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公开(公告)号：CN107886010A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711396987.3
申请日：2017-12-21
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力公司
IPC: G06F21/62
CPC classification number: G06F21/6245 , G06F2221/2107
Abstract: 本发明涉及一种大数据环境下保护用户隐私的数据管理方法,包括：明确原始数据库中需要隐藏的用户隐私数据；将需要隐藏的隐私数据用随机数据替换，形成一个隐私保护表，同时建立一个随机数据与隐私数据相对应的隐私对应表；将所述隐私保护表和所述隐私对应表组成的隐私保护数据库替代原始数据库，供大数据分析使用。本发明在保证大数据的分析操作的同时，为原始数据提供方提供了保留了对自身重要数据的管理权，同时为保护用户隐私提供保障。
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公开(公告)号：CN118554432A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410618120.1
申请日：2024-05-17
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本申请属于一种配电网运行优化方法，将配电网运行优化模型转化为运筹优化可解形式，从配电网运行优化模型中转化出能够通过强化学习算法求解的变量并修改对应的约束，形成时序决策模型并按照时间断面对配电网运行优化模型进行求解。其中，强化学习算法基于修正的马尔科夫决策模型，状态空间包括受动作空间显式影响的状态张量和不受策略影响的状态特征，受动作空间显式影响的状态张量和不受策略影响的状态特征分别对策略提供反馈奖励信息。本申请能够快速搜索最优取值，尤其是在多断面时序优化过程中，可以大幅提高模型训练效率。
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公开(公告)号：CN114006370B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202111277178.7
申请日：2021-10-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种电力系统暂态稳定分析评估方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取待暂态稳定分析评估的电力系统的参数；其中，所述参数包括线路拓扑连接矩阵和运行特征向量；将获取的参数输入预训练好的图神经网络模型，获取模型输出结果；基于模型输出结果完成电力系统暂态稳定分析评估。本发明方法，能够同时提取电网的运行特征和结构特征，对于电网变化的网络拓扑结构(如检修、停运等情况)具有较强的泛化能力；可自动提取不确定特征，具有源荷随机波动条件下电网稳定分析的能力；其稳定评估计算速度快，可实现海量、多类型故障下的快速评估。
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公开(公告)号：CN117878938A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311470820.2
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明涉及一种基于线路连续开断潮流分析的电网线路相对薄弱度划分方法，包括以下步骤：步骤1、将线路负载率按照10％进行等级划分；步骤2、选定负载率最大的线路，对其进行开断，进行连续开断线路的N‑1的潮流计算分析，形成针对这条线路的电网影响列向量和权值横向量；步骤3、基于步骤2计算得到的电网影响的列向量和权值行向量，对电网线路进行相对薄弱度划分。本发明能够实现对电网薄弱线路程度的划分。
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公开(公告)号：CN114977206B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202210758613.6
申请日：2022-06-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明属于电网运行技术领域，公开一种新能源电站人工智能控制电网节点电压的方法及系统；本发明以电网的电压幅值相角以及所需要控制节点电压目标与当前电压的差值为输入，通过人工神经网络实现，以新能源场站无功出力输出为输出；本发明一方面能够充分利用新能源场站无功出力来实现对电网节点电压的调节，另一方面能够实现无功的就地最近调节避免了无功传输引起的线损，能够很好的实现电网节点电压的优化控制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112561154B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202011445819.0
申请日：2020-12-11
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/20 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种能量优化调度控制方法及装置。解决了综合能源系统由于受到天气变化的影响，使得再生能源发电是高度间歇性和随机性的，这些不确定性的资源与亦具有不确定性的用户电负荷和热负荷相结合，导致系统中供需双侧的随机变化，因此不利于综合能源系统的能量优化调度控制问题。所述一种能量优化调度控制方法包括：采集系统运行数据；基于所述系统运行数据和设备运行时段得到马尔可夫决策过程；基于所述马尔可夫决策过程和能源价格，通过深度强化学习模型制定能量优化调度控制策略；基于所述能量优化调度控制策略得到设备输出参数；基于所述设备输出参数控制设备运行。
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公开(公告)号：CN116436013B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310697153.5
申请日：2023-06-13
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/06 , H02J3/46 , G06N3/092 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于智能配电系统优化调度领域，公开了一种配电系统功率分配方法、系统、计算机设备及存储介质，包括获取配电系统的当前运行状态；根据配电系统的当前运行状态，基于预训练的MSG‑DDQN算法模型求解资源集群间功率分配模型，得到各资源集群接口智能体功率调度指令；遍历各资源集群，根据当前资源集群接口智能体功率调度指令，以成本微增量作为一致性变量，基于一致性算法求解资源集群内功率分配模型，得到当前资源集群内各分布式电源的功率调度指令。基于资源集群划分提出分层分布式功率分配框架，达到配电系统功率就地平衡和可再生能源的就地消纳，对随机变换的源荷特性能实时给出功率分配结果。
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公开(公告)号：CN115907232B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310012770.7
申请日：2023-01-05
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种区域综合能源系统集群协同优化方法、系统、设备及介质，属于综合能源系统技术领域，包括：获取综合能源系统参数，将综合能源系统集群划分为多个区域综合能源系统，构建区域综合能源系统中的设备的功率模型，计算区域综合能源系统的运行成本；以区域综合能源系统的运行成本最小为目标函数，构建综合能源系统集群优化调度模型和约束条件；引入配电网运营商搭建分布式分层的多主体博弈架构，结合所述综合能源系统集群优化调度模型建立基于多主体博弈的区域综合能源系统集群协同优化模型，并求解得到博弈均衡解并输出。该方法实现了调度周期内各主体利益均衡下的协同优化，避免了单一主体决策中存在的主观偏见。
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公开(公告)号：CN116191414A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310146060.3
申请日：2023-02-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种输配电网分布式协调恢复方法、系统、设备及存储介质，涉及电力系统技术领域，方法包括基于目标级联分析法将全局输配电网恢复模型分解为输、配电网恢复两类子模型；对耦合变量一致性约束采用增广拉格朗日罚函数的形式进行松弛处理，并分别添加到输电网恢复和配电网恢复子模型目标函数中；将可再生能源预测功率的模糊性描述为约束条件的模糊性，使输电网恢复和配电网恢复子模型目标函数中含有模糊变量的不确定约束条件转化为模糊机会约束的清晰等价类形式；引入对角二次近似方法对增广拉格朗日罚函数近似处理，对输电网恢复和配电网恢复子模型目标函数全并行求解，完成输配电网分布式协调恢复。本发明可以提高求解效率。
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公开(公告)号：CN116150659A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310205838.3
申请日：2023-03-03
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网上海市电力公司 , 中国电机工程学会
Abstract: 本发明公开了一种电力数据标注归集方法、系统、设备及介质，所述方法包括以下步骤：基于目标电网，获取待标注归集的电力数据；基于预先获取的划分方式及编码方式，对获取的所述电力数据进行分类以及编码标注，实现电力数据标注归集；其中，所述预先获取的划分方式中，基于清晰程度、数据类型、标注开展形式、标注标签和电力系统应用场景中的一个或多个，对电力数据进行划分；所述编码方式中，基于预设的编码方法，获取电力数据的编码ID，所述编码ID用于编码标注。本发明能够获得的较准确的划分结果，基于获得的划分结果并采用编码的形式，可实现对标注集的归集分类，能够更有效支撑数据在人工智能模型训练中的使用。
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