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公开(公告)号：CN117498311A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311405954.6
申请日：2023-10-26
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑分布式光伏影响的母线负荷预测方法及系统，方法的步骤包括根据当前运行方式，实时生成不同时刻的母线用电负荷数据和分布式光伏出力数据，分析不同天气因素对母线用电负荷和分布式光伏的影响，根据天气因素分析结果和数据，分别建立用电负荷预测模型和分布式光伏预测模型，输入历史时刻的数据和预测的天气因素数据，分别得到母线用电负荷预测结果和分布式光伏出力预测结果，根据母线和分布式光伏的接线关系，计算得到母线负荷下网的预测结果。通过采用实时拓扑关系分析，精确还原了母线用电负荷有功数据，为母线负荷预测提供了精确的样本数据，有效提高了母线负荷预测的精确度。
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公开(公告)号：CN116805173A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310576086.1
申请日：2023-05-22
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度时序卷积神经网络的母线负荷预测方法，获取若干母线的历史负荷数据以及对应的历史天气数据集并进行初步处理，提取相关特征分别作为训练集和验证集；根据训练集中相关特征与母线负荷预测的相关程度，确定训练数据集；将训练数据集分别输入单向LSTM模型、密集链接TCN模型、多尺度CNN模型中进行训练；通过验证集分别验证训练好的三种模型，根据三种模型预测的精确程度确定似然函数系数并构建融合预测模型；通过融合预测模型对母线负荷进行预测。采用多模型混合决策，从多尺度去学习时序数据的分布特性，提升了母线负荷预测的精确性和稳定性，降低了因分布式资源影响而导致的时序规律不确定性而产生的模型难以学习的问题。
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公开(公告)号：CN116523399A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310484163.0
申请日：2023-04-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F30/23 , G06F17/11 , G06F111/04
Abstract: 一种基于卡尔曼滤波的电‑气多能源系统状态评估方法，包括以下步骤：先建立配电网状态空间、配电网‑配气网耦合元件模型和配气网状态空间模型；然后建立卡尔曼滤波算法的预测方程、量测噪声更新方程和滤波方程；再将配电网状态空间模型和配气网状态空间模型进行滤波变换，将滤波变换后的结果与配气网时序状态约束和电‑气边界耦合约束联立形成卡尔曼滤波约束方程；最后建立基于卡尔曼滤波的电‑气能源系统状态评估模型，将评估模型导入MATLAB软件，对电‑气多能源系统进行状态估测；由于采用了卡尔曼滤波算法对的电‑气多能源系统的状态评估模型进行了优化，使得评估方法可以更好的增加对电‑气多能源系统的状态估测精度和整体的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN110336375B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201910563870.2
申请日：2019-06-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 河海大学
Abstract: 本发明实施例公开一种电网监控告警信息的处理方法及系统。该方法包括监控告警信息的对象化映射，实现对海量监控告警信息的属性化和规范化表达；基于规范后的监控告警信息对象，构建监控告警事件的典型特征，在此基础上定义初步的监控告警事件规则；采用聚类分析和关联挖掘对定义的监控告警事件规则进行循环自学习、校核，更新形成优化后的监控告警事件规则；根据监控告警事件规则，将监控告警信息归并成监控告警事件，并推送至调控人机交互界面，进行告警事件的显示、处置和闭环。本发明实施例提供的技术方案通过对监控告警信息的事件化处理，提高监控业务的处置效率和规范性。
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公开(公告)号：CN109657913B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201811366392.8
申请日：2018-11-16
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑分布式电源的输配电网联合风险评估方法，首先在输电系统进行风险评估，分析得到输电网母线的功率概率分布。将输电网母线的功率概率分布代入配电网根节点，考虑有分布式电源接入的配电网可能存在的孤岛运行方式，在配电网出现故障时，进行供电充裕度分析，确定配电网用户的供电风险。本发明提供的风险评估方法，不仅能够考虑了配电网内的运行状态，提升电网风险评估的准确性，而且能够考虑到了输电网运行方式的变化对配电网用户供电可靠性的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109639466B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201811434380.4
申请日：2018-11-28
