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公开(公告)号：CN114239885A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202210024613.3
申请日：2022-01-11
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院 , 中广核工程有限公司
摘要： 本发明实施例公开了一种运行故障预测方法及装置。该方法包括：获取核电设备运行过程中多个时刻的多模态数据，对所述多模态数据进行处理得到多个特征数据；从所述多个特征数据中选取目标特征数据，建立特征数据库；基于所述特征数据库中的目标特征数据以及所述目标特征数据对应的所述核电设备的运行状态，对待训练聚类模型进行训练得到预测模型；将所述核电设备的多模态实时数据输入到所述预测模型中，确定所述核电设备的运行状态。采用本发明实施例，可以提高对核电设备的运行故障预测的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN117892893A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410065192.8
申请日：2024-01-16
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号： G06Q10/047 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G05B13/04 , H02J3/00
摘要： 本申请提出一种多船协同的海上风电运维调度高效优化方法及相关装置，将构建的多船协同运维调度模型分解为多个满足多船协同运维调度模型约束条件的单船运维优化调度子模型，分别求解后，合并各单船运维优化调度子模型的解，得到多船协同运维调度模型的解，作为海上风电运维调度优化策略。实现了海上风电场多船协同优化调度模型的高效求解，帮助风电运营商和第三方运维服务商提高运维任务的排布效率，减少风险，降低运维成本。即使面对大规模的多船协同运维调度模型，也能够快速完成求解，得到优化策略，效率高且计算准确度高。
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公开(公告)号：CN117878883A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311664561.7
申请日：2023-12-04
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/24 , G06F18/232 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于光伏发电功率预测方法及系统，运用于人工智能技术领域，其方法包括：获取光伏发电站的数据集进行预处理；对预处理后的数据集进行特征提取和分类，得到特征数据；将所述特征数据输入构建的组合预测模型中进行训练，输出预测值；对所述预测值进行反归一化后进行评估；使用组合的预测模型，克服了单一模型的缺陷，提高光伏短期功率预测的精度。
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公开(公告)号：CN117691639A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311713313.7
申请日：2023-12-11
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院
摘要： 本申请公开了一种基于边缘计算的能源调度策略优化方法及其相关设备，涉及电力系统调度领域，该方法包括：在检测到分布式电力系统的能源波动的情况下，获取传感器采集的所述分布式储能电力系统的电力相关数据；确定与所述传感器距离最近的边缘节点，并将所述电力相关数据发送给所述边缘节点，以供所述边缘节点基于所述电力相关数据对现有的能源调度策略进行优化；接收所述边缘节点发出的优化后的所述能源调度策略，并基于优化后的所述能源调度策略进行能源调度，以响应所述分布式电力系统的能源波动。在本申请中，提高了电力系统响应电力波动的效率。
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公开(公告)号：CN118297711A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410450358.8
申请日：2024-04-15
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院 , 深电能科技集团有限公司
IPC分类号： G06Q40/04 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0985
摘要： 本申请公开了一种虚拟电厂的交易优化方法、装置、设备、存储介质及产品，所述虚拟电厂的交易优化方法包括：采集分布式虚拟电厂的实时数据；基于所述实时数据，通过预设的数字孪生模型进行电价预测，得到电价走势信息，并对所述电价走势信息进行最优交易求解，得到目标交易策略，其中，所述数字孪生模型是基于分布式虚拟电厂的历史电能信息，对预设的待训练模型进行迭代训练得到的。本申请通过预训练完成的数字孪生模型，对分布式虚拟电厂的实时数据进行电价预测，得到未来一段时间的电价走势信息后，再进行最优交易求解，得到目标交易策略，以此提高预测市场变化和价格波动的准确性，实现能源交易的最大化经济收益。
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公开(公告)号：CN117907706A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311658342.8
申请日：2023-12-05
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号： G01R31/00 , G01R23/16 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/048
摘要： 本申请提供了一种智能电网故障判断方法、装置、电子设备及存储介质，涉及智能电网技术领域。该方法包括：获取智能电网不同数据源下的多个历史数据；对各历史数据进行特征提取，得到各历史数据的第一特征和第二特征；根据各历史数据的第一特征和第二特征，计算得到不同数据源对应的幅值故障度和能量故障度；以不同数据源对应的幅值故障度和能量故障度作为数据融合的命题，将各数据源关于命题的信任度进行融合，得到多模态融合数据；根据计算得到的多模态融合数据对初始的故障识别模型进行模型训练，获得训练后的故障识别模型，以通过训练后的故障识别模型进行智能电网的故障判断。本申请解决了相关技术中智能电网故障判断的准确率不高的问题。
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公开(公告)号：CN117688447A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311702817.9
申请日：2023-12-11
申请人： 中国科学院深圳先进技术研究院
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/214
摘要： 本申请公开了一种基于少样本的故障诊断方法、装置、设备及存储介质，涉及人工智能技术领域，该方法包括：获取智能电网系统中的测量设备采集的电力相关数据；基于所述电力相关数据，通过预设的基于少样本的故障诊断模型对所述智能电网系统进行故障诊断，得到故障诊断结果；其中，所述基于少样本的故障诊断模型是对原始样本进行扩充，并基于扩充后的目标样本对预设的待训练模型进行迭代训练得到的。在本申请中，避免了过拟合或欠拟合的问题，从而提高了故障诊断模型的准确率。
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