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公开(公告)号：CN117374920A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311214597.5
申请日：2023-09-20
申请人： 广西电网有限责任公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N3/0442 , G06N3/08 , H02J3/38
摘要： 本发明涉及一种考虑环境因素的超短期预测方法、装置、设备及介质，属于用电电荷预测技术领域。包括获取历史数据，进行预处理，得到待处理数据；根据所述待处理数据进行特征构造，得到负荷特征、时间特征及气象特征；采用随机森林算法对进行重要性分析，确定特征子集；将特征子集进行处理后作为训练集，将所述训练集输入至预构建的LSTM神经网络中进行训练，得到预测模型，通过预测模型得到负荷预测结果。本发明通过使用历史用电数据和实时监测数据等信息，预测未来短时间内的用电负荷情况，以便电网运营者制定最佳的电力调度计划，能够预测预测电力负荷、风电输出功率、光伏发电功率等，从而为能源系统的安全运行和节能减排提供技术保障。
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公开(公告)号：CN117374917A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311193034.2
申请日：2023-09-15
申请人： 广西电网有限责任公司
摘要： 本发明公开一种超短期电力负荷的多元回归预测方法及装置，属于用电负荷预测技术领域。包括获取历史数据，进行特征构造，得到负荷特征、时间特征及气象特征；然后进行重要性分析，确定特征子集；将特征子集输入至多个集成树模型中，得到多个预测值，计算多个预测值的平均值作为负荷预测结果；计算负荷预测结果与实际负荷结果之间的误差，得到误差序列，将负荷预测结果与误差序列作为训练样本，输入至BP神经网络模型进行误差修正训练，得到BP误差修正模型；将负荷预测结果输入至BP误差修正模型中，得到误差预测结果，从而得到最终负荷预测结果。本发明能够考虑天气、时间因素的变化以及历史误差变化对负荷变化的影响，从而提高负荷预测准确度。
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公开(公告)号：CN115693929A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211268509.5
申请日：2022-10-17
申请人： 广西电网有限责任公司
摘要： 本发明涉及电力管理技术领域，具体为一种基于一键顺控的电力设备状态控制系统及方法，其中系统包括参数编辑模块、条件判定模块、状态建立模块、状态查询模块与实时更新模块，所述参数编辑模块用于编辑设备状态的条件参数信息，所述条件判定模块用于将条件参数信息根据三相电流、间隔三相电压与间隔三相带电显示装置信号条件进行判定分析，所述状态建立模块用于根据所述条件判定模块的判定分析信息生成设备状态信息，本发明通过增设带电显示装置信号条件进行判定分析条件参数信息，无法采用电流与电压条件时，依然可得出断路器的状态信息，根据判定分析信息生成设备状态信息，保证设备状态信息判定辅助依据的稳定可靠性。
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公开(公告)号：CN115580015A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211255544.3
申请日：2022-10-13
申请人： 广西电网有限责任公司
摘要： 本发明涉及电网管控技术领域，具体为基于一键顺控的多级协同防误系统及其方法，其中系统包括任务生成模块、预演校验模块、执行校验模块与操作记录模块，所述任务生成模块用于预设编辑电力操作任务，所述预演校验模块用于所述任务生成模块预设编辑电力操作任务成功后启动模拟预演，所述模拟预演过程包括检查预演操作条件、预演前当前设备状态核实与模拟操作，所述执行校验模块用于所述预演校验模块模拟预演成功结束后启动指令执行，本发明实现模拟预演与指令执行多级协同防误校验，提高操作指令的防误程度，有利于保证电网操作指令的正确性，防止电网管控环节出现误操作现象，改善电网运行防误管理水平和工作效率。
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公开(公告)号：CN118826009A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410997204.0
申请日：2024-07-24
申请人： 广西电网有限责任公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J13/00 , G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F16/906 , G01R31/08 , G01D21/02
摘要： 本发明公开了一种基于数字孪生的配电网故障监测系统及方法，包括数据采集模块、数字模型构建模块、故障检测模块和策略输出模块；所述数字模型构建模块包括第一数字模型构建模块和第二数字模型构建模块；所述故障检测模块，用于根据数字模型结合智能算法对电网故障预测及报警；所述策略输出模块，用于根据电网数字孪生模型和机电信息模型输出故障处理方案并结合故障优先级判断结果进行维修派单。本发明基于电网数字孪生模型和机电信息模型，对故障信息进行双重校验，提高故障检测精度，输出准确故障处理方案及调整派单优先级，对故障进行快速处理，实现了电网运行的安全性与稳定性。
