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公开(公告)号：CN109116725A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810968493.6
申请日：2018-08-23
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G05B11/42
CPC classification number: G05B11/42
Abstract: 本发明公开了一种高准确度近似纯滞后的方法和装置，包括：将待处理信号乘以预置第一常数0.1得到第一输出信号；通过预置的一阶惯性逆运算公式对待处理信号进行连续五次一阶惯性逆运算；求取第一输出信号、第二输出信号、第三输出信号、第四输出信号、第五输出信号和第六输出信号的和；通过预置的五阶惯性运算公式对第七输出信号进行五阶惯性运算；通过预置的一阶惯性运算公式对第九输出信号进行连续四次一阶惯性运算；求取第十输出信号、第十一输出信号、第十二输出信号和第十三输出信号的和；将减法运算的输出信号乘以预置第二常数0.98039得到高准确近似纯滞后输出信号；解决了只采用一阶惯性环节来近似纯滞后存在纯滞后近似误差较大的技术问题。
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公开(公告)号：CN119884667A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510323899.9
申请日：2025-03-19
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F18/20 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及电力技术领域，公开了一种基于边缘智能及多源数据融合的电网设备状态预测方法，该方法包括通过边缘计算技术对多种所述电网设备的状态数据进行采集及处理，得到多源状态数据，并从所述多源状态数据中提取表征数据；所述表征数据具有所述多源状态数据的特征信息和属性信息；基于所述表征数据构建目标函数，并通过所述目标函数对所述多源状态数据进行融合，得到多源状态数据融合矩阵；将所述多源状态数据融合矩阵输入至轻量化神经网络模型中进行处理，输出对所述电网设备的状态预测结果。本发明结合边缘计算和深度学习技术，实现了对电网设备的精准状态预测。
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公开(公告)号：CN119848470A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510323902.7
申请日：2025-03-19
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/086 , G06N3/092 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供了一种基于多模态数据融合的电网设备健康状态预测方法及系统，所述方法为实时获取目标电网设备的多模态状态关联数据，根据预设多模态特征提取模型对多模态状态关联数据进行数据特征提取得到待分析多模态状态特征后，根据获取的目标电网设备的历史周期健康指数预测误差和设备运行环境数据动态获取待分析多模态状态特征的最优融合权重，并根据最优融合权重对待分析多模态状态特征进行特征融合得到对应的设备健康指数预测值。本发明通过多源数据实时捕捉丰富的设备运行状态特征，结合多模态特征融合权重动态优化策略，有效提升设备健康评估的及时性、高效性和精准性，减少电力生产损失和维护成本，为电力系统稳定安全运行提供可靠保障。
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公开(公告)号：CN119622289A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411694792.7
申请日：2024-11-25
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种配电网的自愈能力评估方法、装置、终端设备及存储介质，所述方法通过根据配电网在若干故障场景中的潮流运行数据，评估配电网的期望自愈水平，继而将自愈方案中的若干方案数据项，作为影响因素，并根据影响因素将自愈方案进行聚类，并根据若干全因素方案与各第一缺因素方案的第一相似度，计算第二缺因素方案的第二相似度，根据第二相似度，计算每一影响因素的因素权重，最后，根据因素权重以及期望自愈水平，计算自愈能力评估分数。因此，本发明通过计算自愈方案中每一影响因素的因素权重，与配电网的整体性能水平结合，来对配电网的自愈能力进行准确的评估。
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公开(公告)号：CN119575058A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411633505.1
申请日：2024-11-15
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G01R31/08 , G06F18/27 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及配电环网柜故障检测技术领域，公开了一种配电环网柜的故障智能检测方法及系统，包括获取配电环网柜的实时运行数据，根据所述实时运行数据的波动程度，判断是否触发故障检测逻辑；响应于触发故障检测逻辑，将所述实时运行数据输入预先建立的故障检测模型，得到故障检测结果，所述故障检测模型由基于多模态融合的卷积长短期记忆网络构建，并采用改进的自适应梯度调制算法训练得到；根据所述故障检测结果，生成告警提醒。本发明通过设计基于多模态融合的卷积长短期记忆网络，并通过自适应调节各模态的贡献差异，对模型的训练过程进行优化，提高了模型的预测精准率，进一步保证了配电环网柜运行的安全性和稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119544332A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411725312.9
