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公开(公告)号：CN116095146A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211694669.6
申请日：2022-12-28
Applicant: 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 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网湖北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H04L67/30 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种基于区块链的主子站继电保护信息模型源端配置方法，在包含主子站节点的区块链网络中，采用区块链客户端装置完成站端保护信息与区块链网络信息交互，将传统的主子站103通信规约转变为API接口方式通信，具备在继电保护信息模型源端同步功能，并可开展配置信息周期化监控等新应用。本发明实现了继电保护配置信息模型在设备端按文件方式读取并在区块链上保存，在提升配置信息模型数据传输效率的同时，可保证保护配置信息不被篡改及增加其安全性，利用链上保存的归档配置信息还可完成继电保护配置信息周期性检查，保证源端配置信息的正确性。
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公开(公告)号：CN109740858A
公开(公告)日：2019-05-10
申请号：CN201811507435.X
申请日：2018-12-11
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的自动化辅助决策系统及方法，基于深度学习技术，通过编解码过程生成对运维巡检图像的自然语言描述，叠加从图像中获得的位置、时间等信息以及在上述信息基础上获得的地理环境和天气信息；所有这些结果输入关键信息提取子系统，根据关键字提取出关键信息再导入图像语义理解子系统，图像语义理解子系统根据预先的任务设置和安排并在少量人工甚至无人工参与的情况下迅速做出辅助决策。本发明使行业中诸多繁琐棘手的运维巡检等工作实现了自动识别和理解以及辅助决策的功能，且操作简单，可作为对现有人工读取图像、检测、识别、决策过程的改进甚至替代。
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公开(公告)号：CN119862407A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411808195.2
申请日：2024-12-10
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06F18/243 , H02J3/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于时序特性的负荷预测方法、系统、设备及介质，所述负荷预测方法利用LSTM与Attention机制，构建时序残差神经网络，能够精准捕捉负荷数据在不同场景下的时序变化规律，解决了XGBoost模型对时序特征捕捉较弱的缺陷，缓解了传统LSTM时序神经网络对多场景下负荷变化拟合的滞后性本发明还引入了基于样本时序的加权损失函数，增加模型对近期样本的关注度，提高了负荷预测准确率，有效解决了新能源发电影响和气象因素耦合对负荷变化预测的挑战，同时减少了对额外特征变量的需求，降低了模型训练和预测过程中的计算消耗，更好地适应负荷的时序规律变化和相关要素的耦合性，提高了负荷预测准确率。
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公开(公告)号：CN117154721A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311193605.2
申请日：2023-09-15
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/23213 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于代理缩放机制的区域新能源功率预测方法，包括如下步骤：首先使用经验正交函数法解析区域内新能源出力特征；然后采用kmeans无监督聚类法划分子区域，并利用新能源场站的相关系数和预测精度选取代理新能源场站；根据代理新能源场站的预测功率及权重系数完成区域新能源功率的升尺度预测；最终完成区域新能源功率预测。本发明保证了区域新能源功率预测精度，同时减少区域预测模型对单一场站数据完备性和预测精度的依赖。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113935808A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111215610.X
申请日：2021-10-19
Applicant: 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
Abstract: 本发明公开了一种分布式电源结算出清的方法及系统，首先在区块链网络上进行电源交易结算，自动触发存储在区块链上的出清合约，完成对所述分布式电源结算出清对象之间的出清；其中，若两组出清交易的对象中包含相同对象，则采用串行计算方式执行所述出清合约，否则采用并行计算；区块链网络以分布式电源结算出清对象为节点，节点共识采用群组架构；最后将结算和出清的结果存储上链，通过区块链网络的客户端可提供查询历史交易、展示链上用户信息等完善的人机交互功能；本发明构建了运维复杂度低、节点共识速度快的区块链网络，采用基于依赖关系的并行计算方式提高了合约执行效率，保证结算出清的公平性和可靠性，降低结算出清成本。
