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公开(公告)号：CN107862103B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201710850987.X
申请日：2017-09-20
申请人： 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司经济技术研究院 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明实施例提供一种基于ADPSS的仿真模型生成方法及系统。所述方法包括：获取待仿真文件，对待仿真文件进行解析，获得对应的解析参数，其中，解析参数包括设备类型、设备参数和设备之间的拓扑结构信息；根据ADPSS电磁暂态数据的格式要求，将设备类型、设备参数和拓扑结构信息转换成满足ADPSS电磁暂态数据格式要求的中间数据；根据中间数据、待仿真文件和预设的计算分析需求生成ADPSS电磁暂态仿真模型。所述系统用于执行所述方法。本发明实施例通过将待仿真文件解析后转换成满足ADPSS电磁暂态数据格式要求的中间数据，并根据中间数据生成ADPSS电磁暂态仿真模型，实现了使待仿真文件自动进行格式转换生成仿真模型，提高了ADPSS电磁暂态仿真模型生成的效率。
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公开(公告)号：CN107480885A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710692196.9
申请日：2017-08-14
申请人： 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司经济技术研究院 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司
摘要： 本发明公开了基于非支配排序差分进化算法的分布式电源布点规划方法，涉及配电网工程技术领域。该方法针对进行配电网分布式电源规划时采用的优化布点方法规划目标不充分、求解速度慢等问题，构建分布式电源布点的多目标优化模型，采用基于非支配排序差分的进化算法对优化模型进行求解，本发明提出的方法可以综合考虑分布式电源规划时的多个规划目标，提高算法的计算速度，有效解决含分布式电源的智能电网布点规划问题。
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公开(公告)号：CN107862103A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201710850987.X
申请日：2017-09-20
申请人： 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司经济技术研究院 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06F17/50
CPC分类号： G06F17/5009
摘要： 本发明实施例提供一种基于ADPSS的仿真模型生成方法及系统。所述方法包括：获取待仿真文件，对待仿真文件进行解析，获得对应的解析参数，其中，解析参数包括设备类型、设备参数和设备之间的拓扑结构信息；根据ADPSS电磁暂态数据的格式要求，将设备类型、设备参数和拓扑结构信息转换成满足ADPSS电磁暂态数据格式要求的中间数据；根据中间数据、待仿真文件和预设的计算分析需求生成ADPSS电磁暂态仿真模型。所述系统用于执行所述方法。本发明实施例通过将待仿真文件解析后转换成满足ADPSS电磁暂态数据格式要求的中间数据，并根据中间数据生成ADPSS电磁暂态仿真模型，实现了使待仿真文件自动进行格式转换生成仿真模型，提高了ADPSS电磁暂态仿真模型生成的效率。
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公开(公告)号：CN106777494A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611031272.3
申请日：2016-11-17
申请人： 国家电网公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明提供一种电力系统可靠性的影响因素灵敏度计算方法，包括：在可靠性指标的神经网络中选择N条链路，所述链路满足以下条件：在神经网络的每一层中各选取一个神经元组成一条链路，所述被选取的神经元必须逐层依次直接相连；分别计算所述各条链路中某一影响因素的灵敏度指标，计算所有链路的灵敏度指标均值作为所述影响因素对可靠性指标的灵敏度。本发明通过实际数据的仿真实验可以有效地将其影响因素区分为有利因素和不利因素，并根据对所给指标的灵敏度贡献，将同性质影响因素的灵敏度重要程度进行量化排序。
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公开(公告)号：CN106777494B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201611031272.3
申请日：2016-11-17