申请日：2024-11-28
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种虚拟电厂网络的攻击诱捕方法、装置、电子设备以及存储介质，所述方法包括：当接收到探针发送的终端异常告警信息时，判定所述探针对应的终端设备中存在异常攻击行为；根据终端异常告警信息，分析得到异常攻击行为的攻击特征，继而根据终端设备的设备类型和所述攻击特征，在当前空闲的蜜罐节点上生成具有与所述终端设备相同功能特性的蜜罐实例；将所生成的蜜罐实例与探针进行绑定，继而将终端设备中的异常攻击行为的攻击流量重定向至所绑定的蜜罐实例中；当确认所述蜜罐实例中的异常攻击行为结束后，将所述蜜罐实例与所述探针进行解绑，并将所述探针重新绑定至对应的终端设备。通过本发明可以实现高效灵活的网络攻击诱捕。
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公开(公告)号：CN119482723A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411598174.2
申请日：2024-11-11
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: H02J3/46 , H02J3/38 , G06F18/23213 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种分布式光伏并网的选址定容优化方法、装置、设备以及存储介质，所述方法包括：根据分布式光伏并网的接入方式和并网节点类型，分别以分布式光伏接入配电网的容量最大、网络损耗最小以及电压灵敏度最低为目标构建对应的第一目标函数、第二目标函数、第三目标函数以及对应的约束条件；根据约束条件，对第一目标函数、第二目标函数以及第三目标函数进行求解，得到分布式光伏接入配电网的容量最大，网络损耗最小以及电压灵敏度最低时分布式光伏并网的选址定容优化方案，根据选址定容优化方案对分布式光伏并网的选址定容进行优化。通过本发明可以对分布式光伏并网的选址定容进行优化，提升分布式光伏并网的供电可靠性和电能质量。
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公开(公告)号：CN119443869A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411694789.5
申请日：2024-11-25
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F30/20 , H02J3/00 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种配电网自愈方案的动态评估方法、装置、终端设备及存储介质，通过根据各设备的运行数据、状态数据、以及外部环境数据，预测配电网的故障场景，并生成故障场景的故障自愈方案；根据故障自愈方案，生成故障自愈方案的若干项预设的评估指标的初始评估分数；根据配电网中各设备的历史故障信息、状态数据、以及外部环境数据，生成各项评估指标的指标权重，继而结合初始评估分数，生成各项评估指标的目标评估分数，最后生成故障自愈方案的综合评分。因此，本发明通过动态调整各项评估指标的指标权重，以计算故障自愈方案在实际环境中各项评估指标的目标评估分数，进而准确的计算出用于表征故障自愈方案在当下环境可行性的综合评分。
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公开(公告)号：CN119378886A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411476293.0
申请日：2024-10-22
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种负荷侧电力资源聚合方法、系统、终端设备及存储介质，该方法通过对待聚合的目标区域划分成不同的子区域，根据各子区域的负荷资源信息综合计算各子区域的整体负荷侧资源指标合格系数，并以此综合判断各子区域的所属区间，进而将位于同一区间内且存在相邻属性的子区域进行负荷侧资源聚合，即通过综合分析的方式提高各子区域负荷资源聚合的合理性，提高后续确定负荷侧资源调度的合理性，解决了现有的负荷侧电力资源聚合方法中并未对负荷侧资源的指标进行合理监测分析，进而使得部分区域的负荷侧资源无法合理聚合，从而影响后续负荷侧资源调度合理性低的问题。
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公开(公告)号：CN119135187A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411289978.4
申请日：2024-09-14
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本申请公开了一种基于自适应旋转门算法的数据压缩方法及系统，包括：通过经验模态分解算法将采集的电力系统数据分解为有效数据分量和噪声数据分量；通过哈夫曼编码对所述有效数据分量进行无损压缩，得到无损压缩结果；通过预设的自适应旋转门算法对所述噪声数据分量进行有损压缩，直至所述噪声数据分量中的所有数据分量均满足压缩要求，得到有损压缩结果；基于所述无损压缩结果和所述有损压缩结果，得到数据压缩结果。本申请可以同时保持电力系统数据压缩率和压缩精度。
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