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公开(公告)号:CN116867022A
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN202310954813.3
申请日:2023-08-01
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
摘要: 本发明公开了一种基于机会路由的分布式对象数据传输方法及系统,面对分布式对象布局的场景,所述系统的第一节点根据机会路由的方法,期间经历第一节点筛选邻居节点组建的第一候选节点集和第二候选节点集,将数据从第一节点开始,最终传输到从第二候选节点集中的选出第二节点;通过机会路由测度值评估的方法、最佳单跳策略和节点间的协调机制,使得本方案在面对海量分布式对象的场景时,有效降低数据转发延迟,均衡网络节点能量消耗,提高了数据传输的可靠性。
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公开(公告)号:CN116861295A
公开(公告)日:2023-10-10
申请号:CN202310855406.7
申请日:2023-07-12
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC分类号: G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06Q50/06 , G06Q10/04
摘要: 本发明公开了一种基于条件自编码器的负荷事件检测方法和系统,包括:获取电网中各用电设备的有功功率序列;根据预设的负荷事件检测模型,分别对各所述有功功率序列进行负荷事件检测,得到负荷事件检测结果;其中,所述负荷事件检测模型是根据历史功率数据中各负荷事件所在的时间点的事件标签和隐层特征,通过预设算法的分类网络而训练获得;所述历史功率数据为电网中各用电设备的历史功率数据;所述隐层特征是根据长短期记忆网络结构的条件自编码器网络,对所述历史功率数据进行特征提取而获得。本发明提供的方法和系统实现了更准确地检测负荷事件。
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公开(公告)号:CN116565956A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310553282.7
申请日:2023-05-16
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
摘要: 本发明公开了一种分布式能源双向预测优化调度方法及系统,获取历史数据、历史环境数据、历史负荷数据以及历史调度策略后并对数据进行处理,通过基于全局特征及突变特征的预测模型对处理后的数据进行特征提取和加权融合,得到第一预测结果,通过自适应预测模型进行反向分布式能源预测求解得到第二预测结果,将第一预测结果和第二预测结果复合加权融合,得到第三预测结果,利用第三预测结果构建分布式能源优化调度模型并进行求解,得到调度结果。该方法将环境、负荷、调度三者有效融合,采用双向预测进一步提高分布式能源预测的准确性,将优化调度建立在预测的基础上,使得海量分布式能源的整体调度更优化。
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公开(公告)号:CN116486232A
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202310454562.2
申请日:2023-04-24
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC分类号: G06V10/82 , H02J3/14 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种基于深度学习理论的负荷辨识方法及系统,包括:对用户用电数据进行负荷检测,获得多个负荷、以及各负荷的若干个负荷电压和负荷电流;遍历每个负荷,根据当前遍历负荷的所有负荷电压和负荷电流,建立当前遍历负荷的功率因数矩阵、色相矩阵和电压周期矩阵,并连接上述矩阵得到彩色轨迹图像;将各负荷对应的彩色轨迹图像输入至负荷辨识网络模型,获得各负荷对应的运行状态;其中,负荷辨识网络模型是由CNN分支和Transformer分支、以及用于作为两个分支之间的桥接的特性耦合单元而构成的。本发明通过设置特性耦合单元作为两个分支的桥接,使得负荷辨识网络模型兼顾局部特征和全局表示提取能力,提升其负荷辨识精度。
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公开(公告)号:CN116054147A
公开(公告)日:2023-05-02
申请号:CN202310075192.1
申请日:2023-01-31
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC分类号: H02J3/00 , G06F17/18 , G06F18/213
摘要: 本发明公开了一种基于特征变量相关性的光伏功率预测方法及装置,该方法包括:获取光伏发电的历史发电数据,并根据所述历史发电数据的波动性,进行预处理,得到第一数据;使用第一数据进行光伏功率预测,根据预测得到的第一预测结果和相应的误差值,从第一数据中选取第一特征变量;根据第一特征变量,使用第一数据进行光伏功率预测,并根据预测得到的第二预测结果和相应的误差值,从第一数据中筛选出最优历史数据;根据最优历史数据,进行光伏功率预测,得到第三预测结果。采用本发明实施例,筛除掉历史发电数据中的无关信息或冗余信息,降低预测难度和预测时间。
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公开(公告)号:CN115995822A
公开(公告)日:2023-04-21
