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公开(公告)号：CN111553158A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010318430.3
申请日：2020-04-21
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网福建省电力有限公司 , 中南大学
Inventor： 范士雄 , 林静怀 , 徐郑崎 , 范海威 , 冯长有 , 韩晔 , 吴炜 , 皮俊波 , 王晶 , 刘幸蔚 , 李立新 , 於益军 , 廖志芳 , 赵祎祺 , 宋耀伦 , 吴锟 , 闫丽芬
IPC: G06F40/295 , G06F40/242 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出了一种基于BiLSTM-CRF模型的电力调度领域命名实体识别方法及系统，该方法包括，对原始语料进行分词，并进行标注，将标注结果转化为符合BiLSTM-CRF模型输入格式的第一标注结果；以所述BiLSTM-CRF模型为基础对所述第一标注结果进行识别并输出第二标注结果；从所得的第二标注结果中还原识别出的电力调度领域的命名实体。本发明的电力调度领域命名实体识别方法在一定程度上提高了电力调度领域命名实体识别的效率，并且能够保证电力调度领域命名实体识别结果具有较好的准确率和召回率。
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公开(公告)号：CN109698507A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201811233866.1
申请日：2018-10-23
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网上海市电力公司 , 华北电力大学
Abstract: 一种调相机与静止无功补偿器协调控制方法和系统，包括：当交直流系统处于稳态时，比较系统无功功率和无功功率参考值，确定交直流系统的功率状态，根据功率状态制定调相机与静止无功补偿器的第一协调控制策略；处于暂态时，比较系统电压和电压参考值，确定交直流系统的功率状态，根据功率状态制定调相机与静止无功补偿器的第二协调控制策略。本发明能够针对不同工况，充分利用调相机与静止无功补偿器协调控制对交直流系统提供无功和电压支撑的能力，使得系统电压在发生故障后能够迅速恢复到稳定的态，本发明提出的策略方法可用于无功补偿设备对系统进行动态的无功补偿，有效的投切调相机与静止无功补偿器，使其更大程度上对系统电压起到支撑作用。
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公开(公告)号：CN109146123A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810696630.5
申请日：2018-06-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学 , 国网北京市电力公司
Inventor： 杨洋 , 李烨 , 蒲天骄 , 陈乃仕 , 范士雄 , 杨占勇 , 麻秀范 , 洪潇 , 卫泽晨 , 韩巍 , 王伟 , 刘幸蔚 , 李蕴 , 黄仁乐 , 贾东强 , 汪伟 , 王存平 , 孙健 , 王海云
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/06312 , G06Q10/06393 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种多能源综合协调效果评价方法和系统，包括：基于预先建立的多能源综合协调效果多层级评价体系各同层级因素间的三角模糊数重要程度评判结果，计算评价体系中各因素的权重；基于对评价体系中因素的打分结果，得到评价矩阵；根据权重和评价矩阵，计算评价体系的评价结果。该方法和系统通过多能源综合协调效果多层级评价体系的三角模糊数重要程度评判结果计算该评价体系中各因素的权重，基于该评价体系中因素的打分结果，得到评价矩阵，最终根据权重和评价矩阵，计算评价体系的评价结果，能够从多能源协调优化效果出发，对多能源协调优化运行进行评价，可用于对能源互联网工程进行评价。
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公开(公告)号：CN119514082A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411576470.2
申请日：2024-11-06
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 张风彬 , 刘金波 , 郭凌旭 , 齐晓琳 , 马世乾 , 唐萍 , 韩昳 , 陈建 , 邱成建 , 商敬安 , 宋旭日 , 李浩然 , 杨楠 , 郝毅 , 黄宇鹏 , 王磊 , 刘幸蔚 , 黄志刚 , 鄂志君 , 左磊 , 李丛林
