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公开(公告)号：CN117787175A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410006999.4
申请日：2024-01-03
申请人： 东南大学 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江西省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/36 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F111/20 , G06F113/04
摘要： 本发明专利公开了一种面向配电系统的混合仿真算法、装置及计算机存储介质，通过分别建立基于小步长四阶显式龙格库塔法和大步长2级半隐式龙格库塔法两种数值积分方法的仿真算法；根据每个仿真步长内网络中各个节点的电压或者电流变化率的变化值的无穷范数为阈值条件将电网的运行过程划分为电磁暂态过程和中长期动态过程，并根据两个过程的特性自动切换不同的数值积分方法。最终得到既保证了仿真效率又保证了仿真精度的面向电力电子化配电系统的显式‑半隐式混合的仿真算法。
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公开(公告)号：CN117787151A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410008676.9
申请日：2024-01-03
申请人： 东南大学 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江西省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/31 , G06F30/36 , G06F111/20
摘要： 本发明专利公开了一种光伏电站模型切换方法、装置及计算机存储介质，通过对光伏电站的光伏阵列、斩波电路、变流器、滤波电路建立具有不同复杂度的模型，并给出区分光伏电站运行状态的判别特征，归类分析光伏电站的运行状态；在此基础上考虑光伏电站工况的不确定性，识别当前光伏电站的运行状态，从而根据提出的模型切换策略，进行对应的切换。本发明专利在保证仿真的精度条件下，提升了仿真速度与效率，有效地进行了光伏电站整体快速仿真。
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公开(公告)号：CN110232490A
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201910170393.3
申请日：2019-03-07
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山西省电力公司 , 中国农业大学 , 国网江西省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种配电网工程投资成效的评估方法及系统，基于配电网工程各等级单元之间的差异性和预先建立的配电网工程投资成效评估指标集，确定当前配电网工程投资成效评估指标；采用层次分析法和主成分分析法确定所述评估指标的指标权重，并基于配电网建设规模、配电网工程投资规模和经济发达程度因素对评估指标的指标权重进行修正；基于修正后的评估指标的指标权重，确定所述评估指标的信用综合评分，获得配电网工程投资成效的评价结果。
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公开(公告)号：CN115616333A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211636235.0
申请日：2022-12-20
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司武汉分院
IPC分类号： G01R31/00 , G06F18/214 , G06N3/006
摘要： 本发明公开一种配电网线损预测方法及系统，方法包括：步骤S1，获取配电网历史数据中包含特征参数的线损数据集，其中，线损数据集中包含训练数据样本集和测试数据样本集；步骤S2，构建PSO‑SVR预测模型，并对PSO‑SVR预测模型的模型参数进行寻优，模型参数包括误差惩罚因子和核函数；步骤S3，基于训练数据样本集对寻优后的PSO‑SVR预测模型进行训练，得到配电网线损预测模型；步骤S4，将测试数据样本集输入至配电网线损预测模型中，使配电网线损预测模型对配电网台区线损进行分析，得到最优预测方案。
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公开(公告)号：CN110110963A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910261816.2
申请日：2019-04-02
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 中国农业大学 , 泰豪软件股份有限公司 , 国网山西省电力公司
摘要： 一种数据驱动的配电网工程全过程管控方法，以配电网实时数据为基础，进行配电网供电能力评估；分析配网10kV主线、支线、台区及低压线路的各等级风险情况，生成配电网供电能力风险分析报告；按时间段分析配电网薄弱设备情况；通过项目辅助立项模块将风险隐患设备列入到设备改造的项目池中进行排序；并通过成效评估模块，自动比对设备改造前后若干年的运行指标，跟踪配电网改造成效，实现配网改造的全过程闭环管理。本发明使配网改造项目立项更精准，改造成效明显提升。通过配电网运行驱动，及时发现电网风险隐患设备及重复跳闸、频繁停电、长期重过载、低电压等电网薄弱设备，并进行排序，为精准投资改造提供参考依据。
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公开(公告)号：CN110033116A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910081099.5
