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公开(公告)号：CN112561248A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011363642.X
申请日：2020-11-27
申请人： 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
发明人： 张佳琦 , 徐奇锋 , 吴爽 , 黄健 , 吴婧妤 , 倪秋龙 , 张玉林 , 谷炜 , 王元元 , 马翔 , 韩韬 , 杜红卫 , 余剑锋 , 胡真瑜 , 徐希 , 冯秋侠 , 邵嗣杨 , 张小聪 , 杜浩良 , 沈曦 , 吴烨 , 董立 , 方璇 , 吕磊炎 , 黄剑峰 , 楼挺 , 刘东红 , 谢夏慧
摘要： 本发明公开了一种主配网调度停电计划智能分析管控方法及系统。方法包括获取检修计划以及电网运行数据断面，实现系统信息集成；基于检修计划获取检修设备，完成检修设备与系统模型匹配；基于电网运行数据断面及系统模型，进行主配一体化拓扑分析，确定设备检修影响的停电区域，生成转供策略，实现运行方式智能编排；对生成的转供策略进行风险评估实现检修计划风险评估；对检修计划进行管控并基于风险评估结果对存在风险的检修计划提出重排建议，实现检修计划综合管控。本发明实现了主配网检修计划的信息集成、运行方式智能编排、检修风险协同评估与检修计划综合管控，保障检修计划的有效性与系统可靠性，提升业务模块实用化水平。
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公开(公告)号：CN112491050A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011409173.0
申请日：2020-12-04
申请人： 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
发明人： 朱英伟 , 吴爽 , 李有春 , 黄健 , 张佳琦 , 倪秋龙 , 马翔 , 方璇 , 吕磊炎 , 黄剑峰 , 余剑锋 , 楼挺 , 谷炜 , 徐立中 , 董立 , 张小聪 , 沈曦 , 吴烨 , 胡真瑜 , 宋昕 , 支月媚 , 徐希 , 吴婧妤 , 黄素娟 , 张玉林 , 张蓓蓓 , 邵嗣杨 , 裘龚铭
摘要： 本申请涉及基于指标集权重的主配网事故恢复处理方法，包括接收到故障设备后，根据网络拓扑模型分析出主网失电区域，依据分层分区的故障恢复方法分析出所有的主网复电路径，将智能生成的预案集依据指标集权重对预案进行优先级排序。分析完主网恢复方案后，若仍存在未复电的10kV母线或依据潮流计算后存在越限的10kV母线，配网根据转供容量缺口和辐射状的网络拓扑结构对满足10kV母线容量缺口进行复电或转供，配置对各组复电方案的各个权重系数值，对配网侧方案进行优先级排序，形成统一完整的主配网复电路径策略。有助于及时了解电网的安全稳定状态，能够提前得到事故处置的决策支持，对于提升调度运行人员应对电网重大故障处置能力具有重要意义。
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公开(公告)号：CN114118693A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111237274.9
申请日：2021-10-21
申请人： 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
发明人： 朱炳铨 , 项中明 , 吴华华 , 马翔 , 童存智 , 钱肖 , 李振华 , 方璇 , 谷炜 , 郑翔 , 吕磊炎 , 吕勤 , 蒙志全 , 金啸虎 , 沈曦 , 张小聪 , 陈益渊 , 李昀 , 吴利锋 , 宋昕 , 李宁峰 , 杨立宁 , 高铭泽 , 贾茹 , 孙绘 , 姜炜超 , 黄剑峰 , 余飞 , 夏一羽 , 高宇 , 周宇 , 胡远征 , 颜剑峰
摘要： 本发明提出了一种基于区块链共识算法的智能停电管控方法及装置，包括：获取电网的停电需求，筛选出与停电需求相关的供用电主体对应的区块链节点；将筛选出的区块链节点按照预设规则形成组群，在每个组群中计算各个区块链节点的沙普利值，根据沙普利值选出群代理节点；根据业务类型将群代理节点分为一类节点和二类节点，分别对一类节点和二类节点独立执行共识算法；若一类节点和二类节点均完成共识，则在区块链上发布停电需求，筛选出的区块链根据发布的停电需求执行停电操作。本发明利用沙普利值均衡分配权益选择出群代理节点，以此选择群代理节点，并在电网业务类型的基础上提出分类共识方法，提高了共识效率。
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公开(公告)号：CN117436351A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311752694.X
申请日：2023-12-19
发明人： 张越 , 皮俊波 , 项中明 , 单连飞 , 吴华华 , 齐世雄 , 孙文多 , 谷炜 , 安卓阳 , 姜涛 , 郑翔 , 马翔 , 余建明 , 沈曦 , 沃建栋 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 刘艳 , 乔咏田 , 刘栋 , 方璇 , 康福权
