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公开(公告)号：CN116365504A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211593142.4
申请日：2022-12-13
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/28 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开一种基于共享储能的台区多元负荷优化调度方法及装置，方法包括：依据负荷调节特性对用户多元负荷进行分类，分别建立各类负荷调节模型；建立共享储能模型；以利益最大化为目标，建立用户层优化目标模型；台区层综合考虑用户可调负荷调度成本，以台区电网调度成本最小为目标进行优化。采用本发明的技术方案，可以扩大台区分布式电源的接入，提高用户参与电网互动的手段，促进储能建设，为新型电力系统建设提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN113541147B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202110712661.7
申请日：2021-06-25
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种家庭智慧用能服务云平台及其用户负荷优化调节方法，包括：前置通信模块、采集管理模块、设备管理模块、用户管理模块、安全管理模块、负荷管理模块。家庭智慧用能服务云平台采用统一的交互协议与第三方家电厂商云平台和电网公司定制物联家电实现业务数据交互，实现不同品牌不同类型的家电设备的统一接入，为居民电力用户提供家电能耗及家电状态的精准感知、灵活控制的能力，同时也为电网公司实现居民用户负荷协同优化调节提供技术支撑，实现统一、安全的居民负荷调节能力，利用部分家用电器负荷可转移的特性，合理转移这部分家电的用电时段，优化台区负荷平均利用率，减少电网峰谷差，提升配网运行经济型和供电可靠性。
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公开(公告)号：CN113541147A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110712661.7
申请日：2021-06-25
申请人： 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种家庭智慧用能服务云平台及其用户负荷优化调节方法，包括：前置通信模块、采集管理模块、设备管理模块、用户管理模块、安全管理模块、负荷管理模块。家庭智慧用能服务云平台采用统一的交互协议与第三方家电厂商云平台和电网公司定制物联家电实现业务数据交互，实现不同品牌不同类型的家电设备的统一接入，为居民电力用户提供家电能耗及家电状态的精准感知、灵活控制的能力，同时也为电网公司实现居民用户负荷协同优化调节提供技术支撑，实现统一、安全的居民负荷调节能力，利用部分家用电器负荷可转移的特性，合理转移这部分家电的用电时段，优化台区负荷平均利用率，减少电网峰谷差，提升配网运行经济型和供电可靠性。
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公开(公告)号：CN116294090A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310216742.7
申请日：2023-03-08
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： F24F11/47 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , F24F11/64 , F24F11/88 , F24F140/50 , F24F120/20 , F24F110/10 , F24F110/12
摘要： 本发明公开一种考虑用户多样性的空调负荷需求响应潜力分析方法及系统，方法包括：根据空调负荷模型的模型参数、用户室内温度偏好以及用户改变室内温度的意愿对空调负荷进行分组，得到若干空调负荷小组；建立各空调负荷小组的需求响应弹性模型；聚合各空调负荷小组的需求响应弹性模型，得到空调负荷群的需求响应弹性模型；建立空调负荷需求响应潜力与激励补偿的函数关系；得到不同需求响应时长和不同激励补偿下的多场景空调负荷需求响应潜力。本发明在考虑房屋储热绝热属性的基础上，充分考虑用户室内温度习惯设定以及用户对改变室内温度的意愿，可以评估大规模空调负荷群的需求响应潜力，得到不同激励条件或者电价补偿的对应的空调负荷削减潜力。
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公开(公告)号：CN116257510A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211545590.7
申请日：2022-12-05
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种电表数据验证与修补方法、装置及存储介质，属于配电技术领域，方法包括：对电表数据进行预处理，以获取长期趋势数据和短期趋势数据；将长期趋势数据分别输入至预构建的各基模型，并对各基模型所输出的基预测结果进行集成，以获取电表数据长期趋势预测结果；对短期趋势数据进行特征提取，并将提取到的特征与实时电表读数进行匹配，以获取电表数据短期趋势预测结果；结合电表数据长期趋势预测结果和电表数据短期趋势预测结果，对电表数据进行验证与修补。该方法结合电表数据长期趋势预测结果和电表数据短期趋势预测结果，对电表数据进行验证与修补。
