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公开(公告)号：CN118278345A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410372590.4
申请日：2024-03-29
IPC分类号： G06F30/367 , G06Q50/06 , G06F113/04 , G06F113/14
摘要： 本发明公开一种综合能源系统能流‑碳流联合仿真方法，属于综合能源系统仿真领域，仿真方法包括：建立电力‑热水耦合能源系统能量流仿真模型，并结合工程实际求解出综合能源系统的能量流分布；根据综合能源系统的能量流分布，建立综合能源系统碳排放流仿真模型，计算CHP机组的电出力和热出力对应的碳排放系数，来分别求解电力网络和热力网络的碳排放流分布；通过改变新能源发电渗透率和热电耦合设备，实现多场景下的综合能源系统能流‑碳流联合仿真；充分考虑了综合能源系统能流与碳流在源网荷侧的耦合关系，对比分析了综合能源系统的碳减排灵活性，能够辨识综合能源系统中高碳排放节点与负荷，为实现系统的碳减排提供了一条新途径。
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公开(公告)号：CN117856216B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311715160.X
申请日：2023-12-13
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明涉及一种基于信任基础的智能电网弹性分布式状态估计方法及介质，该方法包括以下步骤：获取智能电网系统的相关信息；基于所述相关信息建立智能电网系统的状态空间模型；基于所述状态空间模型，建立信任基础的异常测量检测机制，获得异常测量的检测结果；基于所述检测结果，计算分布式状态估计器增益参数；基于所述分布式状态估计器增益参数构建分布式状态估计器，对智能电网系统分布式状态轨迹进行估计，得到智能电网系统的分布式状态轨迹估计值。与现有技术相比，本发明考虑异常值的检测与补偿，更满足实际工业的应用需求，提高估计精度。
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公开(公告)号：CN118364996A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410521564.3
申请日：2024-04-28
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F17/16 , G06N3/0455 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及一种基于可视化指标的温控负荷运行域评估方法及设备，所述方法包括以下步骤：获取温控负荷当前的运行量测数据，获取各评价指标的初始指标值；将综合权重乘以初始指标值得到当前状态的加权指标值，所述综合权重通过主客观赋权方式获得；基于DAE网络，将加权指标值降维得到低维指标体系，构建可视化空间，该可视化空间用于显示温控负荷当前运行状态；在所述可视化空间中计算温控负荷理想运行点，构建可视化的温控负荷可行域。与现有技术相比，本发明具有能够实现可靠的温控负荷运行域评估等优点。
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公开(公告)号：CN117993730A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311847032.0
申请日：2023-12-28
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于多频异步架构的热电联动系统鲁棒状态估计方法，包括以下步骤：获取热电联动系统的历史负荷功率数据，基于随机矩阵理论构建热电联动系统的耦合特征；获取热电联动系统的历史运行数据，将所述耦合特征与历史运行数据结合作为训练集，构建状态量预测模型；采用多频异步并行框架分别对热电联动系统中的热力系统和电力系统进行动态状态估计，并迭代更新估计值，直至满足耦合设备约束，完成系统状态估计，其中，热力系统和电力系统分别应用容积卡尔曼滤波方法，并基于所述状态量预测模型进行动态状态估计。与现有技术相比，本发明具有实现热电联动系统数据鲁棒处理、能够提升热电联动系统态势感知水平等优点。
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公开(公告)号：CN117856216A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311715160.X
申请日：2023-12-13
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明涉及一种基于信任基础的智能电网弹性分布式状态估计方法及介质，该方法包括以下步骤：获取智能电网系统的相关信息；基于所述相关信息建立智能电网系统的状态空间模型；基于所述状态空间模型，建立信任基础的异常测量检测机制，获得异常测量的检测结果；基于所述检测结果，计算分布式状态估计器增益参数；基于所述分布式状态估计器增益参数构建分布式状态估计器，对智能电网系统分布式状态轨迹进行估计，得到智能电网系统的分布式状态轨迹估计值。与现有技术相比，本发明考虑异常值的检测与补偿，更满足实际工业的应用需求，提高估计精度。
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公开(公告)号：CN117767276A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311619805.X
申请日：2023-11-29
IPC分类号： H02J3/00 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442