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网公司 , 南京有嘉科技有限公司
IPC: H04L41/0631 , H04L41/0659 , H04L43/0817 , H04L9/40 , H02J13/00
Abstract: 一种基于“源网荷”的电力工控系统网络安全检测方法，“源网荷”中，包括位于生产控制大区的主站层，位于营销控制大区的地市层、变电站层以及用户终端层，主站层对地市层、变电站层以及用户终端层进行层级控制，除用户终端层外的各层中均设有检测设备，实时检测相应层中入网设备的运行情况，包括接入变电站的路由、交换机、纵向加密设备及负荷控制终端，将检测到的设备异常情况回传给主站层控制中心进行处理，以保证主站层控制中心远程对用户进行正常的断/供电操作。
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公开(公告)号：CN108493928B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201810261751.7
申请日：2018-03-28
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 刘明祥 , 蔡月明 , 嵇文路 , 张明 , 沈培锋 , 王勇 , 封士永 , 孙国城 , 丁孝华 , 杜红卫 , 赵景涛 , 杨涛 , 时金媛 , 孙建东 , 刘润苗 , 王文轩 , 郑舒
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种分布式馈线自动化配电线路拓扑自组网方法，包括步骤：建立开关区段，划分开关区段状态并建立故障发生及其处理前后状态转换机制；基于开关区段进行故障定位，根据故障定位结果进行故障隔离及非故障区域供电恢复。本发明通过分布式FA拓扑自组网，进行快速故障定位、故障隔离及非故障区域恢复供电，实现了分布式FA的免配置及网架结构变化的自适应，极大的减少了分布式FA的配置，降低了工作量。
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公开(公告)号：CN115794894B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202211418695.6
申请日：2022-11-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC: G06F16/2457 , G06F16/242
Abstract: 一种基于用户兴趣偏好的故障案例推送方法，涉及已知电力调度自动化系统中存储有故障信息和故障案例的数据库，包括以下步骤：步骤1：针对用户的推送请求，对所述数据库中的所有的故障案例进行评分，并按照评分的大小来确定初始推送集合A1；步骤2：得到用户的兴趣偏好根据用户的兴趣偏好初始推送集合A1进行过滤得到中间推送集合A2；步骤3：获得用户的所有历史故障案例形成历史故障案例集合A3；步骤4：对比中间推送集合A2和用户历史故障案例集合A3，并生成最终推送集合A4，实现推送；本推送方法通过获取了用户的兴趣偏好使得中间推送集合A2中的故障案例更加符合请求推送用户的偏好，使得整个推送过程更加合理。
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公开(公告)号：CN118264464A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410385351.2
申请日：2024-04-01
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/14 , H04L41/16 , G06N3/0442 , G06F18/214
Abstract: 本发明一种变电站监控系统网络的终端识别方法，属于电力物联网设备识别技术领域。包括以下步骤，根据长短期记忆神经网络LSTM建立第一终端识别模型，根据LSTM和自注意力算法建立第二终端识别模型，根据LSTM和多头自注意力算法建立第三终端识别模型，然后对三个终端识别模型进行模型训练；采集需要进行终端识别的终端设备的网络流量报文数据并预处理，将预处理后的数据分别代入三个终端识别模型中得到设备概率矩阵ht，将设备概率矩阵通过软投票的集合策略来得到加权设备概率矩阵Q，选择加权设备概率矩阵中概率最大的设备名称作为终端识别的结果。本发明通过三个终端识别模型的输出结果来进行终端识别，大大改进了现有技术所导致的识别准率不高的问题。
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公开(公告)号：CN117856204A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311581049.6
申请日：2023-11-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/049 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本发明提出配电网超短期负荷功率区间的预测方法、系统及存储介质；方法包括以下步骤，先建立超短期负荷功率区间预测模型，然后通过滑动窗口法建立预测模型的输入序列，通过输入序列迭代训练预测模型，训练完成后的预测模型可以进行超短期负荷功率区间预测；系统包括数据获取模块、时序特征提取模块、输入序列构造模块、训练模块和预测模块；本发明采用了滑动窗口法来构建输入序列对预测模型进行训练，可以更深次的挖掘时序数据内部的关系，使得训练好的超短期负荷功率区间预测模型可以更加准确的预测出某一超短期负荷的负荷功率区间；同时本发明使得配电网超短期负荷功率区间的预测方法可以更加流畅的应用于不同的场景。
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