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公开(公告)号：CN113129166A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110438070.5
申请日：2021-04-22
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明实施例提供了一种电网风险计算方法及装置，涉及电力系统的风险评估领域。该方法包括：在确定风险输电线路的情况下，确定台风的攻击资源总量和电网的防御资源总量的取值范围，根据取值范围确定所有可能的攻击资源总量与防御资源总量形成的攻防资源组合，确定各防资源组合对应的攻击策略集和防御策略集，获取风险输电线路在各个攻防资源组合下的故障概率；根据各个攻防资源组合下各风险输电线路的故障概率、各风险输电线路发生故障时造成的电网损失，获取台风与电网博弈的支付矩阵；根据支付矩阵求解纳什均衡，计算各风险输电线路在所有攻防资源组合对应的解纳什均衡中分配的资源总量，用于确定各风险输电线路的脆弱性。
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公开(公告)号：CN112711919A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011496541.X
申请日：2020-12-17
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/28 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F113/08 , G06F119/08
摘要： 本发明涉及电网防灾减灾技术领域，公开一种基于中小尺度模式耦合的导线覆冰预报方法及系统。方法包括：结合实况大气资料等数据；通过中尺度模式模拟计算线路区域未来的设定时间内的气象要素数据；将该气象要素信息作为小尺度模式计算模型的入口条件和初始条件；开发中小尺度耦合模式接口模块，收集待分析线路区域的高精度网格地形数据，将高精度网格地形数据、入口条件、边界条件和初始条件输入到中小尺度耦合模式，计算和微地形覆冰相关的气象要素数据，包括风速、温度、大气压、空气中液态水含量、水汽含量等；将中小尺度耦合方式得到的气象要素数据作为导线覆冰模型数据输入，得到电线所在地区的实时的覆冰情况预测结果。
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公开(公告)号：CN112241604A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202011202027.0
申请日：2020-11-02
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/25 , G06F111/08 , G06F113/08
摘要： 本发明涉及电网灾害预报技术领域，公开一种概率匹配串并联耦合多模型的电网暴雨灾害预报订正方法，以提升电网暴雨灾害预测的准确度。本发明方法包括：选择预报区域，获取该区域历史时期实测降水量和电网暴雨灾害信息以建立至少两个以上预报该区域的降水量的电网暴雨预报模型；运用概率匹配订正方法对各个电网暴雨预报模型的降水量进行相应的订正；对各个电网暴雨预报模型采用误差自回归模型预测t时刻的误差序列et，并通过各模型串联校正得到降水量序列；利用最小二乘法进行S4中多个模型的并联校正；采用粒子群智能优化算法，分别求解串联校正和并联校正的参数，建立一体化耦合电网暴雨预报订正模型，并计算订正后的结果。
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公开(公告)号：CN112182822A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011140209.X
申请日：2020-10-22
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了输电线路覆冰厚度预测校正预报方法及系统，通过从历史数据中获取输电线路处的连续时段的各种观测气象要素数据及其对应的覆冰厚度数据，以及对应的预测气象要素数据；使用各种观测气象要素数据及其对应的预测气象要素数据构建映射模型；并根据所述各种观测气象要素数据及其对应的覆冰厚度数据构建覆冰厚度计算模型；获取输电线路处预测时刻的各种预测气象要素数据，并使用所述映射模型对所述预测时刻的各种预测气象要素数据进行修正，并将修正后的各种预测气象要素数据输入至所述覆冰厚度计算模型中，计算出所述输电线路预测时刻的覆冰厚度，相比现有技术，所述覆冰厚度预测更加准确。
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公开(公告)号：CN112132308A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010732500.X
申请日：2020-07-27
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心 , 国家电网有限公司
摘要： 本公开涉及一种电网暴雨长期预测关键因子选取方法、装置及预测系统。其中，方法包括基于待选取关键因子搭建BP神经网络；基于BP神经网络，从待选取关键因子中随机选取至少N‑k个关键因子进行M次降水量预测值的计算；在每次降水量预测值的计算中，基于得到的降水量预测值和历史降水量测量值的比值，得到预测准确率；基于预测准确率确定各选取的关键因子的影响指标；对各影响指标由高到低进行排序，选取排名前Q个影响指标对应的关键因子，作为用于电网暴雨长期预测的关键因子。本公开实施例通过选取电网暴雨长期预测关键因子，提高了电网暴雨长期预测的准确率，减少了预测的计算量。