申请人： 国家电网公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明提供一种电力系统可靠性的影响因素灵敏度计算方法，包括：在可靠性指标的神经网络中选择N条链路，所述链路满足以下条件：在神经网络的每一层中各选取一个神经元组成一条链路，所述被选取的神经元必须逐层依次直接相连；分别计算所述各条链路中某一影响因素的灵敏度指标，计算所有链路的灵敏度指标均值作为所述影响因素对可靠性指标的灵敏度。本发明通过实际数据的仿真实验可以有效地将其影响因素区分为有利因素和不利因素，并根据对所给指标的灵敏度贡献，将同性质影响因素的灵敏度重要程度进行量化排序。
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公开(公告)号：CN106709593A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611021845.4
申请日：2016-11-17
申请人： 国家电网公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明提供一种电力系统可靠性预测方法，本申请针对目前电力系统中故障‑环境关联样本较为稀少的现状，通过对比分析两种小样本增广技术——bootstrap小样本增广技术和核密度拉丁超立方采样增广技术，提出并探讨了一种基于BP人工神经网络可靠性预测方法。本发明能够给出最为精确的故障总时间指标预测结果，解决了数据样本不足情况下，电力系统运行可靠性准确预测的问题。
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公开(公告)号：CN106603286B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201611155281.3
申请日：2016-12-14
摘要： 本发明公开了一种基于联邦式数据池的电力微应用构建方法，其具体步骤为：搭建包括：数据池构建模块（2）、微应用构建模块（4）、级联注册模块（1）和级联管理模块（3）的电力微应用系统；数据池构建模块（2）自下而上分别构建站端级数据池、区县级数据池、地市级数据池和省级数据池；微应用构建模块（4）构建电力微应用；级联注册模块（1）构建联邦式数据池；级联管理模块（3）构建联邦式数据池；至此，实现了基于联邦式数据池的电力微应用构建。本发明实现了各级数据池资源的共享和动态整合，分散中心服务存储和计算的压力，提高了系统的稳定性；提高了应用建设效率、降低运行维护成本。
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公开(公告)号：CN106709593B
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN201611021845.4
申请日：2016-11-17
申请人： 国家电网有限公司 , 北京国网信通埃森哲信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网上海市电力公司
摘要： 本发明提供一种电力系统可靠性预测方法，本申请针对目前电力系统中故障‑环境关联样本较为稀少的现状，通过对比分析两种小样本增广技术——bootstrap小样本增广技术和核密度拉丁超立方采样增广技术，提出并探讨了一种基于BP人工神经网络可靠性预测方法。本发明能够给出最为精确的故障总时间指标预测结果，解决了数据样本不足情况下，电力系统运行可靠性准确预测的问题。
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公开(公告)号：CN106603286A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611155281.3
申请日：2016-12-14
CPC分类号： H04L41/145 , H02J13/0013 , H04L65/1073 , H04L67/12
摘要： 本发明公开了一种基于联邦式数据池的电力微应用构建方法，其具体步骤为：搭建包括：数据池构建模块（2）、微应用构建模块（4）、级联注册模块（1）和级联管理模块（3）的电力微应用系统；数据池构建模块（2）自下而上分别构建站端级数据池、区县级数据池、地市级数据池和省级数据池；微应用构建模块（4）构建电力微应用；级联注册模块（1）构建联邦式数据池；级联管理模块（3）构建联邦式数据池；至此，实现了基于联邦式数据池的电力微应用构建。本发明实现了各级数据池资源的共享和动态整合，分散中心服务存储和计算的压力，提高了系统的稳定性；提高了应用建设效率、降低运行维护成本。
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公开(公告)号：CN106790496A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611157133.5
申请日：2016-12-15
摘要： 本发明公开了一种基于移动终端的点到方法，通过搭建移动终端点到系统，终端管理模块（7）管理移动终端，点到发起模块（6）发出点到命令，终端定位模块（1）获取地理位置信息，点到响应模块（3）接收点到响应，数据处理模块（8）处理点到数据，大屏显示模块（9）展示点到实景，完成了基于移动终端的点到。基于移动终端的点到方法简化了传统点到流程，减少了大量人工数据录入，丰富了点到相关数据，及时、有效、直观地展示点到结果，提高了点到效率，加强了指挥中心对现场操作人员的监管能力。
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