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公开(公告)号：CN118412994A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410468268.1
申请日：2024-04-18
申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
IPC分类号： H02J13/00 , G06F18/2413 , G06F18/26 , G06F18/214 , H02J3/00 , G08B31/00
摘要： 本发明公开一种主变负载智能管控分析与预警方法及系统，涉及主变负载预警领域，旨在解决仅通过监测主变负载的实时状态的主变预测方式无法对主变负载进行准确管控和预警的问题，方法包括：对主变历史统计数据进行数据分类，根据数据分类结果分析每种类型数据下的整体变化趋势；对主变历史统计数据进行处理以生成备用数据集；根据主变负载预测模型得到主变负载预测结果；根据主变负载预测结果和历史监测状态，预测得到主变风险度等级；根据未来时段的主变风险度等级，确定是否进行主变预警。本发明的方法能够对主变负载进行合理的管控，并且能够及时且精确的进行主变预警。
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公开(公告)号：CN118037078B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410437244.X
申请日：2024-04-12
申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/26 , G06Q10/04
摘要： 本发明公开了一种变电站碳排放计算数据迁移方法。为了克服现有技术需要在各个站点安装碳排放检测设备，花费大量的人力、物力与财力的问题；本发明通过变电站即有调度数据，以碳排放监测站点数据为锚点，通过层次权重，聚合各碳排放相似评判要素，并将权重加成后的要素进行聚类分析，找出最适合的锚点数据进行碳排放预测，实现以少数典型监测站点外推多数非碳监测站点的碳排放监测，响应碳管理的同时，大幅降低工程造价。
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公开(公告)号：CN112417640B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202010967239.1
申请日：2020-09-15
申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司 , 浙江泰仑电力集团有限责任公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F18/23 , G06F18/24 , G06F18/213 , H02J3/06 , H02J3/38 , H02J3/32 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了一种含储能的馈线可开放容量评估方法，考虑不同类型用户负荷峰值的负荷时序特性，包括以下步骤：根据历史数据进行负荷分类，获取典型负荷时序特性；计算含储能的可开放容量安全边界模型的约束条件，构建含储能馈线的可开放容量安全边界模型；计算含储能馈线的可开放容量。本发明的有益效果为：突破了原有的仅以配网峰值负荷来进行N‑1校验并计算供电能力的固有模式，考虑区分已有用户和新接用户的负荷时序特性，引入馈线可开放容量的概念，不仅可以在全网负荷峰值时刻满足N‑1校验，还可以确保在一天中任意时刻新接入用户用电量相对于所属馈线容量均不过载，有利于指导实际工程应用。
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公开(公告)号：CN117638012A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202210982188.9
申请日：2022-08-16
申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
摘要： 本发明锂电池技术领域，公开了一种氟化铝包覆锆掺杂三元正极材料的制备方法，包括以下步骤：（1）将三元前驱体、碳酸锂和锆源混合制得混合物料；（2）将步骤（1）中的混合物料在氧气氛围下进行二段煅烧，煅烧结束后在经过对辊、气流破碎、分级后得到锆掺杂三元材料；（3）将氟化铝包覆在步骤（2）中的锆掺杂三元材料制得初级包覆材料；（4）将步骤（3）中初级包覆材料依次进行焙烧、破碎、过筛后制得氟化铝包覆锆掺三元正极材料；该方法可以实现将氟化铝完全包覆在锆掺杂三元材料的表面，同时形成的氟化铝薄膜均一性好，可显著提高三元材料的稳定性，可以显著提高锂电池的循环性能。
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公开(公告)号：CN117613927A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311676582.0
申请日：2023-12-07
IPC分类号： H02J3/12
摘要： 本发明公开了一种无级电压调节器，属于电能质量分析与控制技术领域，目的在于克服现有调节器成本高的缺陷。调节器包括LCL输入滤波器、并联变流器、直流母线、串联变流器、LC输出滤波器、调谐滤波器和串联注入变压器。在实现多功能无极调压的同时，还实现了成本低廉的经济设计方案，并联和串联变流器采用结构完全一致的三相三桥臂电路便于模块化设计，采用背靠背共用直流母线方案，可以提供多端能量接入和互济运行，显著提升适应性、兼容性和拓展性。
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公开(公告)号：CN114629802B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202111301263.2
申请日：2021-11-04
申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
IPC分类号： H04L41/142 , H04L43/08 , H04L43/50
摘要： 本发明为解决现有技术中评估结果片面、实用性较差，不利于获得有效的电力通信网络质量特征值的问题，采用在研究基于业务感知的电力通信骨干网络质量评估的过程中，首先分析影响网络质量的关键因素，从电力通信网服务质量和运行质量两方面，构建影响网络质量的指标体系，然后在电力通信骨干网进行端到端的业务状态感知，并收集电力通信骨干网络质量指标的监测数据，最后采用主成分分析法与模糊综合评价法相结合的方式，以可靠性、稳定性和安全性为目标，提出了一种基于业务感知的电力通信骨干网络质量评估方法，对网络质量进行比较和分析，能够安全、稳定、可靠地评估出电力通信网络质量。(56)对比文件邓志斌.基于大数据的电网可靠性评估方法研究《.中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑》.2020,第5-24页.