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公开(公告)号：CN111931999A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010734016.0
申请日：2020-07-27
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心 , 国家电网有限公司
摘要： 本公开涉及一种电网暴雨灾害长期预测方法、装置和系统。其中，方法包括：选取目标地区待测月份之前的N个月的历史电网降水数据序列，其中，N大于或等于4；通过小波分解，将所述历史电网降水数据序列分解成J个不同模态下的电网降水数据序列，其中J为log2N的整数部分；通过自回归移动平均模型对各模态下的电网降水数据序列进行预测；通过小波重构，将各模态下的电网降水数据序列还原成所述待测月份的电网降水预测数据序列。本公开实施例通过对待测月份之前的N个月的历史电网降水数据序列进行小波分解、自回归移动平均运算以及小波重构，生成了电网降水预测数据序列，从而实现了电网暴雨灾害长期预测。
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公开(公告)号：CN110222316A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910505157.2
申请日：2019-06-12
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于核密度估计的山火与ENSO相关程度的分析方法及系统，包括：获取待分析地区过去一段时间内每个月的山火发生数据和对应的当月的ENSO指数数据，其中山火发生数据包括山火发生时间和火点的经纬度坐标；根据待分析地区在每个月发生的所有火点的经纬度坐标，计算得到待分析地区的山火概率密度距平值；根据厄尔尼诺时期ENSO指数与对应时间段内的待分析地区的山火概率密度距平值，计算得到每个格点的第一相关系数；和\或，根据拉尼娜时期ENSO指数与对应时间段内的待分析地区的山火发生概率密度距平值，计算得到每个格点的第二相关系数；对每个格点的第一相关系数和\或第二相关系数分别进行显著性检验。本发明步骤简单易操作。
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公开(公告)号：CN110210676A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910491610.9
申请日：2019-06-06
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及电气工程技术领域，公开了一种输电线路山火长期形势预测方法及系统，以实现输电线路的山火长期形势预测，为制定合理的山火灾害防治规划提供重要的科学依据；本发明的方法包括：收集历史年份的山火火点信息，以及该山火火点信息对应的气象要素数据；采用相关性分析方法，从气象要素数据中筛选出与山火火点信息强相关的若干个关键气象要素数据；根据山火火点信息和关键气象要素数据得到山火长期形势预测模型，根据山火长期形势预测模型实现输电线路山火长期形势预测。
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公开(公告)号：CN117786339A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311699374.2
申请日：2023-12-11
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心 , 湖南防灾科技有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/213 , G01W1/10
摘要： 本申请公开了一种用于气象数据的降维方法、装置及存储介质，电网区域内包括多个气象观测点，方法包括：获取每个气象观测点在每个预设时间点观测到的不同气象要素的气象数据，并构建第一矩阵；对第一矩阵进行数据处理，以得到处理后的第二矩阵；确定与第二矩阵对应的目标方阵；根据目标方阵建立对应的特征方程，并求出特征方程的多个方程解；根据多个方程解和第二矩阵确定对应的目标矩阵；将目标矩阵的列向量确定为与全部气象数据对应的目标气象特征，以降低气象数据的数据维度。上述方案可以对电网区域内多维度的气象数据进行整合，从而降低数据的维度。减少数据输入模型时，模型进行训练和计算的压力，提高计算效率。
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公开(公告)号：CN117711158A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311706374.0
申请日：2023-12-12
申请人： 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司防灾减灾中心 , 湖南防灾科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种寒潮灾害预警方法、装置、设备和存储介质。寒潮灾害预警方法，包括：确定目标风电场对应的目标气象站点，并获取目标气象站点采集的受寒潮影响的当前站点数据；基于当前站点数据计算下一时刻受寒潮影响的目标位置，并将当前站点数据包括的当前位置至目标位置确定为寒潮的移动路径，其中，当前位置是指寒潮在当前时刻的移动位置；基于预先训练好的聚类模型对移动路径进行分类，得到分类结果，并根据分类结果生成对于目标风电场的预警信号。本公开提供的方法，有效提升了风电场寒潮灾害预警能力。
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