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公开(公告)号：CN104377580A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410678836.7
申请日：2014-11-24
申请人： 国家电网公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： H02B3/00
CPC分类号： H02B3/00
摘要： 本发明涉及电力系统的技术领域，尤其是涉及一种大型变电设备试验工具传输装置。本发明包括上下两大部分，所述的上部分装置的左侧为窄板，窄板的内部分布有方形孔，窄板通过横向斜坡与中间宽板相连，中间宽板上设有孔，中间宽板右侧通过竖向斜坡连接到长轴，长轴右侧与侧板相连接。本发明装置可挂接导线、导线夹及小型线盘等设备，通过下部伸缩杆将所需设备运送至大型变电设备箱体上，一次可运送多种试验设备，具有省时省力，结构简单合理，易于操作的优点。与现有技术相比显著提高了证试验人员的作业安全的保障性，同时也明显提高了试验的工作效率。适宜于在电力系统广泛使用和推广。
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公开(公告)号：CN110212586A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910598116.2
申请日：2019-07-04
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及风电消纳技术领域，提供一种基于消纳态势划分的源-网-储多阶段风电消纳优化方法。本发明首先根据电力系统中风电出力、系统运行条件和状态，对风电消纳态势进行动态划分；然后构建不同风电消纳态势下的多源多阶段风电消纳协调优化模型：正常状态下以电力系统运行成本最低为优化目标，警戒状态下考虑接入电储能设备、以不产生弃风的前提下电储能设备出力最小且平抑风电波动为优化目标，紧急状态下考虑启动蓄热电锅炉、以风电消纳量最大为优化目标；最后利用矩估计法对风电预测，并基于遗传算法求解不同消纳态势下的优化模型。本发明能够对不同风电消纳态势下的风电消纳问题进行协调优化，实现多种优化目标，提高优化结果的有效性。
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公开(公告)号：CN202887198U
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201220603782.4
申请日：2012-11-15
申请人： 辽宁省电力有限公司 , 辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 东北大学 , 国家电网公司
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本实用新型涉及风电场风机选址技术领域，尤其涉及一种基于二进制编码遗传算法的风机微观选址装置及方法。本实用新型是由摄像头装置与图像CMOS传感器相连，图像CMOS传感器与图像处理芯片相连，图像处理芯片与单片机SPCE061A相连接；风速传感器与A/D转换器相连接，A/D转换器与89C51单片机相连接。本实用新型具有适用于平坦地形与复杂地形的风机选址的优点。还具有目标优化多元化，使得风电场投资费用小而经济效益高，并使得年发电量得到显著提高的优点效果。
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公开(公告)号：CN105389647A
公开(公告)日：2016-03-09
申请号：CN201510684699.2
申请日：2015-10-20
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学
CPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/06
摘要： 本发明提出一种基于NSGA-Ⅱ的电费缴纳点选址方法，首先确定缴纳点个数和缴费设施，其次利用地理信息系统GIS将待规划选址区域划分为若干栅格，并获取栅格数据，再次根据不同需求，分别针对不同缴费设施建立便捷性目标函数、经济性目标函数和约束条件，再次对待规划选址区域进行NSGA-Ⅱ编码设计，最后利用NSGA-Ⅱ求解便捷性目标函数、经济性目标函数和约束条件。该方法在一定空间范围内对电费缴纳点的区位进行合理规划，为决策者提供最佳区位选择，不仅可以优化资源配置，还能提高电费回收工作的效率。
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公开(公告)号：CN203326608U
公开(公告)日：2013-12-04
申请号：CN201320121557.1
申请日：2013-03-18
申请人： 辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 东北电力科学研究院有限公司 , 东北大学 , 国家电网公司
CPC分类号： Y02E10/763 , Y02E40/12 , Y02E40/22 , Y02E40/40
摘要： 本实用新型属于电力系统自动控制技术领域，特别涉及一种有谐波抑制功能的分散式风电无功补偿装置及方法。本实用新型包括A-T混合无功补偿单元，集中控制单元和电源模块。A-T混合无功补偿单元包括晶闸管控制电抗器组TCR、有源电力滤波器APF和无源滤波器组。晶闸管控制电抗器组接入无源滤波器组和电网主干线之间的补偿接入点，有源电力滤波器和无源滤波器组串联构成混合有源滤波器，集中控制单元输出脉宽调制信号和触发脉冲信号分别触发APF晶体管和晶闸管控制电抗器组中的晶闸管。本实用新型有效抑制无源滤波器与电网发生谐振，使谐波补偿精度更高，系统响应更快，提高了无功补偿的安全性，经济实用。
