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公开(公告)号：CN112765143B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202110073290.2
申请日：2021-01-20
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/248 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J13/00 , G16Y10/35 , G16Y40/10 , G16Y40/20
摘要： 当前低压配电网测控系统能力存在低压配电区域规模点多面广量大、现有终端采集监控缺乏统一规划设计和标准的问题，采集的数据种类多而且数据来源各自不同，无法实现统一物联管理，导致平台软硬件资源利用率不高、需求响应变化不足。因此，本发明提出一种基于边缘计算技术的低压物联网配网数据处理方法，包括步骤：将配电台区数据规范存放，对汇总数据进行预处理形成边缘数据平台，对于不同类型的数据采用预先设置的数据分析处理方法，基于预定义规则和数据分析结果,在本地进行策略执行或者将数据转发给云端或其他边缘计算节点进行处理，最后将数据可视化展示并存储。
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公开(公告)号：CN115545119B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211478726.7
申请日：2022-11-24
申请人： 国网天津市电力公司城南供电分公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 蔺金泉 , 薛超 , 吴绍卿 , 王丹梅 , 张彤 , 刘一鸣 , 王楠 , 王凯 , 兰宇 , 范玲 , 任雪征 , 张广林 , 刘丽瑶 , 郭玉华 , 李洵 , 马彩娟 , 王红 , 王梓霖 , 侯立睿 , 曹卓然
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/214 , G06Q50/06
摘要： 本发明实施例公开一种用电数据的识别方法、系统及应用，所述方法包括：根据历史用电数据以及设定的超参数构造训练集数据的用电特征；根据所述训练集数据的用电特征，利用随机森林算法对模型进行预训练，获取目标用电特征；根据所述目标用电特征，利用随机森林算法对模型进行训练；根据测试集数据对模型进行调优，生成识别模型。本发明利用某区域企业档案明细、月用电明细和日用电明细等特征数据构建相关算法模型，在样本用户中识别筛选出疑似虚拟货币“挖矿”行为用户，助力全面、精准地治理“挖矿”行为。
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公开(公告)号：CN116012026A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202310076792.X
申请日：2023-01-17
申请人： 国网经济技术研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06Q30/02 , G06F16/2457
摘要： 本发明涉及一种换流站主设备价格计算方法、系统、设备及介质，其特征在于，包括：按照构成换流站主设备的若干组件，对换流站主设备的价格构成进行划分，得到换流站主设备中各组件的价格构成；采用查表法，对换流站主设备中各组件的价格构成进行调整，得到换流站主设备各组件的价格，本发明将各类电力设备的价格组成明细化透明化，可以广泛应用于电力设备可靠性指标评估领域中。
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公开(公告)号：CN110932267B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911254595.2
申请日：2019-12-10
申请人： 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种能源互联网故障集分散生成和集中组合系统，其包括客户端系统、故障集生成区域子系统以及中央分析系统。本发明还包括利用上述系统进行能源互联网故障集分散生成和集中组合的方法。本发明在保护用户网络结构、设备属性等秘密的同时，充分利用用户计算资源，实现故障集快速准确生成。
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公开(公告)号：CN112508279B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011439785.4
申请日：2020-12-10
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
发明人： 王士柏 , 孙树敏 , 程艳 , 王楠 , 于芃 , 王玥娇 , 张用 , 李华东 , 滕玮 , 张兴友 , 魏大钧 , 李宝 , 邢家维 , 关逸飞 , 郭永超 , 李庆华 , 王彦卓 , 常万拯 , 张志豪
摘要： 本公开提出了基于空间相关性的区域分布式光伏预测方法及系统，包括：对同一地区集中式电站与该地区所有分布式电站进行相关性分析，将地区内与各自集中式电站相关性系数达到阈值的所有分布式电站等效为一虚拟集中式电站；预测得到集中式电站目标日出力，并在此基础之上，由集中式电站目标日出力通过曲线拟合方式得到虚拟集中式电站的目标日出力；将区域内所有虚拟集中式电站出力求和得到区域内分布式电站出力。通过光伏电站实例数据案例验证了该方法的有效性。
