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公开(公告)号：CN113516295B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202110574453.5
申请日：2021-05-25
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了一种面向灾后快速复电的空间负荷预测方法及系统，根据台风灾害信息确定预测前时段T1及负荷预测目标时段T2；根据预测前时段T1和预测目标时段T2获取受灾地区供电网格的负荷数据，负荷数据包括预测前时段T1的实时负荷数据Xc(T1)、预测前时段的历史负荷数据Xh(T1)、目标预测时段的历史负荷数据Xh(T2)；基于预测前时段T1所对应的历史负荷数据Xh(T1)，通过模糊均值聚类得到T1时段供电网格的历史典型负荷曲线Ch(T1)及相应的隶属度矩阵Uh；根据模糊均值聚类结果Ch(T1)以及实时负荷数据Xc(T1)构建预测前时段实时负荷数据Xc(T1)对于历史典型负荷曲线Ch(T1)的隶属度矩阵Uc；基于隶属度矩阵Uh、Uc，以及目标预测时段的历史负荷数据Xh(T2)构建目标时段的负荷Xc(T2)，对目标时段的负荷进行预测。
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公开(公告)号：CN111478333A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010291252.X
申请日：2020-04-14
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明公开了一种提升配电网灾后恢复用并行静态安全分析方法，通过故障情景生成，得到极端灾害情况下的预想故障集，采用GPU进行并行静态安全分析计算，对并行导纳矩阵形成及修改、雅可比矩阵形成、注入功率计算进行并行化设计，对各极端灾害故障情况下的修正方程组求解采用ILU预处理的GMRES算法作为内部迭代的非精确牛顿法并行计算，找到各极端灾害故障情境下的电力系统主要防护元件。本发明能够给出极端灾害故障情境下系统中的重要薄弱环节，根据计算结果，发现能够有效减少重要负荷停电时间的设备位置，发挥快速实时在线分析的优势，尽可能减少维修过程中电力系统的重要负荷的断电时间。
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公开(公告)号：CN119321594A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411456719.6
申请日：2024-10-18
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本申请涉及一种太阳能通风墙，包括透光玻璃、第一通风口、第二通风口、重质墙、第三通风口、第四通风口以及隔热板，通过阳光的照射能够加热透光玻璃和重质墙间隔设置形成的外空气通道中的空气，从而在第一工作模式下，使得室外环境中的冷空气与外空气通道中的热空气形成循环，以带走重质墙上的热量，实现隔热，还能促进外空气通道中的热空气与室内环境中的空气的循环，以实现室内环境的通风；在第二工作模式下，能够促进外空气通道中的热空气与室内环境中的空气的循环，从而实现室内环境的通风与隔热。
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公开(公告)号：CN118970948A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411191058.9
申请日：2024-08-28
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了一种配电网典型故障场景预防方法、装置、设备和介质，方法通过获取多个故障场景样本；依次将各个故障场景样本代入预设的场景成本函数，分别计算在二阶锥规划约束条件下故障损失最小的配电网变化信息；按照配电网变化信息计算各故障场景样本对应的潮流追踪矩阵；按照各潮流追踪矩阵对故障场景样本进行聚类，确定多种典型故障场景；采用各典型故障场景所属场景成本函数进行加权叠加，得到预防策略目标函数；计算预防策略目标函数在预防措施约束和二阶锥规划约束条件下的最优解，得到各个典型故障场景的预防措施策略。从而通过追踪潮流矩阵聚类的方式，有效且准确地实现对典型故障场景的聚类，进而更为有效地进行灾前预防。
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公开(公告)号：CN116154855A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310176575.8
申请日：2023-02-28
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明具体涉及基于分布式发电孤岛运行方式的智能配电网供电恢复方法，包括：对各分段开关进行状态编码，为各分段开关建立开关函数；基于各分段开关的状态编码和开关函数建立配电网的故障定位目标函数；通过布谷鸟搜索算法求解故障定位目标函数，定位配电网的故障区段；对分布式电源故障后的运行特性进行分类；然后对配电网进行潮流计算得到各节点的电压、功率和网损情况，并构建考虑负荷优先级的故障恢复重构模型；通过粒子群算法求解故障恢复重构模型得到配电网重构的最佳开关操作，实现配电网的供电恢复。本发明能够在基于分布式发电孤岛运行方式的智能配电网中对故障区段进行准确搜索，并且能够考虑分布式电源在故障后运行特性的分类。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113937758A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111183854.4
