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公开(公告)号：CN112230929B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202011094885.8
申请日：2020-10-14
Applicant: 深圳供电局有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F8/41 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开了一种CIM模型的数据解析方法、装置和存储介质，包括：构建数据元类，数据元类中包括预设的数据属性和方法；逐行读取数据信息，根据正则表达式成对地对逐行读取的数据信息进行正则匹配，得到CIM模块；构建第一哈希表，以字符串为键将数据元类所构建的新类存储在第一哈希表中；构建第二哈希表，以字符串为键将实例哈希表存入第二哈希表中；实例哈希表以CIM模块对应的唯一编码字符串ID作为键将CIM模块对应生成的实例对象进行存储；遍历向量列表，对向量列表中的任一CIM模块，从逐行遍历CIM模块中的记录，生成CIM模块对应的类或对象并存储。本发明在适配电力系统模型自身特有的需求的同时能够跟踪CIM模型扩展与调整。
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公开(公告)号：CN114268091B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202111444771.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司 , 深圳供电局有限公司
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，公开了一种基于综合阻抗矩阵的故障处理方法、装置、设备及介质，方法包括根据三相线路故障类型，确定新增节点，并获得包含所述新增节点的复合序网；根据所述复合序网，计算综合阻抗矩阵；采用星网变换消去所述综合阻抗矩阵中的新增节点，得到目标综合阻抗矩阵；将所述目标综合阻抗矩阵加入到正序网络中进行仿真计算，得到所有初始节点的正序电压；根据星网变换的逆变换得到所述新增节点的正序电压，并计算负序网络电压、负序网络电流、零序网络电压和零序网络电流。本方法能避免在正序网络中新增节点，保持原有的节点编号不变，从而降低计算复杂度。
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公开(公告)号：CN111555269B
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202010288337.2
申请日：2020-04-14
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 深圳供电局有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电网备用容量的分析方法，包括：获取电网运行数据和电网拓扑信息，其中，所述电网运行数据包括电网运行的潮流数据、机组出力限值和断面信息，基于所述电网拓扑信息识别预设故障节点，以所述预设故障节点作为平衡节点，计算灵敏度，根据所述电网运行数据和所述灵敏度，基于所述预设故障节点计算电厂备用容量及断面与电厂之间的受限关系，能够准确计算针对重要预设故障的电网实际备用容量及各电厂实际可调出力，有效指导系统调度员合理安排调出电厂备用容量，以应对不同功率损失故障。本发明还公开了一种电网备用容量的分析装置、终端设备及存储介质。
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公开(公告)号：CN111555269A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010288337.2
申请日：2020-04-14
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 深圳供电局有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电网备用容量的分析方法，包括：获取电网运行数据和电网拓扑信息，其中，所述电网运行数据包括电网运行的潮流数据、机组出力限值和断面信息，基于所述电网拓扑信息识别预设故障节点，以所述预设故障节点作为平衡节点，计算灵敏度，根据所述电网运行数据和所述灵敏度，基于所述预设故障节点计算电厂备用容量及断面与电厂之间的受限关系，能够准确计算针对重要预设故障的电网实际备用容量及各电厂实际可调出力，有效指导系统调度员合理安排调出电厂备用容量，以应对不同功率损失故障。本发明还公开了一种电网备用容量的分析装置、终端设备及存储介质。
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公开(公告)号：CN109038594B
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN201810925639.9
申请日：2018-08-13
Applicant: 深圳供电局有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: H02J3/14
Abstract: 本发明公开了一种稳控装置切负荷定值的分析方法及系统，其方法包括步骤：选取切负荷防误判据的关键站点，并确定关键站点需要研究的运行方式和故障类型；确定负荷段数量，并给出各负荷段的上下限，计算不同下送功率发生选定故障后为保持稳定所需最小需切负荷量；求解基值和切除系数，给出初步整定方案，然后将整个整定方案综合考虑，并对基值和切除系数进行优化调整，得到最终的整定方案；当电网出现故障时该系统可以正确动作且尽量少地切除负荷，状态发生改变后能方便地给出符合需要的新定值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109193714A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811194043.2