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公开(公告)号：CN116247747A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202211527643.2
申请日：2022-12-01
申请人： 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
摘要： 本发明公开了一种基于NeuralProphet的电力正向有功总值的修补方法、装置及介质，其方法包括：获取各时刻的电力正向有功总值作为原始数据；对原始数据进行预处理，所述预处理包括删除异常的电力正向有功总值；根据预处理后的原始数据构建训练集；构建以NeuralProphet作为骨架网络的预测网络模型；通过训练集对预测网络模型进行训练；通过训练好的预测网络模型预测删除的电力正向有功总值；通过预测的电力正向有功总值对原始数据进行修补；本发明能够准确的预测电力正向有功总值并对原始数据进行修补，保证电力数据的准确计量。
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公开(公告)号：CN113283638A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110434936.5
申请日：2021-04-22
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于融合模型的负荷极值曲线预测方法，包括：采集与负荷极值预测相关的用电数据；从用电数据中获取用电数据特征；将用电数据特征输入预先训练的融合模型，预测负荷极值曲线。其中，融合模型为若干XGBoost模型、若干SLSTM模型和若干INDRNN模型融合而成。同时公开了相应的系统。本发明融合XGBoost模型、SLSTM模型和INDRNN模型进行预测，有效解决负荷数据既有平稳时间序列也有非平稳时间序列造成的预测困难问题。
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公开(公告)号：CN116561659A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310523792.X
申请日：2023-05-10
申请人： 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分类号： G06F18/241 , G06F18/10 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种窃电行为检测方法、装置及系统，所述方法包括获取预先训练好的深度网络模型，所述深度网络模型包括顺次设置的SG滤波器去噪模块、生成器网络模块和判别器网络模块；在训练过程中，所述深度网络模型的损失函数为Wasserstein距离的对偶形式；所述SG滤波器去噪模块的输入信号为窃电行为特征因素，所述窃电行为特征因素包括电力负荷数据、时间数据和气候数据，其输出信号被输入至所述生成器网络模块；所述生成器网络模块的输出信号与真实窃电行为检测数据一起被输入至所述判别器网络模块；将实时获取到的窃电行为特征因素输入至所述预先训练好的深度网络模型，获得窃电行为检测结果。本发明能够提供更为精确的窃电行为检测。
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公开(公告)号：CN116367318A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202211731963.X
申请日：2022-12-30
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： H04W72/0453 , H04W72/53 , H04B7/0413
摘要： 本发明公开一种基于组合式多臂赌博机的大规模MIMO系统终端调度方法，其包括：获取MIMO系统的信道矩阵信息，将供选择的各终端作为基础臂，构建对应终端调度问题的组合式多臂赌博机问题模型；利用线性置信度上界UCB方法对所构建的CMAB问题模型进行求解，得到基础臂奖励和最大的超级臂对应的多个终端，将其作为需要调度的终端；获取所述需要调度的终端发出的正交导频信号，基于所述正交导频信号进行信道估计；基于所述信道估计的结果对终端信号进行检测。本发明通过将终端调度的问题建模为组合式多臂赌博机问题，可以快速选取具有高频谱效率的终端，进而在通信中获得更好的系统频谱效率，获得具有高频谱效率的大规模MIMO系统。
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公开(公告)号：CN116400168A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310336650.2
申请日：2023-03-31
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明公开了电网故障诊断领域的一种基于深度特征聚类的电网故障诊断方法及系统，包括：将所述实时监测数据经过SMOTE过采样后输入至预先搭建的CNN故障诊断模型获得故障诊断结果；所述CNN故障诊断模型的搭建过程包括：利用训练后的特征提取器提取有标签样本特征和无标签样本特征；对有标签样本特征和无标签样本特征进行半监督聚类形成簇；根据簇确定无标签样本特征的标签，建立有标签样本特征训练集；利用有标签样本特征训练集对CNN故障诊断模型进行训练，重复迭代获得故障诊断准确率大于设定阈值的CNN故障诊断模型；本发明克服现有技术中存在故障诊断正确率和误报率不能兼顾的技术问题。
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