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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116405333B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310681248.8
申请日：2023-06-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种安全高效的电力系统异常状态检测终端，属于电力系统恢复与控制技术领域，包括建立多种类型的虚假数据注入攻击模型，该模型中包含SCADA和PMU的混合数据，由目标函数和约束条件构成，设定多种不同的攻击情形以模拟不同电网客户端的隐私数据；然后对得到的多个电网客户端的本地数据进行协同训练，构造出具有通用检测功能的入侵检测器，本发明采用上述步骤的一种安全高效的电力系统异常状态检测终端，克服已有攻击检测方法的不足之处，用联邦学习框架对多个客户端间的数据进行协同训练，保护不同客户端间的数据的同时，解决样本数据量不足导致的低准确率问题，最终生成可实时更新的高准确率通用检测模型。
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公开(公告)号：CN117375037A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311663854.3
申请日：2023-12-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种基于电压灵敏度分析的移动储能系统调度方法，属于移动储能系统调度技术领域，包括以下步骤：S1、基于预测数据生成配电网的日前调度方案；S2、基于电压灵敏度分析获取日前调度方案中配电网节点电压的概率分布；S3、考虑每个节点的电压越限概率、每辆移动储能系统都的荷电状态以及移动储能系统到对应点所需的时间，筛选出未来24小时的移动储能系统的总路线；S4、基于交通流数据，构建移动储能系统最优路径导航模型；S5、基于实时负荷状况，构建移动储能系统的最优功率出力生成模型。本发明采用上述的一种基于电压灵敏度分析的移动储能系统调度方法，可减少移动储能系统的出行时间，合理安排移动储能系统的目的地。
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公开(公告)号：CN118920548A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411143601.8
申请日：2024-08-20
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 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
IPC: H02J3/32 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种移动储能系统路线规划方法、系统及设备，首先基于配电网的日前发电机出力方案，计算配电网节点电压幅值的最大偏移量，得到电压最大偏差值；接着根据电压最大偏差值，同时考虑移动储能系统的电池电量以及移动储能系统在执行任务时的时间成本，规划移动储能系统的行驶路线；然后根据行驶路线，采用滚动优化，对移动储能系统进行点对点调度，得到移动储能系统的调度结果；最后根据调度结果，以移动储能系统最小化电压波动为目标，计算移动储能系统需要承担的任务。本申请的方法基于最大电压偏差估计对移动储能系统路线进行规划，降低了配电网节点的电压偏差，改善预测不确定性带来的不稳定影响，提高了移动储能系统的任务执行效率。
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公开(公告)号：CN117375037B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311663854.3
申请日：2023-12-06
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种基于电压灵敏度分析的移动储能系统调度方法，属于移动储能系统调度技术领域，包括以下步骤：S1、基于预测数据生成配电网的日前调度方案；S2、基于电压灵敏度分析获取日前调度方案中配电网节点电压的概率分布；S3、考虑每个节点的电压越限概率、每辆移动储能系统都的荷电状态以及移动储能系统到对应点所需的时间，筛选出未来24小时的移动储能系统的总路线；S4、基于交通流数据，构建移动储能系统最优路径导航模型；S5、基于实时负荷状况，构建移动储能系统的最优功率出力生成模型。本发明采用上述的一种基于电压灵敏度分析的移动储能系统调度方法，可减少移动储能系统的出行时间，合理安排移动储能系统的目的地。
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公开(公告)号：CN116405333A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310681248.8
申请日：2023-06-09
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院)
Abstract: 本发明公开了一种安全高效的电力系统异常状态检测终端，属于电力系统恢复与控制技术领域，包括建立多种类型的虚假数据注入攻击模型，该模型中包含SCADA和PMU的混合数据，由目标函数和约束条件构成，设定多种不同的攻击情形以模拟不同电网客户端的隐私数据；然后对得到的多个电网客户端的本地数据进行协同训练，构造出具有通用检测功能的入侵检测器，本发明采用上述步骤的一种安全高效的电力系统异常状态检测终端，克服已有攻击检测方法的不足之处，用联邦学习框架对多个客户端间的数据进行协同训练，保护不同客户端间的数据的同时，解决样本数据量不足导致的低准确率问题，最终生成可实时更新的高准确率通用检测模型。
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