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公开(公告)号：CN118246763A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410407509.1
申请日：2024-04-07
申请人： 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06V20/13 , G06V10/26 , G06V20/10 , G06V10/764 , G06T7/62 , G06N3/0464 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种基于卫星图像识别的光伏可开发屋顶资源评估及减碳潜力评估方法，包括：从公共地图中下载高分辨率的建筑屋顶卫星图像数据集，基于卫星图像来获取屋顶的数据集信息；根据有无屋顶特征，对数据集进行清洗，划分出有屋顶的图像组成卫星图像数据集；基于深度学习的图像语义分割方法提取屋顶特征分析，准确识别出建筑物屋顶区域并根据屋顶结构、材质进行分类；对建筑物进行连通域划分，结合比例尺计算不同类型屋顶面积，结合单位面积装机容量规则进行光伏潜力评估；根据光伏潜力评估结果进行屋顶减碳潜力评估。本发明集成了遥感技术和机器学习方法的创新性解决方案，旨在实现大规模城市建筑物屋顶光伏潜力的快速、精准评估。
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公开(公告)号：CN113866552B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202110963489.2
申请日：2021-08-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习的中压配网用户用电异常诊断方法，包括基于获取到的用户名称数据生成潜在用电异常用户集合；基于潜在异常用电用户集合，获取其所属行业及近两周正向有功、电压、三相电流数据；对获取数据进行缺失值预处理；计算5项特征值并加入各用户历史用电数据异常四级标签形成样本集；对样本集进行划分，训练人工智能模型，并测试模型效果及模型调优；采用机器学习集成算法中随机森林进行模型训练及评价；利用训练好的模型进行批量打标处理。本发明计算简单，能帮助运行人员及时发现异常线损线路并及时调整。
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公开(公告)号：CN117996738A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410112751.6
申请日：2024-01-26
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 浙江大学 , 国网江苏省电力有限公司信息通信分公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/067 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N7/02
摘要： 本发明涉及电气技术领域，具体涉及一种基于配用电边缘智能体的多目标配网故障重构方法，包括：S1、构建配用电边缘智能体，S2、建立考虑源荷不确定性的多目标配网故障重构方法的目标函数，S3、采用ɛ‑约束法将S2中多目标问题转换为单目标问题，S4、建立考虑源荷不确定性的多目标配网故障重构方法的约束条件；S5、将考虑源荷随机性的不确定性优化模型转化为确定性优化问题；S6、将S2至S5的考虑源荷不确定性的多目标配网故障重构方法部署于配用电边缘智能体中；该方法在降低了系统整体运行成本的同时，能充分考虑了新能源和负荷功率波动性和随机性给系统带来的不稳定性，最大程度恢复负荷供电。
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公开(公告)号：CN116742632A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310526785.5
申请日：2023-05-11
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/06
摘要： 本发明公开了一种配电网规划技术领域的配电网最大承载力估算方法及系统，旨在解决现有技术中的承载力评估方法仅考虑电压偏差约束，评估结果不准确的问题。包括根据电压损耗，计算得到配电网电压约束下的最大承载力；根据线路载流，计算得到配电网载流约束下的最大承载力；选取所述配电网电压约束下的最大承载力和所述配电网载流约束下的最大承载力中的较小值作为配电网最大承载力；本发明适用于配电网最大承载力评估，其简单直观，与实际情况相符，能够得到较为准确的评估结果，减少了配电网承载力评估的资料收集、图形搭建、参数设置和仿真计算等工作量，提升了计算效率。
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公开(公告)号：CN116031868A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211405672.1
申请日：2022-11-10
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种考虑分布式光伏的提升工业园区电动汽车承载力的方法，通过对电动汽车充电负荷进行概率建模，对分布式光伏采用非参数核密度估计建模，采用负载承载能力和电压偏差两个指标作为电动汽车的评估指标，分析分布式光伏对工业园区电动汽车承载力的影响，接入分布式光伏有助于缓解工业园区因电动汽车接入导致的节点电压跌落问题，因此在电压越限的节点接入适量分布式光伏不仅可以增加电动汽车接入规模，也能促进系统的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN114696316A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210210892.2