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , H02J3/06 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种长过程仿真推演连续断面构建方法及系统，属于电网仿真技术领域。该方法包括：将长过程仿真推演总时长等间隔细分为多个计算时刻点，进而获取长过程仿真推演总时长内的电网网架结构、调控运行和气象预测数据；分别计算全网设备瞬时故障概率、因灾故障概率，进而构建全网设备故障概率模型；以全网设备瞬时故障概率、因灾故障概率为输入，根据全网设备故障概率模型计算全网概率潮流分布，根据全网概率潮流分布确定全网设备的运行状态；进行实时潮流计算，得到计算时刻点的仿真推演计算断面；最终得到仿真时段内的长过程仿真推演连续断面序列。该方法有助于电网运营者更好地制定运维策略、优化资源配置，提高电网的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118552344A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410485899.4
申请日：2024-04-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 刘幸蔚 , 李立新 , 王宣元 , 张隽 , 宋旭日 , 王凯 , 黄宇鹏 , 张鹏 , 杨楠 , 於益军 , 宋磊 , 罗雅迪 , 齐晓琳 , 杜丽艳 , 赵晨晓 , 韩昳 , 谢欢 , 张周杰 , 辛光明 , 张风彬 , 李奇 , 封超涵 , 刘潇 , 门德月 , 邱成建 , 刘升 , 王冠楠
IPC: G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F17/16 , G01W1/10
Abstract: 本发明属于电力系统负荷分析技术领域，具体涉及一种电网母线负荷成分分解方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括：获取预测参数，包括当前时刻各类负荷占母线负荷的比例、下一时刻的气温值、气象值和日期类型；将预测参数输入训练好的双向GRU神经网络模型，得到下一时刻各类负荷占母线负荷的比例；将下一时刻各类负荷占母线负荷的比例乘以母线负荷值，得到各类负荷的分解值；输出各类负荷的分解值。本发明方法通过各类负荷历史占比序列及对应的历史气温值、历史气象值、和日期类型预测各类负荷在下一时刻的分解值，排除了天气环境、政策因素对母线负荷成分分解的影响，减小了测算误差；同时利用纯数据驱动的方法，采用双向GRU神经网络模型测算各类负荷占母线负荷的比例，为进一步分析母线负荷的调节能力奠定基础。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118449134A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410590014.7
申请日：2024-05-13
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网四川省电力公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
Inventor： 黄宇鹏 , 宋旭日 , 李立新 , 刘金波 , 陈斌 , 王彦沣 , 刘幸蔚 , 於益军 , 万雄 , 杨楠 , 李泽科 , 罗雅迪 , 齐晓琳 , 张大伟 , 范海威 , 韩昳 , 路轶 , 邱成建 , 熊志杰 , 门德月 , 张国芳 , 刘升 , 张风彬 , 赵静 , 李明生 , 黄显斌 , 唐超 , 杨小磊 , 刘书弟 , 罗荣森
IPC: H02J3/00 , H02J3/06 , G06F18/213 , G06F16/901 , G06Q50/06
Abstract: 一种电网潮流算例模型拓扑构建方法、系统、设备及存储介质，构建方法包括基于实际电网模型中的厂站模型及历史发电和负荷数据，将实际电网模型中的多个厂站节点聚合为一个节点，按照预设的节点数量生成电网潮流算例模型中的厂站模型；在电网潮流算例模型中的厂站模型上，以每个电压等级的厂站作为顶点构建连通图，图的边为输电线路，得到连接各个厂站的输电线路模型；由厂站模型与输电线路模型组成电网潮流算例模型拓扑。本发明通过将实际电网模型中的多个厂站节点聚合为一个节点，使得厂站数量精准满足预设值条件，保留了实际电网的关键节点和拓扑特征，实现了实际电网拓扑特征的特征迁移，生成的电网潮流算例模型的运行特征更贴近实际电网运行。
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公开(公告)号：CN118445655A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410556485.6
申请日：2024-05-07
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 刘幸蔚 , 李立新 , 王宣元 , 张隽 , 宋旭日 , 王凯 , 黄宇鹏 , 张鹏 , 杨楠 , 於益军 , 宋磊 , 罗雅迪 , 齐晓琳 , 马晓忱 , 杜丽艳 , 赵晨晓 , 韩昳 , 谢欢 , 张周杰 , 辛光明 , 张风彬 , 李奇 , 封超涵 , 刘潇 , 门德月 , 邱成建 , 刘升 , 王冠楠
IPC: G06F18/2337 , G06F18/15 , G06F18/2131 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于离散傅里叶变换的母线负荷模糊聚类方法、系统、装置及介质，包括：采用离散傅里叶方式对母线负荷数据进行时域‑频域的变换，可起到对母线负荷数据的降噪作用，并采用模糊聚类方法，无需确定初始聚类中心与聚类数目，只需基于模糊相似矩阵采用传递闭包法，求得母线负荷的动态聚类结果。聚类结果可为母线负荷预测、母线负荷调节能力分析提供研究基础，有利于提升电网整体运行的能效管理水平。
