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公开(公告)号：CN114219120A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111262379.X
申请日：2021-10-28
Applicant: 国家电网有限公司西北分部 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及电网防灾减灾预测技术领域，具体提供了一种输电线路的故障类型预测方法及装置，包括：获取输电线路的故障影响因素的实时数据；将所述故障影响因素的实时数据输入预先建立的机器学习模型，获取所述预先建立的机器学习模型的输出，并基于所述预先建立的机器学习模型的输出确定输电线路的故障类型。本发明提供的技术方案，能够利用线路所处环境的信息以及线路自身信息，通过机器学习算法构建的故障预测模型实现输电线路故障类型的精准预测。
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公开(公告)号：CN117852941A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311687844.3
申请日：2023-12-08
Applicant: 国网江西省电力有限公司上饶供电分公司 , 国家电网有限公司 , 上饶师范学院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及配电网薄弱性环节辨识领域，公开了一种基于梯级组合评分的配电网薄弱环节辨识方法。本方法主要包括：基于对实际运行中配电网存在的问题进行分析，建立了表征配电网薄弱环节的评价指标；给出匹配各评级指标的计算公式，构建各单项指标的计算模型；根据计算指标模型，确定相应的梯级组合评价分值，实现问题程度的量化。本发明可针对配电网中现有问题进行客观分析，为配电网各馈线进行综合评分，协助电力行业相关从业者制定配电网薄弱环节优化改造方案。
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公开(公告)号：CN119067300A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411106018.X
申请日：2024-08-13
Applicant: 国网江西省电力有限公司上饶供电分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q10/20
Abstract: 本发明涉及配电网薄弱性环节发掘领域，公开了一种基于分层综合评价法的薄弱性馈线辨识方法。本方法主要包括：建立评价表征配电网运行过程中薄弱环节的指标；建立各指标计算模型，并计算相应指标；根据指标计算结果，结合重要程度评价法，计算各指标重要性评分，并根据评分结果计算馈线薄弱性评分。本发明可以客观评价配电网各馈线评分，发掘配网中薄弱性馈线，为运维人员进行配电网维护与改造进行决策辅助。
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公开(公告)号：CN118586456A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410721856.1
申请日：2024-06-05
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC: G06N3/0475 , G06N3/0895 , G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种半监督窃电检测方法，并公开了具有半监督窃电检测方法的系统、终端及存储介质，其中半监督窃电检测方法提出一种半监督窃电检测方法，能够其基于联合训练生成对抗网络的半监督窃电检测模型，能够解决现有技术对电网公司面临获取有标签的数据成本高、难度大，而实际采集到的数据包含大量未标记的数据难以训练有效窃电检测模型的问题，有效标记出疑似窃电的目标，降低了运营成本。
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公开(公告)号：CN118508495A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202310138509.1
申请日：2023-02-14
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 上海交通大学 , 四川大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 迟永宁 , 李琰 , 范译文 , 肖宇 , 王耀函 , 宋雨妍 , 王晗 , 刘宏志 , 张建文 , 施刚 , 王渝红 , 孙大卫 , 王聪 , 戚洪昌 , 李辰佳 , 樊肖杰 , 江炳蔚
Abstract: 本发明提供了一种自同步双馈风机并网稳定性确定方法、系统、设备及介质，包括：根据同步机的电磁有功功率和无功功率以及自同步双馈风机的电磁有功功率和无功功率，确定所述同步机输出电磁有功功率受影响的作用路径；根据所述作用路径，确定同步机输出参数变化量，基于所述同步机参数变化量获取自同步风机对同步机的阻尼特性；根据所述自同步风机对同步机的阻尼特性，确定自同步双馈风机并网稳定性。本发明通过分析了自同步风机和同步机之间的作用路径及参数变化量确定了自同步风机对同步机的阻尼特性，确定并网稳定性，从而可以有效避免并网后系统出现系统低频振荡现象等，提高了系统运行的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118379046A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410575199.4