摘要： 本发明涉及一种极端天气下基于组合神经网络的短期区域负荷预测方法，包括以下步骤：获取区域负荷数据和对应的气象数据，由极端天气分型法处理，获得不同极端天气类型下的负荷数据集和对应的气象数据集；采用主成分分析法对气象数据集进行降维处理，获得气象主成分；对负荷数据集和对应的气象主成分进行相关性计算，构建气象数据的主成分指标；基于相关性计算结果，筛选出负荷类特征，与气象数据的主成分指标共同构建特征集；将负荷数据集和特征集输入至预先构建好的短期区域负荷预测模型中，输出负荷预测结果，其中，短期区域负荷预测模型通过组合神经网络进行构建。与现有技术相比，本发明具有提高区域负荷短期预测精度、计算速度快等优点。
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公开(公告)号：CN117556867A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311675627.2
申请日：2023-12-07
申请人： 国网上海市电力公司
发明人： 田英杰 , 苏运 , 郭乃网 , 吴裔 , 李凡 , 赵莹莹 , 张梦圆 , 郑成 , 金妍斐 , 杨心刚 , 潘爱强 , 宋杰 , 鲍伟 , 王彬彬 , 沈泉江 , 陈睿 , 曹佳频 , 杨洪山 , 张天昊
IPC分类号： G06N3/0442 , G06N3/08 , H02J3/00 , G06F18/15 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种基于改进Adam优化算法的短时电量预测方法及介质，包括以下步骤：S1、获取历史数据，构造负载电量数据集；S2、对所述负载电量数据集进行预处理；S3、构建基于LSTM的短时电量预测模型，利用预处理后的负载电量数据集进行模型训练，所述短时电量预测模型的参数通过引入随机动态调整参数的改进Adam算法进行优化；S4、利用训练好的短时电量预测模型进行短时电量预测。与现有技术相比，本发明在保证短时电量预测结果准确性的同时，提高了短时电量的预测效率。
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公开(公告)号：CN118862146A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410845292.2
申请日：2024-06-27
申请人： 国网上海市电力公司 , 上海富数科技有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于隐私计算的电力数据共享方法和设备，包括以下步骤：S1、使用同态加密对电力数据执行密钥生成和数据加密，获得加密电力数据集；S2、对加密电力数据集使用哈希函数，生成链式加密访问日志；S3、对链式加密访问日志进行权限分析，生成动态权限配置文件；S4、对动态权限配置文件中的数据进行加密标识和顺序编码，执行完整性检验；S5、对数据完整性验证结果中的数据执行解密密钥匹配和解密过程，获得隐私保护电力数据；S6、在微服务架构中搭建隐私计算服务网络；S7、通过隐私计算服务网络，将进行数据同步和格式转换后的隐私保护电力数据同步至所有电力市场参与方。与现有技术相比，本发明可以提升电力数据共享的隐私性和安全性。
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公开(公告)号：CN118839126A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410845293.7
申请日：2024-06-27
申请人： 国网上海市电力公司 , 上海富数科技有限公司
IPC分类号： G06F18/20 , H02J3/00 , H02J3/14 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/243 , G06N7/01 , G06N5/01 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F123/02
摘要： 本发明涉及一种基于电力数据分析的电力系统风险评估方法和设备，包括以下步骤：S1、基于电力系统的时间序列数据，选择时间延迟参数，获得电力系统动态结构；S2、计算关键数据点的变化速率，计算关键数据点的变化速率，获得电力系统稳定性指数；S3、对传输损耗和频率响应进行分析，识别和分类潜在的风险模式，获得风险预警信号；S4、构建条件概率网络，将电力设备性能退化的数据点与电力系统行为进行关联，获得设备风险关联网络；S5、获得设备状态行为记录，结合实时监测数据，获得电力系统行为预测结果；S6、计算电力系统层次化健康评分，获得电力系统风险评估结果。与现有技术相比，本发明可以提升电力系统风险评估的全面性和准确性。
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公开(公告)号：CN118094133B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202311716765.0
申请日：2023-12-13
摘要： 本发明涉及一种针对安装在SG端的同步相量测量单元的故障检测方法，包括以下步骤：S1、获取系统的参数数据，所述系统包括同步发电机和同步相量测量单元；S2、基于所述系统的参数数据，构建包括执行器误差和传感器误差的线性系统状态空间模型；S3、基于所述线性系统状态空间模型，构建系统状态和同步相量测量单元的故障观测器估计传感器误差；S4、基于所述传感器误差值计算下一检测阶段的误差阈值，并返回步骤S2得到下一检测阶段的传感器误差值；S5、判断所述下一检测阶段的传感器误差值是否小于所述误差阈值，若是，则输出故障检测结果，若否，则返回步骤S4，直至故障检测完成。与现有技术相比，本发明具有检测准确高、抗干扰能力强等优点。
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