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公开(公告)号：CN112488495B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202011357882.9
申请日：2020-11-27
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/006
摘要： 本发明公开一种基于GSO和混合整数规划的园区综合能源规划方法及系统，包括：根据固定容量设备、可变容量设备及容量范围确定可行域；以电力功率平衡、供热和供冷平衡为约束条件，以产能和储能效益最优为第一目标函数，采用萤火虫算法求解第一目标函数；其中，对以供电成本最小的第二目标函数求解得到当前设备类型和容量配置下的产能和储能效益，将其作为萤火虫的初始荧光素，根据迭代次数确定萤火虫的决策域，根据决策域和初始荧光素得到萤火虫的相对亮度和吸引度，选择目标邻居，向目标邻居移动后得到萤火虫新位置，更新荧光素，得到可行域内设备类型和容量的最优组合配置。采用内外层相结合的方法，快速计算出最优配置方案，缩短优化时间。
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公开(公告)号：CN115378046A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210877430.6
申请日：2022-07-25
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/46
摘要： 本申请涉及一种新能源场站主动支撑控制性能评估方法，包括以下步骤：确定配置储能的新能源场站主动支撑控制性能指标体系的一级指标，并基于所述一级指标构建二级指标；确定所述一级指标和二级指标的权重，基于所述一级指标和二级指标的权重值计算新能源场站主动支撑控制性能值，实现新能源场站主动支撑控制性能评估。本申请能够反应新能源场站的主动支撑能力，具有较高的可信程度。
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公开(公告)号：CN115292425A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210690139.8
申请日：2022-06-17
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开一种考虑微环境影响的大气腐蚀等级地图绘制方法，所述方法结合空气质量模型确定区域内各腐蚀介质排放源影响范围，选取不受腐蚀介质排放源影响处作为子区域腐蚀评估背景点；对于微环境对周边环境影响则采用不同距离处布点方法确定。本发明方法工作时，通过在大气基底腐蚀等级地图的基础上叠加因腐蚀介质排放源导致的的腐蚀等级变化形成最终的大气腐蚀等级地图，通过本发明可实现更精准的大气腐蚀等级地图绘制，进而指导材料差异化选材、维护。
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公开(公告)号：CN115149592A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210757183.6
申请日：2022-06-29
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
发明人： 于芃 , 孙树敏 , 邢家维 , 刘伟生 , 程艳 , 张用 , 黄锐 , 左新斌 , 王玥娇 , 王士柏 , 张兴友 , 王楠 , 关逸飞 , 周光奇 , 刘奕元 , 马振飞 , 赵帅 , 常万拯 , 王彦卓
摘要： 本发明属于储能和新能源技术领域，特别涉及一种基于功率控制的储能型交直流混合微网系统控制方法，用于控制一微网系统，所述微网系统包括：中央控制器、变换器、交流负载、直流负载、分布式能源单元，所述方法包括以下步骤：获取微网系统内各分布式能源的设备基本信息，进行第一个周期的控制；在每个控制周期，收集各分布式能源的运行信息，根据各分布式能源的运行信息，确定下一个控制周期所有储能单元的有功功率参考值和所有分布式能源的无功功率参考值以及各分布式能源的标量系数。本发明实施例结合了直流微网和交流微网的优点，利用储能单元增加供能的可靠性，进一步提高了新型可再生能源的消纳量。
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公开(公告)号：CN112215428B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN202011126378.8
申请日：2020-10-20
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 王士柏 , 王玥娇 , 孙树敏 , 程艳 , 于芃 , 张用 , 滕玮 , 王楠 , 游大宁 , 袁森 , 张元鹏 , 徐征 , 李俊恩 , 袁帅 , 张兴友 , 魏大钧 , 邢家维 , 赵帅 , 张永明 , 郭永超 , 李庆华 , 王彦卓 , 常万拯 , 张志豪
摘要： 一种基于误差修正和模糊逻辑的光伏发电功率预测方法，包括以下步骤：步骤1，获取预测日前M天的光伏发电功率历史数据和气象历史数据，以及预测日当天的气象数据；步骤2，使用时间以及该时间气象数据其中的两种作为模糊控制器的输入，定义模糊控制器的输出为该时间的云量系数，步骤3，以光伏发电功率预测值和光伏发电功率真实值计算误差修正因子；步骤4，以未用于计算云量系数的气象历史数据，云量系数，和误差修正因子作为神经网络的输入，以光伏发电功率预测值作为输出，训练神经网络；步骤5，使用预测日当天的气象数据和时间数据通过步骤4训练好的神经网络对光伏发电功率进行预测。
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