IPC分类号： G06F30/27 , G01R31/00 , G01R31/08 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F16/36 , G06Q50/06 , G06F111/08 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了复杂气象下基于知识图谱的电网设备故障预测方法及系统，通过Transformer和知识图谱技术作为预测的基本手段，并在训练过程中，同步训练Transformer预测模型和基于知识图谱预测模型的BP神经网络分类器，借助知识图谱的独特数据结构，找出相关联的节点和节点关系，进一步找到相关的历史案例数据，再进行调整以优化样本质量，进而使得预测准确率可以进一步提高。本发明综合运用Transformer模型和知识图谱作为概率预测的工具，数据和知识融合驱动的模式不仅会从所有历史数据记录中受益，也能充分利用知识进行故障预测，能够有效快速地预测出特定气象条件下电力系统设备事故的发生概率，极大提升了故障数据利用的灵活性，提高预测的准确性、可靠性、稳定性。
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公开(公告)号：CN116910633B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311185551.5
申请日：2023-09-14
申请人： 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司华东分部 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
发明人： 皮俊波 , 齐世雄 , 项中明 , 余建明 , 谷炜 , 孙文多 , 周毅 , 郑翔 , 沃建栋 , 贺启飞 , 宋鹏程 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 马翔 , 安卓阳 , 田庄 , 曹帅 , 王国阳 , 张越 , 孙近文 , 施云辉 , 刘艳 , 单连飞 , 张连超 , 刘栋
摘要： 一种基于多模态知识混合推理的电网故障预测方法，方法包括：采集电网多模态原始数据信息并进行预处理以获得多模态有效数据；在多模态有效数据上添加标签形式的标注信息，将多模态有效数据中的信息与知识图谱的实体、属性和关系进行对应，以获得多模态标签数据；针对多模态标签数据的每一种模态，分别采用对应的模态模型进行格式转换和知识抽取，而后采用文本相似度算法对多模态的知识抽取结果进行融合和对齐，从而获得多模态故障推理模型；以电网运行状态、4种复杂气象和地理位置数据作为输入，基于多模态故障推理模型，采用基于分布式表示的知识推理算法推理出当前环境下的电网故障类型，得到预测结果。(56)对比文件CN 115270881 A,2022.11.01CN 113947320 A,2022.01.18CN 114707227 A,2022.07.05CN 116226735 A,2023.06.06CN 116402062 A,2023.07.07US 2023065468 A1,2023.03.02US 2023169309 A1,2023.06.01
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公开(公告)号：CN117436351B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311752694.X
申请日：2023-12-19
发明人： 张越 , 皮俊波 , 项中明 , 单连飞 , 吴华华 , 齐世雄 , 孙文多 , 谷炜 , 安卓阳 , 姜涛 , 郑翔 , 马翔 , 余建明 , 沈曦 , 沃建栋 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 刘艳 , 乔咏田 , 刘栋 , 方璇 , 康福权
IPC分类号： G06F30/27 , G01R31/00 , G01R31/08 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F16/36 , G06Q50/06 , G06F111/08 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了复杂气象下基于知识图谱的电网设备故障预测方法及系统，通过Transformer和知识图谱技术作为预测的基本手段，并在训练过程中，同步训练Transformer预测模型和基于知识图谱预测模型的BP神经网络分类器，借助知识图谱的独特数据结构，找出相关联的节点和节点关系，进一步找到相关的历史案例数据，再进行调整以优化样本质量，进而使得预测准确率可以进一步提高。本发明综合运用Transformer模型和知识图谱作为概率预测的工具，数据和知识融合驱动的模式不仅会从所有历史数据记录中受益，也能充分利用知识进行故障预测，能够有效快速地预测出特定气象条件下电力系统设备事故的发生概率，极大提升了故障数据利用的灵活性，提高预测的准确性、可靠性、稳定性。
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公开(公告)号：CN117314158A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311220234.2
申请日：2023-09-20
申请人： 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
