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公开(公告)号：CN109325878A
公开(公告)日：2019-02-12
申请号：CN201810933241.X
申请日：2018-08-16
Applicant: 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 杭州沃瑞电力科技有限公司
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于三公调度两阶段年度滚动发电计划优化方法，包括如下步骤，S1,以电厂为单位，收集计划日前边界数据；S2,建立第一阶段机组发电计划优化模型，S3,采用分支定界法求解第一阶段目标函数，获得各机组的开停机计划；S4，建立第二阶段机组发电计划出力优化模型；S5,采用分支定界法求解第二阶段机组发电计划。本发明可以在保证机组年度计划电量完成率趋同的前提下，完成校核交易电量、提高机组运行平均负荷率，兼顾了节能发电调度的要求。
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公开(公告)号：CN113592151B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202110766835.8
申请日：2021-07-07
Applicant: 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/214
Abstract: 本申请属于电力系统安全运行技术领域，具体涉及电力系统输电断面极限传输容量预测方法、装置、电子设备和存储介质。本公开基于电力系统大数据，建立了电力系统输电断面的邻域精细规则，能够输出电力系统输电断面TTC的预测值。现有的大部分基于数据驱动方法的TTC评估模型存在两大问题：一是在面对海量复杂多变的运行场景时，单一模型泛化能力不足；二是模型的准确度与其可解释性之间存在矛盾。本公开通过引入基于两阶段聚类的电力系统输电断面邻域精细规则生成方法，有效弥补了这一缺陷。本公开方法可以应用于电力系统安全分析领域中，有助于提高电力系统调度的安全性。
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公开(公告)号：CN114169226A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111366803.5
申请日：2021-11-18
Applicant: 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司诸暨市供电公司
Inventor： 张锋明 , 俞键 , 朱峰 , 钱钢 , 张心心 , 孙滢涛 , 何智频 , 谢栋 , 徐恩 , 冉进文 , 叶淑英 , 陈水标 , 周进 , 李熙娟 , 许永远 , 吴洋 , 陈坊 , 梅青 , 赵天剑
Abstract: 本发明公开了一种短期电力负荷预测方法、计算机设备以及存储介质，其中预测方法包括如下步骤：S1：获取天气预报数据以及电力负荷数据作为样本数据；S2：将样本数据清洗、归一化后分为训练集和测试集；S3：将样本数据利用KNN算法进行从大到小的排序并得到特征值K；S4：选取前K个特征值中包含的所有天气因子作为预测的输入端；S5：输入前K个特征值中包含的所有天气因子数据与历史电力负荷数据作为本次预测的训练数据；S6：采用BiLSTM建立电力负荷预测模型并调整BiLSTM超参数；S7：对预测误差进行对比分析；S8：对比分析后得到最佳预测结果的特征值K。本发明将大大提高短期电力负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN112615808B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202011162271.9
申请日：2020-10-27
Applicant: 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种智能变电站过程层报文白名单的表示方法，包括如下步骤：步骤S1：解析变电站配置描述文件，最终获得数据集名与datSet属性匹配的数据集；步骤S2：解析发送数据集DataSet，获得发布/发送虚端子的地址；步骤S3：解析接收数据集，获得订阅/接收虚端子的地址；步骤S4：根据发送虚端子的地址和接收虚端子的地址确定一条唯一的合法报文传输路径与相关属性，并由此获得报文传输路径的字符串标识方式。本发明还提供了一种智能变电站过程层报文白名单的表示装置以及电子设备，本发明具有更好的拦截准确性和防御效果。
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公开(公告)号：CN112861439A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110212733.1
申请日：2021-02-25
Applicant: 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的电力系统仿真样本生成方法，属于电力技术领域。本发明从电网历史数据或仿真计算数据中获取电网数据样本和所有变量的上、下限值，采用深度自编码器对归一化电网数据样本进行降维，统计降维后样本的分布情况，在降维后样本分布稀疏的区间重新生成数据，通过解码器、归一化逆变换和潮流计算验证得到新的电力系统仿真样本。本发明能够主动生成在历史数据中较少涉及的样本，提高电力系统仿真样本的多样性，此外，本发明得到的样本还会经过潮流分析验证，从而提高样本的有效性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112632846A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011266697.9
