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公开(公告)号：CN112819380A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110222738.2
申请日：2021-02-26
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
Inventor： 庄卫金 , 赵家庆 , 张鸿 , 黄学良 , 闪鑫 , 赵奇 , 杨争林 , 杨胜春 , 张志昌 , 姚建国 , 苏大威 , 徐春雷 , 于芳 , 徐攀 , 刘晓梅 , 吕洋 , 田江 , 王毅 , 陈中 , 孙名扬 , 黄龙达 , 潘加佳
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/9536
Abstract: 本发明属于电网调控领域，公开了一种电网调控全景透明访问方法、系统、设备及存储介质，包括以下步骤：获取数据访问业务的业务模型，并根据业务模型确定待获取的源端数据；根据待获取的源端数据，通过预设的电网调控全景模型，确定待访问数据源端对象；获取待访问数据源端对象的数据服务信息，根据待访问数据源端对象的数据服务信息，访问待访问数据源端对象并获取待获取的源端数据。对由各类异构业务系统组成的电网调控体系，提供信息资源透明访问方法及系统，实现面向电网调控业务的全景信息需则可用及全局应用功能协同，提升异构系统间信息资源的共享能力，进而支撑基于多维度信息的电网运行态势感知和全局协同控制。
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公开(公告)号：CN112186802A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011043346.1
申请日：2020-09-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开一种动态经济调度的多时间尺度滚动调度方法及其系统，调度方法包括以下步骤:基于电力系统发电组成结构，构建具有互补发电特质的新能源发电聚合方；建立负荷匹配系数，对负荷曲线进行平滑优化；依据优化负荷最大匹配原则对发电商出力制定日前计划，求解出负荷匹配系数最小情况下新能源聚合商实时出力；根据日内调度模型对发电端进行出力调整；根据实时调度模型对发电端进行出力微调。本发明多时间尺度滚动调度方法对具有互补特性的新能源进行聚合调度；考虑电力供需匹配度，优化负荷，并平抑常规能源机组出力波动；有效地增加了新能源消纳率，减少了弃风、弃光现象，同时减轻了电网对常规能源机组调度负担及调节成本。
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公开(公告)号：CN109638826A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811585182.8
申请日：2018-12-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H02J3/00
CPC classification number: H02J3/00 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种基于CNN(卷积神经网络)的电网拓扑辨识方法及系统。该方法主要从电网的基本架构和历史状态数据出发，找出正常运行中有通/断两种状态，即通/断状态影响网络实时拓扑的线路，并将其标注为“拓扑易变线路”，然后辨识出在该线路连通、测量信息缺失条件下的电网拓扑类别。该方法以及系统的数据处理模块考虑“拓扑易变线路”状态组合下的网络拓扑分类，将拓扑类别向量化；对每一拓扑类别下的数据，进行“图片矩阵化”处理；该方法/系统还设有样本补充模块，可以在训练样本量不足时，由连续潮流计算产生补充样本；最后，该方法/系统的拓扑辨识模块可以将处理后的数据输入网络结构为“卷积层1‑池化层1‑卷积层2‑池化层2‑全连接层1‑全连接层2”的CNN中，形成基于样本数据的电网拓扑识别模型。
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公开(公告)号：CN116933022B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311181371.X
申请日：2023-09-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 南京工程学院 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 国网能源研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种多源负载设备数据智能同步对齐预处理方法及系统，所述方法包括：对新型电力系统中多源负载设备量测数据进行采样，得到量测数据的采样数据；建立三次样条插值函数，确定函数中的修正量，并对函数的计算参数进行归一化处理；构建并训练基于新型电力系统中多源负载设备数据特征的WGAN网络，生成插值数据对量测数据的采样数据插值补充；重新建立三次样条插值函数并对函数进行Crout分解和求解，获得最佳修正量；利用确定最佳修正量的三次样条插值函数对多源负载设备量测数据的采样数据进行同步插值处理，实现数据智能同步对齐预处理。本发明以更快的速度获得更加准确的新型电力系统多源负载设备量测数据同步对齐预处理效(56)对比文件CN 106530131 A,2017.03.22CN 101651363 A,2010.02.17US 2017102725 A1,2017.04.13
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公开(公告)号：CN110110759B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN201910300750.3
申请日：2019-04-15
Applicant: 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
Inventor： 杜璞良 , 赵家庆 , 陈中 , 郭家昌 , 戴中坚 , 马子文 , 苏大威 , 徐春雷 , 吕洋 , 丁宏恩 , 田江 , 霍雪松 , 李春 , 唐聪 , 徐秀之 , 俞瑜 , 赵奇