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公开(公告)号：CN118821442A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410833492.6
申请日：2024-06-26
申请人： 广西电网有限责任公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F113/04
摘要： 本发明适用于变电站仿真技术领域，提供了一种基于数字孪生的变电站仿真方法及系统，其方法包括：获取变电站和设备的参数信息数据；将所述参数信息数据进行数据清洗和整合，并将清洗和整合后的数据的格式进行转换；根据转换后的数据构建变电站的三维结构模型；基于数字孪生技术构建电力系统的虚拟模型，所述虚拟模型用于反映电力系统的实际运行状态；实时获取用户输入的模拟指令，根据所述三维结构模型和虚拟模型对所述变电站进行模拟仿真，生成所述模拟指令对应的虚拟仿真结果。本发明基于变电站的参数构建仿真系统，通过该仿真系统可以提高调度员在调度过程的判断能力和调度效率。
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公开(公告)号：CN118214161B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410401609.3
申请日：2024-04-03
申请人： 广西电网有限责任公司
IPC分类号： H02J13/00 , H02J3/06 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种中调和地调协同的业务自驾驶方法及系统，本发明通过将中调模型和地调模型进行拼接，以实现中调与地调系统资源共享，为主网调度调控自驾驶操作安全校核提供数据支撑。根据电气距离对地调控制模块进行群组划分，在预设的数据周期内由中调侧的协同控制模块对多个所述群组进行轮询，从而实现对地调模型和拼接模型的实时更新，一方面实现了全网模型数据更新的及时性，另一方面由于轮询仅在当前的数据周期内进行，且模型更新仅在轮询周期内进行，因此减少了模型数据更新带来了大量数据上送，从而减少数据通道资源占用。
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公开(公告)号：CN118171470B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410306965.7
申请日：2024-03-18
申请人： 广西电网有限责任公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/213 , H04L67/125 , G08B19/00
摘要： 本发明提供了一种用于电力调度的多源数据融合智能巡检系统及方法，包括：利用不同传感器采集电力调度设备的参数信息；确定该参数信息对应的可信度和优先级；基于参数信息的值、可信度和优先级构建多维数字矩阵；采用多源异构模型对该数字矩阵进行特征提取，生成多维特征向量；分类模型根据多维特征向量确定设备的运行状态；监测各传感器的可信度，基于自身的数据和二级缓存装置中的关联数据确定传感器的可信度是否存在潜在异常；采取相应措施对该潜在异常进行确认和处理；基于无人自动巡检装置和可供巡检人员手持的巡检终端实现对电力主网的高效巡检、运维，降低电力调度巡检系统成本。
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公开(公告)号：CN118365473A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410610130.0
申请日：2024-05-16
申请人： 广西电网有限责任公司
IPC分类号： G06Q50/06 , G06Q10/0631
摘要： 本发明提供了一种配网调度自驾驶智能核校方法及系统，方法包括：采集配网多元数据并进行数据融合，实现配网实时运行数据可视化，形成配网运行图；根据用户在配网运行图上点选的设备，弹出该设备对应的操作类型，根据用户点选的操作类型，设置目标状态，并根据操作术语库和操作规则库形成操作语句；对于生成的每条操作语句进行语句校验，对生成的操作票的所有操作语句进行逻辑核校和安全核校；支持操作票单步执行，显示执行操作票中每条操作语句对配网运行状态产生的变化，生成执行前后配网状态变化对比图集。本发明基于可视化的配网运行图实现操作票拟票的可视化、预执行过程可视化，降低了拟票的复杂度，以及便于对调度过程进行分析。
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公开(公告)号：CN117318029A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311249286.2
申请日：2023-09-26
申请人： 广西电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种系统超短期负荷预测方法，涉及超短期负荷预测技术领域。利用统计方法对相关数据进行了数据预处理及特征构建与特征选择；然后，通过机器学习中的XGB多元输出回归预测方法进行了初步预测，获取了初步预测结果最后，结合了BP神经网络算法，搭建了三层网络机构，针对单点分别构建了单输出的预测模型，进而实现超短期负荷预测。本发明能够降低负荷预测的时间效率，并针对超短期待预测的各个时刻点分析规律，进而提高超短期负荷的预测精度。
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