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公开(公告)号：CN110557388B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN201910826057.X
申请日：2019-09-03
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明提供一种具有双反馈双隔离的物理信道无耦合电网内外网隔离方法，涉及电力信息通讯技术领域。该方法包括：电网内部网络信息数据的提取分析；电网内部网络对提取到的信息数据进行加密并生成对应的图形信息码；独立计算机对电网内部网络留存的图形信息码进行采集、识别和奇偶校验；电网外部网络对独立计算机校验正确的图形信息码进行采集、识别和判断解析；电网网外部网络留存最终正确的图形信息码并将其作为电网网外部网络的公共数据。本方法具有双反馈、双隔离且图形信息码数据容量大的特征，能够实现内外网数据信息的无耦合、高效率的传输，确保内网信息的安全性。
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公开(公告)号：CN101771296A
公开(公告)日：2010-07-07
申请号：CN201010105979.0
申请日：2010-02-05
IPC分类号： H02J13/00
CPC分类号： Y02E60/7853 , Y02E60/7861 , Y04S40/126 , Y04S40/127
摘要： 一种电力信息检测与互联自决策分析方法及装置，属于电力系统数据采集领域。电力信息检测与互联自决策分析装置包括有总站、控制器和负荷控制终端，控制器和控制器之间通过GPRS通讯；控制器包括处理器、可编程逻辑器件，A/D采样电路、模拟电压电流采集电路、光纤连接接口电路、GPRS模块，其中，模拟电压电流采集电路包括电压测量电路、交流电压信号调理电路、电流测量电路和交流电流信号调理电路，光纤连接接口电路包括一对光电收发器。将本发明装置置于电力网络中，各控制器之间互相通讯，有利于各小区间电力数据的相互监测；同时，由于故障自诊断功能，电力部门通过电力数据判断故障点和故障原因，有利于对电力系统的监控。
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公开(公告)号：CN110557388A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910826057.X
申请日：2019-09-03
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H04L29/06
摘要： 本发明提供一种具有双反馈双隔离的物理信道无耦合电网内外网隔离方法，涉及电力信息通讯技术领域。该方法包括：电网内部网络信息数据的提取分析；电网内部网络对提取到的信息数据进行加密并生成对应的图形信息码；独立计算机对电网内部网络留存的图形信息码进行采集、识别和奇偶校验；电网外部网络对独立计算机校验正确的图形信息码进行采集、识别和判断解析；电网网外部网络留存最终正确的图形信息码并将其作为电网网外部网络的公共数据。本方法具有双反馈、双隔离且图形信息码数据容量大的特征，能够实现内外网数据信息的无耦合、高效率的传输，确保内网信息的安全性。
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公开(公告)号：CN110334884A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910680161.2
申请日：2019-07-26
申请人： 国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
发明人： 单锦宁 , 陈刚 , 马民 , 杨东升 , 李振宇 , 李成伟 , 周喆 , 王鑫 , 孙振奥 , 李丹阳 , 柴琦 , 郑海洪 , 周博文 , 张化光 , 刘鑫蕊 , 罗艳红 , 梁雪 , 刘振伟 , 王智良
摘要： 本发明公开一种提升区域电网风电消纳能力的电-热联合调度方法。本发明通过增加蓄热电锅炉来解耦热电联产机组“以热定电”约束，提升区域电网风电消纳能力，综合考虑了常规火电机组、热电联产机组的出力特性、启停及爬坡运行约束，以及蓄热电锅炉的运行状态，建立了一种包含常规火电机组、热电联产机组以及蓄热电锅炉的电-热联合调度模型；提出火电出力平衡支撑理论和蓄热电锅炉的电制热启动策略，并考虑系统稳定性约束，以最大化风电消纳为目标，同时引入机组发电成本和污染排放成本惩罚项；最后采用改进的蚁群算法对模型进行求解，在保证风电全消纳、系统安全稳定运行的同时，实现了系统运行的经济性最优。
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公开(公告)号：CN110298574B
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN201910539995.1
申请日：2019-06-21
申请人： 国网辽宁省电力有限公司鞍山供电公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q30/0201 , G06Q30/0601 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明的一种基于卷积神经网络的用电用户缴费风险评级方法，包括如下步骤：选取用户的多种电网数据构成用户评级影响因素向量，由多个用户所对应的多组评级影响因素向量构成待评估用户矩阵，将待评估用户矩阵的集合划分为训练集和测试集；设定用户评级规则，划分用户风险等级；建立卷积神经网络模型，将训练集输入到卷积神经网络模型，对卷积神经网络模型进行训练；将测试集输入到训练好的卷积神经网络模型进行评级，获得对测试集中每个用户的初步评级结果；采用粒子群算法对测试集进行聚类，以对初步评级结果验证，若粒子群算法求解的评级结果和卷积神经网络模型获得初步评级结果相同，则将初步评级结果作为最终评级结果输出。
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