IPC: G06F18/25 , G06F18/2411 , G06F18/2415 , G06F17/18 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于多维度信息识别的电网电气信息指向方法及系统，首先对台区和上层变压器数据进行采集和预处理；其次基于处理后的台区与上层变压器负荷数据构建0‑1规划模型，并基于模型寻优，获取电气指向概率；随后基于处理后的台区与上层变压器电压数据进行电压相关性分析，获取相关系数；最后对得到的概率，电压相关数据进行归一化处理，通过机器学习‑SVM算法获取电气正确指向关系。本发明基于概率负荷匹配和电压相关性计算，可实现对当前电力公司系统上层变压器和台区建立正确的电气指向关系；能够更正当前电力系统中由于临时增设线路而导致系统电气指向信息不一致问题，降低调度人员的操作风险，确保电网安全运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116029468B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310323522.4
申请日：2023-03-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 蔡榕 , 陈冰松 , 赵家庆 , 苏大威 , 王毅 , 田江 , 闪鑫 , 黄学良 , 赵奇 , 庄卫金 , 丁宏恩 , 吕洋 , 张刘冬 , 钱科军 , 杨科 , 李春 , 赵慧
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , B60L53/62 , B60L53/63 , H02J3/00 , H02J3/06 , H02J3/32
Abstract: 一种考虑电动汽车接入的电网风险评估和超前调度方法及系统，所述方法包括：获取各电动汽车充电站的未来充电负荷预测数据，生成电网未来态模型断面；遍历并网供电路径，对于同一个并网设备下挂接的电动汽车充电负荷进行聚合；对电网未来态计算基态潮流；对并网设备的未来态进行是否出现越限的风险评估；若未来态出现越限，则对能通过调整消除越限的设备进行充电负荷超前调度，然后再次计算基态潮流，否则输出未来态越限风险和是否能够通过调整消除越限的评估结果。有利于实现对电动汽车集群的精细化管理，提高电动汽车充电负荷参与电网调度的能力，进而提升配电网的可靠性与稳定性。
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公开(公告)号：CN112132354B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202011043252.4
申请日：2020-09-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本公开属于发电、变电或配电的技术领域，公开计及网络韧性的城市电网负荷超前转供方法及其系统，包括：获得预测系统的结果，得出高危节点；以所述高危节点为中心，相隔一个断路器为半径，获得一级区域；以所述一级区域内节点为中心，相隔一个断路器为半径，划分出二级区域；以所述二级区域内断路器为自变量，采用粒子群算法，得出最优的转供路径；将系统结构和潮流输入预测系统，由此计算韧性指标，在判断具体系统时具有实用性；在进行负荷转供时，同时考虑了韧性和安全性，且二者权重可以随要求对应的调整；由于系统潮流实时变化，故重要性评估结果也变化，可以适应实时变动的电力系统，在进行超前控制时可以很好地发挥作用。
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公开(公告)号：CN113379164B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202110807996.7
申请日：2021-07-16
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 基于深度自注意力网络的电力负荷预测方法及系统，以样本数据为输入，以电力负荷预测值为输出，包括自注意力编码器、历史分数计算单元、位置分数计算单元、位置编码器、Query序列单元、空间注意力单元、时间注意力单元；基于深度学习和自注意力模型实现对电力系统中负荷变化趋势和大小的准确预测。系统建立了用于预测的非自回归的自注意力神经网络，克服传统深度学习模型中的时滞和累计误差问题，同时系统构建了多变量间的注意力学习机制，实现基于多变量聚合的时间序列预测，有效提高了预测精度。本发明能够充分利用电网运行过程中采集的海量数据，对系统负荷进行精确预测，为电网后续调度控制提供依据。
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公开(公告)号：CN108874859B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN201810341340.9
申请日：2018-04-17
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司
IPC: G06F16/25 , G06F16/2458
Abstract: 本发明提供一种调度实时断面数据生成方法及系统，包括：基于电网主站和子站采集量测数据和工况信息，并将所述采集的量测数据和所述工况信息整合；将整合后的量测数据按照预设时间间隔进行周期存储；基于所述周期存储的量测数据按照预设断面时刻生成的断面数据。实现了可以建立时标量测数据实时短周期存储，并基于该存储结构进行断面时刻选取和断面数据选取，形成消除量测不同步影响的实时理想断面。有利于提升调度控制系统数据分析等相关应用的准确度，支撑带时标相关应用的发展。
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公开(公告)号：CN113988426A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111274352.2
申请日：2021-10-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司苏州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本申请公开了一种基于FCM聚类和LSTM的电动汽车充电负荷预测方法及系统，包括采集电动汽车日负荷数据并获取该时间段内的每日气象数据；建立FCM相似日聚类模型，进行负荷相似日聚类；将每一负荷相似日内相同日期的日负荷数据对应充电时刻进行求和得到该类别各个日期的总日负荷数据；训练得到针对不同负荷相似日的训练后的LSTM神经网络；采用改进LSTM神经网络对各负荷相似日所对应的电动汽车负荷分别进行预测，进而得到总的电动汽车负荷预测值。本发明改进LSTM神经网络具有更好的预测稳定性和更高的效率。
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