申请日：2018-10-12
Applicant: 深圳供电局有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种抽水蓄能电站工况转换对电网影响的分析系统及方法，该系统包括抽水蓄能电站模拟模块、电网模拟模块以及抽水蓄能电站与电网信息交互模块；该方法通过对抽水蓄能电站模拟模块模拟工况转换过程的录波曲线及电网模拟模块模型的注入电流计算得到运行点节点电压、线路电流、发电机功角状态，根据运行点节点电压、线路电流、发电机功角状态判断抽水蓄能电站工况转换过程对电网冲击是否在电网可承受范围内。该发明模拟抽水蓄能电站工况转换过程对电网运行的影响，判断抽水蓄能电站的工况转换对电网的冲击是否在电网可以承受的范围内，确保电网的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN112446171B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202011241068.0
申请日：2020-11-09
Applicant: 深圳供电局有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F30/27 , G06F16/2458 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06Q50/06 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种电力系统暂态稳定监测方法、装置、终端设备及存储介质，所述方法通过在时空图卷积网络输入电路系统故障前、故障中和故障后的时间序列上的母线节点的状态变量以及系统的节点导纳矩阵进行时间和空间的相关性学习，获取每个发电机节点的失稳概率，实现对每台发电机的暂态稳定状态的监测。
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公开(公告)号：CN114268091A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111444771.6
申请日：2021-11-30
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司 , 深圳供电局有限公司
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，公开了一种基于综合阻抗矩阵的故障处理方法、装置、设备及介质，方法包括根据三相线路故障类型，确定新增节点，并获得包含所述新增节点的复合序网；根据所述复合序网，计算综合阻抗矩阵；采用星网变换消去所述综合阻抗矩阵中的新增节点，得到目标综合阻抗矩阵；将所述目标综合阻抗矩阵加入到正序网络中进行仿真计算，得到所有初始节点的正序电压；根据星网变换的逆变换得到所述新增节点的正序电压，并计算负序网络电压、负序网络电流、零序网络电压和零序网络电流。本方法能避免在正序网络中新增节点，保持原有的节点编号不变，从而降低计算复杂度。
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公开(公告)号：CN113869028A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111080554.3
申请日：2021-09-15
Applicant: 深圳供电局有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F40/205 , G06F16/35 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电力文本信息提取方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质。所述电力文本信息提取方法包括：获取电力文本数据；基于预设电力信息分类模型和所述电力文本数据，获得电力文本数据的文本类别；基于预设电力信息提取模型和所述电力文本数据的文本类别，对每个类别的电力文本数据进行信息提取，获得结构化的电力文本信息；对所述结构化的电力文本信息进行标准化处理，得到标准化的电力文本信息；所述标准化处理包括时间信息标准化处理和地点信息标准化处理。采用本发明实施例，能根据不同类别的电力文本数据选择不同的电力信息提取模型，提高了电力文本信息提取的效率和精度。
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公开(公告)号：CN113868409A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111082151.2
申请日：2021-09-15
Applicant: 深圳供电局有限公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F16/335 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06F16/31 , G06F40/284
Abstract: 本发明公开了一种基于弱监督学习的电力行业专有词挖掘方法、装置及介质，所述方法包括：获取电力文本语料并进行分词，得到若干字符串片段；根据预设的停用词表对若干字符串片段进行切分，得到候选词汇的正样本集合，并去除停用词；对去除停用词的若干字符串片段构建N‑gram词组，得到候选词汇的正、负样本集合；引入外部知识对正、负样本集合进行调整；根据正、负样本集合和特征信息对分类器进行自监督的学习训练，得到目标词汇及所述目标词汇的概率；根据统计数据规则过滤掉所述目标词汇中的不可信词汇，得到最终的电力行业专有词汇。本发明采用弱监督学习方法能够实现对电力行业专有词汇进行高效、精准地挖掘，且不需要人工干预，提高了自动化程度。
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