发明人： 单连飞 , 皮俊波 , 齐世雄 , 项中明 , 张越 , 姜涛 , 谷炜 , 孙文多 , 郑翔 , 马翔 , 沃建栋 , 贺启飞 , 宋鹏程 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 余建明 , 刘艳 , 田庄 , 曹帅 , 王国阳 , 施云辉 , 刘栋 , 乔咏田
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06
摘要： 一种故障处置策略生成方法，方法包括：步骤1、采集电网故障处置预案，从所述电网故障处置预案中基于定制化脚本提取预案文本语句；步骤2、设计基于预案句法分析及语义特征识别的实体提取和意图分类框架，并基于联合标注工具标记所述预案文本语句，以生成训练数据集；步骤3、构建实体和意图一站式识别抽取框架模型，将所述实体和意图训练数据集输入至所述模型中以生成多实体语义编码向量库；步骤4、基于所述模型解析告警信息和运行方式，得到故障多类实体，采用语义编码计算向量与多类实体的最佳语义匹配度；步骤5、基于最佳语义匹配度判别电网故障处置预案是否符合当前电网运行方式，更新生成故障处置策略。
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公开(公告)号：CN115940149A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310008521.0
申请日：2023-01-04
申请人： 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , H02J3/38 , H02J3/06
摘要： 本发明公开了新能源消纳能力评估方法、装置、电子设备及存储介质，解决了现有技术的不足，评估方法包括以下步骤：基于集中式、分布式新能源在主站系统的并网点信息进行新能源聚合模型建模；根据新能源聚合模型，获取发电机、线路、主变、容抗器设备的参数以及获取直流输电设备信息及其参数；获取运行方式断面数据；采用广度搜索法进行拓扑搜索，形成不同的电网分区；根据电网分区，计算各变电站或线路的反向负载率；根据所述反向负载率确定新能源消纳能力的等级和新增接入新能源容量。
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公开(公告)号：CN113300367A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110510817.3
申请日：2021-05-11
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国家电网有限公司
发明人： 罗玉春 , 吴华华 , 王毅 , 崔建业 , 闪鑫 , 戴则梅 , 陆娟娟 , 宋霄霄 , 张小聪 , 马翔 , 谷炜 , 郑翔 , 叶聪琪 , 吕磊炎 , 钱凯洋 , 方璇 , 宋昕 , 张元觉 , 杨杰 , 曹国芳 , 彭龙 , 杨科
摘要： 本发明公开了一种电网关键断面在线快速识别方法，包括：基于电网内线路的载流比作为线路权重，搜索得到电网内最小权路径，筛选最小权路径内满足线路安全裕度判据的线路集合作为初始断面；依据N‑1开断分布因子和N‑2开断分布因子筛选输电断面的筛选判据，筛选得到输电断面；依次设置一个输电断面故障并重新计算全网潮流，依据电网中线路的潮流负载率来筛选风险线路，并将筛选得到的风险线路与造成风险线路的故障输电断面组合成关键断面。该方法能在新能源出力随机性增强时，快速识别系统的薄弱环节。还公开了一种电网关键断面输电限额制定方法，保证在新能源大发时制定合理的关键断面限额，动态提高关键断面输电容量，提升新能源消纳能力。
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公开(公告)号：CN116910633A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311185551.5
申请日：2023-09-14
申请人： 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司华东分部 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
发明人： 皮俊波 , 齐世雄 , 项中明 , 余建明 , 谷炜 , 孙文多 , 周毅 , 郑翔 , 沃建栋 , 贺启飞 , 宋鹏程 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 马翔 , 安卓阳 , 田庄 , 曹帅 , 王国阳 , 张越 , 孙近文 , 施云辉 , 刘艳 , 单连飞 , 张连超 , 刘栋
摘要： 一种基于多模态知识混合推理的电网故障预测方法，方法包括：采集电网多模态原始数据信息并进行预处理以获得多模态有效数据；在多模态有效数据上添加标签形式的标注信息，将多模态有效数据中的信息与知识图谱的实体、属性和关系进行对应，以获得多模态标签数据；针对多模态标签数据的每一种模态，分别采用对应的模态模型进行格式转换和知识抽取，而后采用文本相似度算法对多模态的知识抽取结果进行融合和对齐，从而获得多模态故障推理模型；以电网运行状态、4种复杂气象和地理位置数据作为输入，基于多模态故障推理模型，采用基于分布式表示的知识推理算法推理出当前环境下的电网故障类型，得到预测结果。
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