申请日：2021-10-11
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了一种配电网恢复力和可靠性评估方法及系统，建立配电系统元件可靠性模型，利用最小路法确定配电系统元件可靠性模型中各个元件故障对各个负荷的影响类型；建立故障影响表，使用蒙特卡洛法进行配电系统运行模拟，当发生故障时，重构配电系统网络；查询故障影响表中对应的影响类型，统计停电次数和停电时间，根据停电次数和停电时间计算可靠性指标，实现可靠性评估。利用本发明方法能够恢复更多的负荷，减小切负荷量，提高系统灾后的恢复力，提高电力系统弹性。
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公开(公告)号：CN116542426A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310599932.1
申请日：2023-05-25
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明具体涉及考虑分布式电源的配电网故障风险评估方法，包括：构建配电网的不确定性模型，并基于不确定性模型生成配电网的风光荷出力数据；基于配电网的风光荷出力数据建模运行场景，进而根据运行场景进行风险评估并生成对应的风险指标；基于熵权法和层次分析法生成各个风险指标的指标权重；基于风险指标及其对应的指标权重计算配电网的综合运行风险值，并基于综合运行风险值实现配电网的故障风险评估和安全预警。本发明能够有效的模拟含分布式电源的配电网运行风险发电出力场景，并且能够更好的关注配电网在不确定环境中的关键性风险指标，从而能够提高含分布式电源配电网故障风险评估的有效性和准确性。
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公开(公告)号：CN113516295A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110574453.5
申请日：2021-05-25
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了一种面向灾后快速复电的空间负荷预测方法及系统，根据台风灾害信息确定预测前时段T1及负荷预测目标时段T2；根据预测前时段T1和预测目标时段T2获取受灾地区供电网格的负荷数据，负荷数据包括预测前时段T1的实时负荷数据Xc(T1)、预测前时段的历史负荷数据Xh(T1)、目标预测时段的历史负荷数据Xh(T2)；基于预测前时段T1所对应的历史负荷数据Xh(T1)，通过模糊均值聚类得到T1时段供电网格的历史典型负荷曲线Ch(T1)及相应的隶属度矩阵Uh；根据模糊均值聚类结果Ch(T1)以及实时负荷数据Xc(T1)构建预测前时段实时负荷数据Xc(T1)对于历史典型负荷曲线Ch(T1)的隶属度矩阵Uc；基于隶属度矩阵Uh、Uc，以及目标预测时段的历史负荷数据Xh(T2)构建目标时段的负荷Xc(T2)，对目标时段的负荷进行预测。
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公开(公告)号：CN111489091A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010292144.4
申请日：2020-04-14
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了一种电力系统恢复力综合评价方法，首先考虑电力系统恢复力评估的阶段特性和影响因素，从多个维度构建弹性电力系统恢复力的评价指标体系，并从评价指标体系中筛选出关键性指标；确定恢复力评估指标体系中每一层级指标的得分和权重，并通过综合评分方法得到电力系统总体得分情况，根据综合评估结果对电力系统的弹性建设水平进行横向比较和纵向比较。本发明能够综合多个评价维度对电网恢复力的影响，用于电网弹性发展水平的横向比较和纵向比较，为系统规划运行与恢复决策提供有效参考。
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公开(公告)号：CN111222721A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010219423.8
申请日：2020-03-25
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了一种提升电力系统恢复力的电-气网扩展规划方法，对不同极端事件下的电力系统与天然气系统故障场景的生成与削减；根据直流潮流对电力系统进行建模；根据韦茅斯方程对天然气系统进行建模；使用分段线性化的方法对非线性Weymouth方程进行线性化；利用hedging progressive algorithm方法对产生的随机规划问题进行求解，并得到燃气发电机和储气罐的最有安装位置，提升综合能源系统的恢复力。利用本发明方法可以对综合能源系统中燃气发电机和储气罐的安装位置进行优化，同时可虑了综合能源系统和恢复力两大重要的研究方向。利用本方法获取的燃气发电机和储气罐安装位置，可以有效降低灾中电力系统的切负荷量，提升电力系统的恢复力。
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