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公开(公告)号：CN115940294B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310078349.6
申请日：2023-01-17
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司锦州供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司
Inventor： 杨楠 , 宋旭日 , 黄宇鹏 , 罗雅迪 , 李立新 , 於益军 , 俞灵 , 阎博 , 句荣滨 , 齐晓琳 , 金宜放 , 宋磊 , 韩昳 , 凌兆伟 , 卫泽晨 , 邱成建 , 张天一 , 李章文 , 张风彬 , 刘幸蔚 , 李理 , 狄方春 , 刘升 , 张鹏 , 刘美杰 , 李忠伟 , 邱鹏 , 刘蒙
IPC: H02J3/46 , H02J3/14 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于电力自动化领域，公开了一种多级电网实时调度策略调整方法、系统、设备及存储介质，包括将电网按照联络线断面进行分区划分，得到若干分区；并获取各分区的可调机组调节范围及可调负荷调节范围；获取各分区的传输功率预测信息，并根据各分区的传输功率预测信息，调用预设的分区输电线路传输预测模型，得到各分区之间的预测传输功率；根据各分区的可调机组调节范围及可调负荷调节范围以及各分区之间的预测传输功率，调用预设的调度强化学习模型进行各分区实时调度策略编排，得到各分区的实时调度策略。将大规模多级电网高维动作空间进行降维调整，实现了多级电网分层多智能体实时调度快速调整，有效提高电力系统的综合调度效果。
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公开(公告)号：CN116522643A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310484542.X
申请日：2023-04-28
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 韩昳 , 齐晓琳 , 李立新 , 皮俊波 , 於益军 , 邱成建 , 张风彬 , 宋旭日 , 罗雅迪 , 杨楠 , 黄宇鹏 , 卫泽晨 , 贺启飞 , 刘幸蔚 , 田庄 , 齐峰 , 齐世雄 , 曹帅 , 凌晓波 , 陈宏福 , 韩政 , 王治华 , 张叶青 , 何振恺 , 高峰
IPC: G06F30/20 , G09B9/00 , G06N5/02 , G06N5/04 , G06N5/025 , G06F111/04 , G06F111/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明属于电力调度自动化技术领域，提供一种电网运行模拟方案库自动构建方法及系统，包括获取和解析电网运行模拟主题及电网运行模拟方案约束条件，结合电网物理模型及数据提取电网特征模型，并基于断面匹配算法生成电网运行模拟方案初始运行方式；针对故障处置不同的电网运行模拟主题，生成不同的电网运行模拟方案预设故障；基于调度知识库与处置方案库利用知识推理得到处置方案集合，通过电网运行模拟方案编制结果评价体系对处置方案集合进行评估，得到最优处置方案；根据电网运行模拟主题对初步电网运行模拟方案进行分类，生成电网运行模拟方案库。本发明为调度员提供大量分类化的实用电网运行模拟方案。
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公开(公告)号：CN111525587B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202010252929.9
申请日：2020-04-01
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网新疆电力有限公司 , 四川大学
Inventor： 范士雄 , 刘幸蔚 , 卫泽晨 , 李立新 , 王伟 , 韩巍 , 王玮 , 张鹏 , 王耿 , 张宪康 , 刘彦 , 沈晓东 , 於益军 , 陈仕彬 , 何欣 , 张锋 , 王衡 , 宋朋飞
Abstract: 本发明提供一种基于无功负荷态势的电网无功电压控制方法及系统：获取无功分区后的负荷预测数据；将负荷预测数据和预先采集的电网状态数据输入到预先构建的Q‑Learning模型进行深度强化学习得到对应的样本数据；将样本数据和采集的电网状态数据输入预先构建的深度卷积神经网络模型得到预测数据对应的电网运行特征值控制电网无功电压；Q‑Learning模型将电网状态数据中上一时刻的数据通过双重Q‑Learning计算Q值得到当前时刻电网状态数据并将当前时刻电网状态数据作为样本数据；深度卷积神经网络模型将样本数据通过卷积运算并进行降维处理得到电网运行特征值；电网状态数据包括电网的结构数据和电网运行设备的数据；采用深度卷积神经网络模型提取电网运行特征提升了算法效率。
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