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公开(公告)号：CN117117838A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202310956255.4
申请日：2023-07-31
申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
发明人： 沈建良 , 黄志华 , 楼平 , 曹建伟 , 张磊 , 盛跃峰 , 毛鸿飞 , 柳昂 , 赖旬阳 , 吴鸣鸣 , 甘雯 , 孙文多 , 莫金龙 , 严慜 , 沈诚亮 , 孙龙祥 , 刘莹 , 顾伟康 , 胡锐
摘要： 本发明公开了一种计及极限环分岔与振幅变化的综合分岔图绘制方法，包括以下步骤：建立电力系统非线性微分‑代数方程组模型；选择分岔参数，通过数值延拓法得到系统平衡解流形；定位系统的Hopf分岔点；以Hopf分岔点为起点，对极限环进行稳定性与分岔分析；根据极限环分析结果画出极限环跟踪曲线；将极限环跟踪曲线与平衡解流形合并得到系统综合分岔图。综合分岔图绘制过程中综合分析了系统平衡解流形以及极限环的分岔行为。在综合分岔图中不但能直观地显示出系统平衡解流形上的局部分岔，还能显示出系统极限环出现的位置，极限环的振幅以及极限环发生的全局分岔，克服了传统分岔图信息单一的缺点。
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公开(公告)号：CN117060572A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310780195.5
申请日：2023-06-28
申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
摘要： 本发明公开了基于北斗技术的智能诊断系统及方法，涉及反窃电诊断技术领域，旨在解决目前部分山区窃电行为扰乱供用电秩序、采用人工反窃电诊断检测导致人力物力浪费的问题，其系统包括反窃电诊断平台，分别与若干个闭环终端通讯连接，下发调度指令至闭环终端；接收可疑用户的回执信息；根据时段明细数据判断用户是否存在反窃电行为；反窃电诊断终端，接收所有用户的基本用电数据，根据基本用电信息进行初步诊断判定，筛选出可疑用户；反窃电监测终端，与反窃电诊断终端连接；还包括相应的诊断方法；通过建立反窃电诊断平台和反窃电诊断终端，结合北斗通信，实现电网反窃电的远程监控和诊断，提高反窃电诊断监测效率，保证良好的供用电秩序。
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公开(公告)号：CN116935237A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310694317.9
申请日：2023-06-12
申请人： 国网浙江省电力有限公司双创中心 , 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
摘要： 本发明公开一种基于人工智能的卫星影像易飘物提取识别方法，涉及易飘物提取技术领域，旨在解决目前对于特高压密集通道周围的易飘物的巡视和排查依靠于人工方式导致费时、费力、成本高的问题，包括以下步骤：利用卫星获取原始影像，对原始影像进行预处理后进行易飘物标注，生成标签数据；对标签数据进行数据增强处理生成标签数据集，输入至卷积神经网络模型中进行迭代训练；将检测数据输入至训练完成的卷积神经网络模型进行提取，得到自动提取结果；针对部分自动提取结果存在的易飘物特征问题，对自动提取结果进行轮廓规则化处理得到规则识别结果。对易飘物进行提取和识别，无需对易飘物进行人工巡视和排查，节省人力物力，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN116609689A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310305694.9
申请日：2023-03-27
申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
IPC分类号： G01R31/392 , G01R31/3842 , G01R31/367 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了一种基于人工智能的退役锂电池余能快速检测方法，旨在解决目前的退役锂电池性能检测方法准确性低以及应用成本高的问题，包括以下步骤：包括以下步骤：S1，建立基于人工智能的神经网络预测模型；S2，对新旧程度不同的单体锂电池进行检测，得到样本数据；S3，生成训练样本集并对神经网络预测模型进行训练，根据训练输出结果对训练样本进行修正；S4，将退役锂电池的充放电数据输入至训练完成的神经网络预测模型中得到最终的检测结果。本发明通过建立基于人工智能的神经网络预测模型，来实现对于退役锂电池的检测，通过对神经网络预测模型的修正调整，提高检测准确性，且应用成本低，具有广泛的适用性。
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