申请日：2022-03-03
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/06 , G06F30/20 , G06F113/04
摘要： 本申请涉及电力系统参数辨识技术领域，公开了一种计及概率分布的配网参数辨识方法及装置。在该方法中，首先在配电线路模型和变压器计算模型的基础上，确定配网参数初始先验概率分布，然后在配电网用户采集系统数据的基础上，结合元件电气特性设计出损失函数，通过潮流计算得到损失函数值，利用损失函数值更新配网参数的概率分布，最后迭代计算得到最优解，实现配网参数精准辨识，得到计及设备运行工况、外界影响的动态化配网参数。
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公开(公告)号：CN114611408A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210287514.4
申请日：2022-03-23
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
发明人： 陈烨 , 陈锦铭 , 焦昊 , 郭雅娟 , 叶迪卓然 , 徐春雷 , 赵新冬 , 谭晶 , 蒋承伶 , 毕晓甜 , 马洲俊 , 蔡云峰 , 方鑫 , 刘利国 , 程力涵 , 史明明 , 李娟 , 苏伟 , 肖小龙 , 吕朋蓬
摘要： 本发明公开了一种配电网开关设置优化方法，包括：获取线路配变基础信息、线路拓扑信息、线路配变停电信息以及配变用电量测量数据；根据获取的线路配变基础信息、线路拓扑信息、线路配变停电信息以及配变用电量测量数据得到影响因素值；对影响因素值进行归一化处理得到样本集；通过样本集对开关设置模型进行训练；通过训练好的开关设置模型对电网中线路自动化开关安装进行设置，本发明能够对配电网中自动化开关进行精准设置。
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公开(公告)号：CN113642601A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110753039.0
申请日：2021-07-02
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种中压配电网转供操作识别方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，包括：选取当日损耗大于阈值的待检测馈线，根据正常日待检测馈线的损耗功率均值和标准差，判断待检测馈线的当日电量数据是否异常；若异常，则根据馈线拓扑图中的联络开关数据，获取待检测馈线的可转供馈线；采集并处理待检测馈线和可转供馈线当日的首端功率、首端电压、馈线下所有配变的功率与电压，生成目标相关特征矩阵；将目标相关特征矩阵输入至转供识别模型中判断待检测馈线与可转供馈线之间是否发生转供。本发明所提供的方法、装置、设备以及计算机可读存储介质，可有效且准确地识别出配电网发生的转供操作，并根据联络拓扑关系识别出转供对端的馈线。
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公开(公告)号：CN112532445B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202011350137.1
申请日：2020-11-26
IPC分类号： H04L41/0823 , H04L41/50 , H04L67/10 , H04L67/146 , H04L67/56
摘要： 本发明公开了一种用于无虚拟化能力的网络设备的网络切片方法及其系统、存储介质，该方法包括：网络设备发送网络报文给安装于网络设备的边缘云或网络汇聚点上的网络切片代理；网络切片代理对网络报文的类别进行识别，且根据网络报文的类别进行切片，将切片后的网络报文发送到切片网络；切片网络接收到切片后的网络报文后，发送切片报文给网络切片代理；网络切片代理对接收到的切片报文进行切片的逆向处理，且将逆向处理后的报文传送给网络设备，完成网络切片。本发明将网络切片代理、网络报文标识应用等应用到网络设备的网络切片当中，解决了无虚拟化能力的网络设备无法实现网络切片的问题，从而丰富了网络终端的功能，满足了不同业务的QoS需求。
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公开(公告)号：CN114693949A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210352426.8
申请日：2022-04-05
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于区域感知对齐网络的多模态评价对象抽取方法，该方法针对社交媒体语料特点构建了具有编码层、共同注意力层、解码层的多模态评价对象抽取模型，在模型构建过程中基于社交媒体语料特点设置了RAN中超参数，包括句子长度、单词长度等，此外模型使用Xavier方法进行参数初始化。模型通过编码层分别获得语料文本和图片特征，之后通过共同注意力层将文本和图片特征融合得到多模态特征序列，最后将所得到的多模态特征序列通过解码层得到标签序列。对比试验验证结果表明，相较于其他模型，本发明提出的多模态评价对象抽取模型结果最优。
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