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公开(公告)号：CN119944674A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510424282.6
申请日：2025-04-07
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/15 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于样本聚类的电力预测方法、系统、设备及存储介质，获取电力系统历史样本的时间序列数据集，进行预处理并提取基础特征，从基础特征中选择重要特征进行特征构造得到衍生特征，随机抽取其余特征放入若干子特征集并进行初步特征选择；对初步特征、重要特征和衍生特征进行优选特征选择；通过优选特征的相关性和变化率改进聚类距离计算公式，对样本点进行聚类，剔除孤立或弱相关性的样本点后的数据集作为训练集和测试集，训练电力预测模型，通过电力预测模型进行电力预测。采用特征分组的方法节省运营成本以及通过引入相关性和变化率的样本聚类算法进行降噪处理后的电力行业时间序列预测，提升预测精度。
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公开(公告)号：CN119494436A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411521432.7
申请日：2024-10-29
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Inventor： 陆潇晓 , 郭王勇 , 杜红卫 , 邵嗣杨 , 苏标龙 , 夏栋 , 张琪培 , 雷佳兴 , 伍林 , 王坤 , 陈天宇 , 夏一羽 , 汪明礼 , 袁博 , 刘增辉 , 鲁苏延 , 陆超 , 张玉林 , 李爽 , 宋德奎 , 冯荣强 , 张琨 , 黄宸希 , 黄晓铭
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F18/2113 , G06N3/049 , G06N3/0442 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种基于多维历史数据的馈线短期负荷预测方法及系统，属于电力系统领域。方法包括以下步骤：获取馈线历史负荷数据、分布式光伏历史功率数据和历史气象数据，对数据进行预处理，得到历史数据集；采用负荷预测特征构建算法，筛选特征子集，通过数学变化操作，得到多维特征数据；将多维特征数据输入构建的TCN‑LSTM模型进行训练，得到馈线短期负荷预测模型，结合预报气象、日期类型和近期历史负荷数据，根据设定的时间周期预测馈线短期负荷，并给出预测结果评价指标，得到馈线短期负荷预测值。本发明能有效捕捉影响馈线负荷变化的复杂因素，提高数据质量，确保了预测模型的稳健性和准确性，使模型适应光伏发电出力及负荷需求的变化趋势。
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公开(公告)号：CN111754024B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010439753.8
申请日：2020-05-22
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于回归分析的电力行业时间序列的预测方法和系统。所述方法包括：获取目标对象的历史数据以及目标对象影响因子的历史数据；将目标对象影响因子的历史数据依次输入时间序列预测模型进行回归拟合，生成各影响因子预估序列；将目标对象的历史数据、目标对象影响因子的历史数据以及影响因子预估序列进行组合，形成完整的待输入数据；将完整的待输入数据输入预测模型，并进行场景参数的设置，得到目标对象在目标时段的最终预估序列。本发明通过先生成各影响因子预估序列扩充输入数据，并通过场景参数调整，可以得到更准确的时间序列预测结果，本发明可用于电力行业的各种数据指标的分析和预测。
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公开(公告)号：CN111754024A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010439753.8
申请日：2020-05-22
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司经济技术研究院 , 国网电力科学研究院有限公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于回归分析的电力行业时间序列预测方法和装置。所述方法包括：获取目标对象的历史数据以及目标对象影响因子的历史数据；将目标对象影响因子的历史数据依次输入时间序列预测模型进行回归拟合，生成各影响因子预估序列；将目标对象的历史数据、目标对象影响因子的历史数据以及影响因子预估序列进行组合，形成完整的待输入数据；将完整的待输入数据输入预测模型，并进行场景参数的设置，得到目标对象在目标时段的最终预估序列。本发明通过先生成各影响因子预估序列扩充输入数据，并通过场景参数调整，可以得到更准确的时间序列预测结果，本发明可用于电力行业的各种数据指标的分析和预测。
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