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公开(公告)号：CN114418292B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202111524856.5
申请日：2021-12-14
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了电力检修技术领域的一种系统级停电检修计划标准工期计算体系的构建方法，包括按照区域、设备类型、电压等级、设备容量构建系统级停电检修计划标准工期计算体系的前五层结构；根据检修类型确定第六层结构，利用历史检修工期信息生成各单元集的初始基准值，生成各单元集内部不同检修类型基于工期基准值的标准工期计算公式并进行修正；以单元集内各设备的历史检修工期与计算出的各类标准工期差值的绝对值总加最小为优化目标，模拟生成本单元集中没有历史检修工期信息的检修类型的标准工期计算公式，完成第七层构建。本发明能获得没有历史数据支撑的设备相关检修类型下的标准工期，避免因工期设置不合理造成的资源浪费，提高检修效率。
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公开(公告)号：CN110648012B
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN201910732321.3
申请日：2019-08-08
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 东南大学 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种需求侧资源参与多时间尺度辅助服务市场竞价方法，按区域选取组成单元中的不同负荷形成需求侧资源参与备用市场；计算需求侧资源综合响应性能指标，将需求侧资源综合响应性能指标与备用市场的性能指标门槛值进行对比，若大于指标门槛值，则需求侧资源参与备用市场；计算预测的调频备用、旋转备用、非旋转备用和调峰备用第t时刻统一出清价；根据需求侧资源的响应特征，构建需求侧资源参与备用市场的非线性多时间尺度下层多决策主体的上下层组合竞价模型。本发明解决了需求侧资源如何有效参与备用辅助服务市场的问题。
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公开(公告)号：CN111798031A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010502843.7
申请日：2020-06-04
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于RBF隐层参数优化的短期母线负荷预测方法，利用训练样本对基于RBF神经网络的短期母线负荷预测模型进行训练；将输入量输入训练后的短期母线负荷预测模型,得到短期母线负荷。本发明基于近邻传播法对RBF神经网络隐含层节点的中心矢量进行选择，避免了隐含层神经元过多导致的过拟合问题，也避免了隐含层神经元过少导致的预测精度低的问题。本发明以网络拟合绝对误差平方和最小为目标函数，基于遗传算法对RBF神经网络隐含层基宽参数进行优化，保证了预测模型参数的合理性和自适应性。
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公开(公告)号：CN115729962A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202111001408.7
申请日：2021-08-30
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06F16/2455 , G06F16/248 , G06F9/54 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种适应计划市场类应用场景的人机交互方法及系统，包括：根据编辑信息配置数据请求；确定数据请求是通用数据请求还是应用数据请求，若是通用数据请求，则由平台统一查询服务模块直接响应，将响应的数据传输到人机云终端进行展示；若是应用数据请求，则判断服务调度方式是请求消息分发方式还是请求服务调用方式，根据相应的请求报文判断是数据查询功能还是画面置数或命令行调用功能，根据判断的功能生成响应结果，返回至人机请求调度服务模块，再由人机请求调度服务模块返回至人机云终端进行展示。优点：在保证人机后端服务能够响应前端不同数据类型请求下，实现了轻量化客户端、画面展示编辑灵活化和扩展化的目标。
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公开(公告)号：CN114418292A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202111524856.5
申请日：2021-12-14
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了电力检修技术领域的一种系统级停电检修计划标准工期计算体系的构建方法，包括按照区域、设备类型、电压等级、设备容量构建系统级停电检修计划标准工期计算体系的前五层结构；根据检修类型确定第六层结构，利用历史检修工期信息生成各单元集的初始基准值，生成各单元集内部不同检修类型基于工期基准值的标准工期计算公式并进行修正；以单元集内各设备的历史检修工期与计算出的各类标准工期差值的绝对值总加最小为优化目标，模拟生成本单元集中没有历史检修工期信息的检修类型的标准工期计算公式，完成第七层构建。本发明能获得没有历史数据支撑的设备相关检修类型下的标准工期，避免因工期设置不合理造成的资源浪费，提高检修效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110648012A
