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公开(公告)号：CN117975111A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410021875.3
申请日：2024-01-05
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06Q50/06 , G06N3/0464
Abstract: 本申请公开了一种目标检测网络模型的训练方法、目标检测方法及相关设备，涉及计算机技术领域。方法包括：获取电网图像数据集；对电网图像数据集进行扩增处理，得到扩增电网图像数据集；确定扩增电网图像数据集中各电网图像的多标签信息以及与多标签信息相对应的第一损失，多标签信息包括电网图像中各无缺陷设备的标签；根据区域建议网络和用于预测目标类别和相对位置的R‑CNN头构建目标检测网络模型；根据区域建议网络和R‑CNN头的损失和第一损失确定总损失函数；将扩增电网图像数据集输入到目标检测网络模型中，使用总损失函数对目标检测网络模型进行训练，直到总损失函数收敛，得到目标检测网络模型。本申请可以提高目标检测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117728405B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410161919.2
申请日：2024-02-05
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/04 , G06N3/084
Abstract: 本说明书涉及电力系统控制技术领域，提供了一种基于混合学习网络大模型的电力系统态势感知方法及装置，该方法包括：实时获取目标电力系统中多个发电机节点的暂态能量及运行状态；根据暂态能量确定目标电力系统当前的暂态能量裕度和时间裕度，并将暂态能量和运行状态融合为态势感知综合变量数据；将暂态能量裕度、时间裕度和态势感知综合变量输入至预训练的极限学习机，以预测目标电力系统的稳定性；其中，极限学习机的输入层权值和隐含层偏差在预训练时基于LM算法修正且基于粒子群算法全局寻优，极限学习机的输出层权值在预训练时基于最小二乘法确定。本说明书实施例可以提高电力系统态势感知的预测速度和预测精度。
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公开(公告)号：CN117895211A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410047865.7
申请日：2024-01-12
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及卫星通讯技术领域，尤其涉及一种便携式5G卫星通信天线装置及其使用方法。包括天线机构，放置用于进行卫星信号接收以及5G通信的抛物面天线以及溃源组件的存放箱；遮挡机构，包括安装缺口，设置于所述存放箱的一侧，用于通过扭力转轴活动套接安装杆体，安装杆体嵌入安装有安装片体，对位连接于抛物面天线，通过扭力转轴旋转抛物面天线的位置状态；至少一个调位机构控制溃源组件在抛物面天线的中心垂直线上移动进行对位。本发明能实现了无需反复拆装的便携式5G卫星通信天线装置，使抛物面天线以及溃源组件可以在不进行拆卸的情况下收纳箱体内，便于携带和快速安装。
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公开(公告)号：CN117613983B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410090946.5
申请日：2024-01-23
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本说明书涉及电力技术领域，尤其涉及基于融合规则强化学习的储能充放电控制决策方法及装置，应用于电网及用户侧光伏储能设备，包括：将任意时间段的用户用电功率、储能电池的荷电状态、室外温度、太阳光辐照度、电网用电单价、电网卖电单价，确定状态空间；将状态空间输入至基于融合规则强化学习的充放电控制决策模型，得到最优充放电决策变量，其中最优充放电决策变量包括：储能电池最优充放电功率及最优系数，基于融合规则强化学习的充放电控制决策模型通过样本状态空间、光伏发电不确定模型训练得到。本说明书融合预先定义规则，提高强化学习训练收敛至最优充放电控制策略的速度，提高用电经济性，降低电网功率波动和负担。
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公开(公告)号：CN113868344B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202111157003.2
申请日：2021-09-29
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例涉及一种面向电力应用的构建系统、方法、装置、服务器及存储介质，所述系统包括：服务器、与服务器通信连接的各个客户端，所述服务器内存储有元数据信息、接口信息，并包含元数据定义模块，客户端设置有业务数据访问模块；统一关系数据模型基于所述元数据信息，建立图模型，对全部数据源进行访问；所述接口信息用于生成RESTful接口；所述元数据定义模块用于根据需求对待定制化的元数据进行定义；所述业务数据访问模块用于客户端访问所述RESTful接口，由此，可以利用本系统自动化完成新系统构建，降低开发新系统的工作量、保证电力信息安全。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117613903B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410091752.7