申请日：2020-11-13
Applicant: 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网四川省电力公司
Abstract: 本发明公开了一种电力系统输电断面极限概率评估方法及电子设备，该方法采集电力系统当前运行状态数据，根据所述当前运行状态数据获得输入特征数据，将该输入特征数据输入到预先构建的深度不确定性神经网络模型ξd中；根据深度不确定性神经网络模型ξd输出电力系统给定输电断面的预测TTC概率分布。本发明能够输出电力系统输电断面TTC的概率分布，为考虑不确定性下的输电断面极限概率评估提供了实现方法。
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公开(公告)号：CN112615808A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011162271.9
申请日：2020-10-27
Applicant: 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: H04L29/06
Abstract: 本发明公开了一种智能变电站过程层报文白名单的表示方法，包括如下步骤：步骤S1：解析变电站配置描述文件，最终获得数据集名与datSet属性匹配的数据集；步骤S2：解析发送数据集DataSet，获得发布/发送虚端子的地址；步骤S3：解析接收数据集，获得订阅/接收虚端子的地址；步骤S4：根据发送虚端子的地址和接收虚端子的地址确定一条唯一的合法报文传输路径与相关属性，并由此获得报文传输路径的字符串标识方式。本发明还提供了一种智能变电站过程层报文白名单的表示装置以及电子设备，本发明具有更好的拦截准确性和防御效果。
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公开(公告)号：CN111768077B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202010466176.1
申请日：2020-05-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F16/36 , G06F40/289 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的电网跳闸事件智能识别方法，基于人工智能领域中的知识图谱技术、自然语言处理技术，结合电力系统知识特性，深入研究监控业务工作流程以及电网跳闸事件判断逻辑，基于对电网跳闸事件历史样本数据的学习，经过知识抽取、融合，构建电网跳闸事件知识三元组模型，形成各实体间关联关系，对存在不确定性的信息完成消歧，降低因人员维护不当或专业壁垒导致的理解差异，实现对电网跳闸事件的智能识别，并基于知识图谱进行知识推理，结合相关电网状态感知完成交叉确认和跟多信息搜集，有效减轻电网监控人员业务压力的同时提高电网跳闸事件响应效率。
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公开(公告)号：CN110137939B
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN201910240311.8
申请日：2019-03-27
Applicant: 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
Inventor： 孙滢涛 , 乐全明 , 朱炳铨 , 杨才明 , 陈培东 , 周进 , 任明辉 , 葛晶 , 沈祥 , 张锋明 , 朱玛 , 谢栋 , 叶淑英 , 孔锦标 , 付俊强 , 蒋玮 , 许丽萍
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种变电站全停负荷转供方法，包括如下步骤：S1，故障发生后，对停电变电站每条馈线进行处理，识别馈线路径是单路径还是多路径，并判断主变之间的联络关系；S2，收集初始化计算参数，利用遗传算法求解出最优一次转供方案；S3,对转供后的变电站进行验证是否满足主变约束条件，如果存在不满足主变约束的变电站，则需考虑二次转供；S4,判断“薄弱环节”最大可转移负荷量与其过载容量大小，如果前者小，则需要修改二次转供后那些“薄弱环节”的负载率，再进行一次转供数学模型的求解；S5,根据最优方案，求出每条故障线路的故障恢复率。本发明可以有效提高负荷的转供成功率同时减小负荷的恢复时间，从而减小负荷因变电站而造成的停电损失。
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公开(公告)号：CN112861439B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110212733.1
申请日：2021-02-25
Applicant: 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的电力系统仿真样本生成方法，属于电力技术领域。本发明从电网历史数据或仿真计算数据中获取电网数据样本和所有变量的上、下限值，采用深度自编码器对归一化电网数据样本进行降维，统计降维后样本的分布情况，在降维后样本分布稀疏的区间重新生成数据，通过解码器、归一化逆变换和潮流计算验证得到新的电力系统仿真样本。本发明能够主动生成在历史数据中较少涉及的样本，提高电力系统仿真样本的多样性，此外，本发明得到的样本还会经过潮流分析验证，从而提高样本的有效性。
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