申请日：2019-01-28
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山西省电力公司 , 中国农业大学 , 国网江西省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种基于多维指标叠加的配电线路优化方法及系统，基于预先建立的配电网虚拟线路案例库等效分析不同类型配电网线路的特征量；根据特征量，确定虚拟线路的结构参数和技术指标；基于虚拟线路的结构参数模拟案例库中的虚拟线路；并采用熵值法，计算技术指标的关联度矩阵；基于技术指标的关联度矩阵，以指标综合最优、投资最小为目标，建立标准虚拟线路的配电网改造工程组合决策优化模型；通过求解所述配电网改造工程组合决策优化模型，确定配电线路改造方案最优解；从而最大限度提升配电网运行指标。
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公开(公告)号：CN117787915A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410005109.8
申请日：2024-01-03
申请人： 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江西省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06F111/18 , G06F113/04
摘要： 本发明公开一种配电网数字孪生智慧大脑构建方法，属于配电网运行态势感知及辅助决策领域；一种配电网数字孪生智慧大脑构建方法包括步骤为：构建数据接口，获取历史监测数据和实时运行数据；构建智慧大脑分析决策层，搭建配电网态势感知框架，对配电网实施态势感知；构建智慧大脑多业务功能层，包括故障定位、故障类型分类、电压优化和优化调度；构建智慧大脑辅助决策层，利用优化潮流、配电网故障判别重构算法，给出配电网优化运行建议，现针对配电网运行多场景的辅助决策；用分析决策层、多业务功能层和辅助决策层对输入配电网的数据进行态势感知和辅助决策，以构建配电网数字孪生体智慧大脑。
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公开(公告)号：CN115935716A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310111724.2
申请日：2023-02-14
申请人： 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江西省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/20 , H02J3/06 , G06N3/006 , G06Q50/06 , G06F113/04 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了一种数字孪生框架下的配电网运行优化方法，涉及配电网运行优化技术领域，方法包括以下步骤：获取配电网数据，并构建配电网数字孪生模型；采用粒子群算法构成智慧大脑优化模块；利用智慧大脑优化模块调用配电网数据，规划配电网最优的拓扑结构，实现对配电网运行的实时优化；基于规划得到的配电网最优的拓扑结构，通过数据交互接口，把输出信号反馈到配电网中；可实现配电网拓扑结构的实时优化，有效降低网络损耗，减小电压偏差，提高经济效益，响应国家节能减排号召。
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公开(公告)号：CN115564331A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211177382.6
申请日：2022-09-26
申请人： 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江西省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/2132 , G06F30/27 , G01R31/00 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了配电网典型故障风险感知方法、配电网、设备及存储介质，涉及配电网风险评估技术领域。本发明包括以下步骤：获取配电网调控后台信息系统的历史监测数据以及实时运行数据；对获取的历史监测数据及实时运行数据进行小波变换，提取故障特征；根据提取的故障特征创建典型故障集，构建数字孪生智慧大脑故障判别体；将配电网实测数据输入构建的数字孪生智慧大脑故障判别体，对其进行特征提取，得到故障诊断结果。本发明实现了配电网风险感知，有效提高配电网规划和维护运行的收益，保证配电网稳定运行、降低了停电损失和设备损耗。
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公开(公告)号：CN115586397A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211176865.4
申请日：2022-09-26
申请人： 东南大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江西省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种有源配电网故障判别方法、设备及存储介质，涉及电力技术领域。本发明包括：获取有源配电网的拓扑结构、系统参数、变流器位置及故障穿越控制策略，搭建数学仿真模型，获取已有故障数据并对数学仿真模型的参数进行校正；获取不同故障穿越控制下变流器和系统在故障态和非故障态下的暂态电流数据，构建暂态电流峰值、触发时间、畸变率与配电网故障及故障类型之间的相关性关系；利用深度前馈神经网络对暂态电流数据进行学习，建立故障判别模型；获取实时运行数据，并将其输入故障判别模型，得到有源配电网故障判别诊断结果。本发明可提升故障判别准确率，为实现高比例分布式电源接入背景下配电网的故障诊断提供可行的技术方案。
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