请号:CN202111641884.5

    申请日:2021-12-29

    IPC分类号: G01R31/00

    摘要: 本发明涉及一种基于人工智能算法的巡检机器人故障识别方法、系统,该方法包括:获取作业点处的可见光图片;采用第一人工智能模型对可见光图片进行目标检测和语义分割,得到该作业点所有设备的分割结果;获取与可见光图片像素对其的红外测温图;基于可见光图片的分割结果,从红外测温图中提取每一个设备的特征;针对每一个设备,采用第二人工智能模型对相应的特征进行分别确定是否故障。与现有技术相比,本发明具有故障检测的效率和准确率高等优点。

    一种对数据进行采样的方法和装置

    公开(公告)号:CN109508350B

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN201811307544.7

    申请日:2018-11-05

    IPC分类号: G06F16/2458

    摘要: 本申请公开了一种对数据进行采样的方法,包括:对所有用户的初始数据进行抽样处理,其中,每个用户对应一个数据向量;对于各个抽样用户及其对应的数据向量,计算每个抽样用户与其他所有抽样用户的向量间的相似性,得到每个抽样用户对应的距离矩阵;根据所有抽样用户对应的距离矩阵,对抽样用户对应的数据向量进行数据聚类;根据聚类结果,选择最重要的一个或多个特征;将所有用户的初始数据按照选择出的所有特征分成k类,并在每一类中进行抽样处理,并保证不同类中的抽样数差值最小。应用本申请,能够实现均匀采样,提高数据处理的准确性。

    一种基于改进Jaya算法的多源配电网故障定位方法

    公开(公告)号:CN114264912A

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN202111275582.0

    申请日:2021-10-29

    IPC分类号: G01R31/08

    摘要: 本发明公开了配电网故障定位领域的一种基于改进Jaya算法的多源配电网故障定位方法,包括:S1:根据有源配电网含有多种分布式电源的特征建立故障定位模型,其中包括:设置故障电流信息编码方案;建立开关函数以及形成模型评价函数。S2:对Jaya算法进行优化处理,其中包括:基于混沌理论优化变量位置迭代的随机数生成;个体编码的变量修正;S3:基于S1所述模型,通过S2的改进算法进行求解计算。根据所提方法可以实现针对不同分布式能源分布情况下单重、多重故障的故障定位问题,并且可以处理包含简单畸变信息的故障定位,有助于提升配电网发生故障时的故障区段定位速度,提高电力系统可靠性。

    一种电力数据应用场景的数据治理系统

    公开(公告)号:CN114116667A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111395569.9

    申请日:2021-11-23

    摘要: 本发明涉及一种电力数据应用场景的数据治理系统,包括数据接入平台、数据仓库平台和数据治理平台;数据接入平台:接入源系统数据;数据仓库平台:临时存储并清洗所述源系统数据为遵循数据库第三范式的数据进行分层存储,并支持复杂的分析操作,为所述数据治理平台提供查询结果;数据治理平台:抽取符合业务要求的样例数据,指定数据质量校验规则,并建立数据血缘关系,为异常数据查询源系统数据。与现有技术相比,该发明构建包括数据、应用、技术和组织的四位一体的均衡的数据治理框架体系,解决当前数据管理所面临的问题,提升相关业务域的数据质量,为数据应用提供更加精确、精准的数据,夯实数据基础。

    一种耦合Copula与LSTM的工企用能负荷预测方法

    公开(公告)号:CN114004414A

    公开(公告)日:2022-02-01

    申请号:CN202111311602.5

    申请日:2021-11-08

    摘要: 本发明涉及一种耦合Copula与LSTM的工企用能负荷预测方法,包括:采集待预测工业企业的选定要素实时数据,并输入训练好的LSTM深度神经网络模型,获得待预测工业企业的预测用能负荷;其中,所述的选定要素的选定过程包括以下步骤:1)采集多种类型的工业企业的用能负荷历史数据以及对应时间点的若干种待定要素历史数据,构成样本数据集;2)对样本数据集进行预处理;3)利用K‑Means算法对用能负荷历史数据进行聚类,获得若干个聚类;4)通过Copula算法对聚类与待定要素之间的非线性相关性进行分析,从所有待定要素中选出选定要素。与现有技术相比,本发明具有精准性高、稳定性强等优点。

    一种基于状态估计的实时受控孤岛检测和恢复方法

    公开(公告)号:CN113949099A

    公开(公告)日:2022-01-18

    申请号:CN202111279895.3

    申请日:2021-10-28

    IPC分类号: H02J3/38 H02J3/42 H02J13/00

    摘要: 本发明涉及一种基于状态估计的实时受控孤岛检测和恢复方法,1、采用拓展的MILP ICI算法实时确定要断开的传输线路的数量,寻找最佳孤岛划分方案,同时确保每个孤岛只包含相干发电机对系统进行区域的划分;2、在控制中心进行线性状态估计,通过线性估计状态评估各岛屿边界母线的状态及其互相之间的同步性;3、若有任何岛屿是同步的,则重新闭合该岛屿边界的联络开关以重新连接,否则在通过状态估计评估边界状态的同时采取相应的校正措施,直至满足相邻岛屿之间的同步条件,对状态同步的岛屿进行重新连接;4、重复步骤3,直至所有的孤岛重新连接,电力系统恢复正常状态。与现有技术相比,本发明具有节省人力,监控灵活等优点。