申请日：2024-05-10
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06N7/02
Abstract: 本发明公开了一种低压用户用电故障维护决策的确定方法及装置。其中，方法包括：构建用户用电安全指标评价体系，其中评价体系分为目标层、状态层以及指标层；采用熵权法和层次分析法确定评价体系中所有指标的指标权重；根据评价体系中所有指标的指标权重，确定每个二级指标的重要度；获取当前故障指标集，并获取预定历史时间段内的历史故障信息；根据当前故障指标集中各二级指标的重要度以及对应的历史故障信息中各二级指标的故障次数，确定当前故障指标集中每个二级指标的风险程度得分；对当前故障指标集中个二级指标的风险程度得分进行降序排序，并按照排序后的二级指标确定低压用户用电的故障维护决策。
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公开(公告)号：CN118128690A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202211540160.6
申请日：2022-12-02
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: F03D7/00
Abstract: 本发明提供一种自同步风机阻尼控制策略的制定方法、系统、设备及介质，包括：将通过修改系统模型中振荡影响因素对应的控制参数作为对所述系统模型中的自同步双馈风机阻尼的第一控制策略；将在系统模型中添加附加阻尼支路作为对所述系统模型中的自同步双馈风机阻尼的第二控制策略；其中，所述系统模型为基于连接串补电容的自同步双馈风机与串补线路并网的模型。根据所述第一控制策略和第二控制策略，对自同步双馈风机阻尼进行控制，从而提高自同步双馈风机运行的稳定性，有效缓解大规模自同步双馈风机并网可能造成的系统稳定性等问题。
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公开(公告)号：CN116258606A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211366008.0
申请日：2022-10-31
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/098
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习算法的低压用户用电安全预警方法及装置。其中，方法包括：采集用户的实时用电数据；利用预先训练的基于联邦学习算法的用电安全检测模型对实时用电数据进行分布式低电压用电安全处理，输出用电安全隐患数据；将用电安全隐患数据以及历史隐患数据特征向量进行比对以及马氏距离计算，确定预警值，其中预警值用于对低压用户的用电安全进行预警。
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公开(公告)号：CN113972689A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111233391.8
申请日：2021-10-22
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 李广磊 , 迟永宁 , 李琰 , 田新首 , 孙树敏 , 程艳 , 李笋 , 张磊 , 于丹文 , 庞向坤 , 赵鹏 , 王楠 , 刘宏志 , 樊肖杰 , 范译文 , 张铭 , 王晓晖 , 费斐 , 黄阮明 , 张梦瑶 , 郭明星 , 肖宇 , 王聪 , 李翔宇 , 戚洪昌 , 张世帅 , 胡浩 , 张佩佩 , 叶健诚 , 吴珊 , 王庚 , 何飞 , 刘昕 , 杨晶晶 , 邓小元 , 鲁丽萍 , 李冬奇 , 于小晴 , 于洪喜 , 袁秋洁 , 郝亚峰
Abstract: 本发明提供了一种海上风电DR‑MMC混合直流送出系统功率控制方法，获取海上风电DR‑MMC混合直流送出系统的参量数据；根据获取的参量数据以及预设控制模型，得到MMC和DR的有功功率分配结果；其中，预设控制模型中，交流侧母线线电压有效值为下垂系数与MMC输出功率的乘积再与d轴交流电压参考值的加和；本发明在d轴控制量外环的电压参考给定值中添加功率下垂环节，实现了送端DR和MMC间有功功率的合理分配，避免了风速骤降导致的功率倒送情况，提高了系统运行的经济性。
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公开(公告)号：CN113239087A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110367202.X
申请日：2021-04-06
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种反窃电稽查监控方法及系统，包括：获取用户用电历史数据，并对所述用户用电历史数据进行预处理，以获取用户用电处理数据；基于不同类型的窃电手段确定异常事件行为记录表，并根据所述异常行为记录表和用户用电处理数据确定用户的特征数据；构建基于随机森林算法的反窃电稽查监控机器学习模型，并利用所述用户的特征数据进行模型训练和优化，以确定最终的反窃电稽查监控机器学习模型；利用所述最终的反窃电稽查监控机器学习模型对用户的用电数据进行判断，以对所述用户的窃电行为进行监控。本发明能够为现场检查人员提供有效数据依据，提高效率，极大减少一线员工的工作量，大幅降低运营成本，能够为电力企业挽回巨大的经济损失。
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