公开(公告)日：2020-01-03
申请号：CN201910732321.3
申请日：2019-08-08
Applicant: 南瑞集团有限公司 , 东南大学 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种需求侧资源参与多时间尺度辅助服务市场竞价方法，按区域选取组成单元中的不同负荷形成需求侧资源参与备用市场；计算需求侧资源综合响应性能指标，将需求侧资源综合响应性能指标与备用市场的性能指标门槛值进行对比，若大于指标门槛值，则需求侧资源参与备用市场；计算预测的调频备用、旋转备用、非旋转备用和调峰备用第t时刻统一出清价；根据需求侧资源的响应特征，构建需求侧资源参与备用市场的非线性多时间尺度下层多决策主体的上下层组合竞价模型。本发明解决了需求侧资源如何有效参与备用辅助服务市场的问题。
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公开(公告)号：CN111476397A
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN202010147922.0
申请日：2020-03-05
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开应用于中长期电量安全校核的母线负荷预测方法及系统，该预测方法包括：筛选变压器等级，录入负荷数据表；对母线负荷数据进行聚类分析；获取系统负荷修正系数；获取母线负荷分配系数；获取系统负荷预测数据；计算获取母线负荷预测数据。本发明在实际电网模型下进行的中长期母线负荷数据预测方法研究，主要充分利用了历史数据的特性，对数据进行聚类分析，筛选了大量无效的数据，利用算法将历史数据与计划日数据相联系，同时还对应区分处节假日等特点，进行母线负荷数据预测。本发明能够有效解决目前中长期母线负荷数据缺乏的问题，并且有效的将历史数据与计划日的预测数据联系起来，具有广泛的推广前景。
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公开(公告)号：CN111799798B
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202010621427.9
申请日：2020-07-01
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明公开了一种提高未来态潮流计算结果准确性的方法及系统，该方法包括：对新能源功率预测数据进行修正，具体包括：根据新能源功率预测数据收集情况，确定需要修正的新能源对象；获取需要修正对象的基础数据；在当前实际出力的基础上按照一定的策略修正短期预测数据；按照模型限值信息校验修正后的数据是否合理；对母线负荷预测数据进行修正，具体包括：根据母线负荷预测数据收集情况，确定需要修正的母线负荷对象；获取需要修正对象的基础数据；在历史实际潮流基础上按照一定的策略修正短期预测数据；按照模型限值信息校验修正后的数据是否合理。本发明通过提高潮流计算基础数据的准确性，从而提高未来态潮流计算结果准确性。
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公开(公告)号：CN106096824B
公开(公告)日：2019-09-13
申请号：CN201610388191.2
申请日：2016-06-06
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网公司 , 国网上海市电力公司 , 南京南瑞集团公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种主配网一体化图形资源共享方法，能够及时将主网的各类图形资源共享至配网调度系统，并且在配网侧自动匹配、自动更新相应的图形数据库记录，该方法还能够后台自动处理，导入的图形质量高，减少了大量人工维护工作，提高了图形资源的利用率，提升了调度运维水平。
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公开(公告)号：CN111476397B
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202010147922.0
申请日：2020-03-05
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开应用于中长期电量安全校核的母线负荷预测方法及系统，该预测方法包括：筛选变压器等级，录入负荷数据表；对母线负荷数据进行聚类分析；获取系统负荷修正系数；获取母线负荷分配系数；获取系统负荷预测数据；计算获取母线负荷预测数据。本发明在实际电网模型下进行的中长期母线负荷数据预测方法研究，主要充分利用了历史数据的特性，对数据进行聚类分析，筛选了大量无效的数据，利用算法将历史数据与计划日数据相联系，同时还对应区分处节假日等特点，进行母线负荷数据预测。本发明能够有效解决目前中长期母线负荷数据缺乏的问题，并且有效的将历史数据与计划日的预测数据联系起来，具有广泛的推广前景。
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