申请日：2024-01-23
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/28
Abstract: 本说明书涉及节能环保技术领域，适用于用户侧储能技术领域，尤其涉及一种基于数字孪生架构的用户侧储能调度优化控制方法及装置。包括根据用户所有负载的信息和储能装置的信息构建数字孪生系统；根据负载的历史用电时间预测负载的用电时长；将负载的用电时长输入至数字孪生系统中，以便于数字孪生系统根据负载的用电时长以及负载的单位时间用电量计算负载的电能消耗量，并根据电能消耗量以及储能装置的储能情况计算储能装置的储能量，以便于储能装置按照储能量进行储能。通过本说明书实施例，解决了用户侧储能装置过不合理储能导致用电高峰期电能不足的问题。
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公开(公告)号：CN117595346B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410072211.X
申请日：2024-01-18
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本说明书实施例提供基于强化学习的充放电策略网络训练方法和储能控制方法，包括构建充放电序贯决策模型；获取第k时间段的用电单价、用户电力负荷以及储能电池的荷电状态作为第k时间段的状态；根据第k时间段的状态、充放电序贯决策模型确定第k时间段储能电池的充放电功率动作；根据第k时间段的充放电功率动作和预先设置的奖励函数计算得到第k时间段的奖励，奖励函数包括效益奖励、退化奖励和负荷均衡奖励；利用第k时间段的奖励训练模型直至训练完成得到充放电策略网络。本方法基于强化学习构建了充放电序贯决策模型并设计了考虑了储能电池性能退化因素的奖励函数，充分利用了储能电池削峰填谷的能力，减少了电池容量损失和能源损失。
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公开(公告)号：CN117239739B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311500219.3
申请日：2023-11-13
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/23
Abstract: 本说明书涉及电力负荷领域，尤其涉及一种知识大模型预测用户侧负荷方法、装置及设备。其方法包括，从多个时间尺度下分析用户侧储能用电行为以及用户侧储能负荷数据；对多维天气影响因素进行特征选择并降维，获得天气综合变量；根据天气综合变量、以及所述多个时间尺度下的用户侧储能负荷数据，建立用户侧负荷预测知识大模型；并改进窗口神经网络进行用户侧负荷预测。通过本说明书实施例，实现了用户侧储能用电行为的多时间尺度分析，大幅提升预测算
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公开(公告)号：CN116681325A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310479112.9
申请日：2023-04-28
Applicant: 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 陈重韬 , 李欣怡 , 王畅 , 李信 , 王艺霏 , 温馨 , 张海明 , 马跃 , 娄竞 , 邢宁哲 , 梁东 , 王骏 , 尚芳剑 , 姚艳丽 , 梁潇 , 刘卫卫 , 王森 , 庞思睿 , 苏丹 , 那琼澜 , 姜蕴洲 , 曲洪泽 , 周子阔 , 王晓慧 , 黄复鹏 , 安宁钰 , 雷舒娅 , 张文思
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/23 , G06F18/24
Abstract: 本文涉及数据处理领域，提供了一种电网数据处理方法及装置，其中，方法包括：对电力监控系统检测到的电网数据进行聚类处理，所述电网数据包括多个电网参数的数据；对每一聚类结果进行统计分析，得到每一聚类结果的特征信息；根据每一聚类结果的特征信息及每一聚类结果的标签，建立主数据分类识别模型，其中，所述标签用于标识数据是否为主数据；当电力监控系统产生新数据时，利用所述主数据分类识别模型识别所述新数据，得到新数据的标签。本文能够在主数据识别时避免人为因素影响，提高主数据识别效率及准确率。
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公开(公告)号：CN116154798A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310325832.X
申请日：2023-03-30
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/18 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F113/04
Abstract: 本文提供了一种基于数字孪生的配电网分布式静止同步补偿器的配置方法，包括：将目标配电网的数字模型中，计算得到输出参数；基于节点负荷不确定性模型，得到节点负荷对应的连续多个取值范围，以及多个取值范围分别对应的节点负荷值；利用原始参数、输出参数和多个取值范围分别对应的节点负荷值，构建多个取值范围的满足约束条件的最优多目标函数；求解最优多目标函数，得到多个取值范围分别对应的最佳安装节点与最佳容量，将其中出现频率最高的最佳安装节点与最佳容量作为最终安装节点和最终容量；根据最终安装节点和最终容量，在目标配电网中配置分布式静止同步补偿器。本文能够克服现有技术中缺少充分考虑负荷不确定性及以电压稳定性的问题。
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