申请号:CN202310121200.1
申请日:2023-02-14
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC分类号: H02J3/14 , H02J3/46 , H02J3/32 , H02J3/38 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06F18/23
摘要: 本发明公开了一种分布式能源接入微电网的优化方法,包括将当日气象预测数据输入各发电设备工作模型,获得各发电设备出力预测数据;将当日负荷数据进行基于负荷等级匹配策略的相似协同聚类,获得分时段负荷等级类型和不同等级负荷切除策略;根据各发电设备出力预测数据、分时段负荷等级类型和不同等级负荷切除策略,建立运行模式策略,并根据各分布式单元工作模型、运行模式策略、微电网运行总成本模型和各类约束条件,建立微电网日调度优化模型;通过改进粒子群算法求解微电网日调度优化模型,获得微电网日优化调度方案,根据微电网日优化调度方案将分布式能源接入微电网。本实施例实现了提高微电网供电可靠性和运行的稳定性。
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公开(公告)号:CN115390113A
公开(公告)日:2022-11-25
申请号:CN202211033783.4
申请日:2022-08-26
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC分类号: G01S19/42
摘要: 本发明涉及卫星定位技术领域,尤其涉及一种面向电力系统的BD3高精度定位方法及系统,包括:接收北斗中频采样信号,并对北斗中频采样信号进行预处理,得到北斗中频采样延迟信号;利用步长因子演进算法优化待改进自适应滤波器中的步长因子,得到最优步长因子,以构建改进型自适应滤波器;将北斗中频采样延迟信号输入改进型自适应滤波器中,得到北斗定位信号。本发明通过步长因子演进算法优化LMS滤波器步长因子,同时利用改进型自适应滤波器消除电磁干扰,提高了北斗定位精度,避免了部分无可信度的信号对滤波器的影响,且能够平衡收敛速度与稳态噪声间的关系,满足电力系统的高精度定位需求。
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公开(公告)号:CN115291250A
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202211022729.X
申请日:2022-08-24
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
摘要: 本申请涉及一种多模多频定位装置,包括与嵌入式微处理器模块连接的北斗授时模块、多模通信模块和BD3多模定位模块;嵌入式微处理器模块包括通信模块选择单元通过通信模式选择模型计算各个通信模式的信心预测值,并根据信心预测值将生成通信模式选择指令传输至多模通信模块;差分处理单元根据差分模型及北斗授时模块获取的同步授时信号,对BD3多模定位模块输入的多个北斗卫星定位信号进行位置解算,得到定位差分数据;滤波处理单元根据滤波模型及定位差分数据得到差分校正量,并根据差分校正量对差分数据进行修正。相比现有技术,本发明能够在电力系统复杂通信环境下提高设备定位精度,降低设备维护成本,满足了实际应用需求。
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公开(公告)号:CN114153834A
公开(公告)日:2022-03-08
申请号:CN202111487979.6
申请日:2021-12-06
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC分类号: G06F16/215 , G06F16/22
摘要: 本申请公开了一种主数据管理方法、装置、计算机设备及存储介质,通过对跨系统的电网运行数据进行交换融合,得到融合数据,以实现对不同系统的异构电网运行数据进行处理,实现多个系统之间的数据融合;并基于所述融合数据对应的属性值,对所述融合数据进行数据清洗,得到标准数据,所述标准数据包含多个目标数据项,以去除无效数据,降低数据杂乱程度;以及基于所述目标数据项和所述目标数据项对应的元数据信息,对所述标准数据进行数据管控,得到主数据,以使清洗后的数据更加符合规范,从而进一步降低数据杂乱程度;最后对所述主数据进行数据检测,得到目标主数据,以减少数据错误率,提升融合效果,从而便于主数据管理与数据导出。
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公开(公告)号:CN114090699A
公开(公告)日:2022-02-25
申请号:CN202111372710.3
申请日:2021-11-18
申请人: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心
IPC分类号: G06F16/28 , G06F16/335 , G06F16/535 , G06F16/735
摘要: 本申请公开快速生成多样数据的服务方法、装置、设备及存储介质,方法包括:建立REST‑AnGo模型,其中,REST‑AnGo模型包括服务层、创建层、分配层、组合层和处理层;根据模型响应用户请求,为用户提供数据服务;其中,服务层用于获取用户信息,并对用户信息进行保存;创建层用于创建新单元从而呈现用户请求数据的结果,并且能够对新建单元进行格式选择;分配层用于将用户请求分配至视频区、图片区与文字区;处理层用于处理创建层创建的新单元。本申请数据库储存方式不受限制,响应完毕会对相应的新建单元进行清理,从而避免产生系统垃圾,同时响应结果通过组合层进行组合更加有利于用户进行观察,增加用户的使用体验。
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