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公开(公告)号：CN113378901B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202110600443.4
申请日：2021-05-31
IPC: G06F18/23211 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于KFCM聚类分析和PMU装置的主动配电网预想故障集筛选方法，1)获取配电网故障时数据、配电网正常运行时数据及PMU装置的高密度量测数据；2)获取故障后全网各节点电压相量与全网各节点正常运行时标准电压相量的差作为被聚类数据集，作为初始聚类数据集；3)采用KFCM聚类算法对初始聚类数据集进行聚类划分；4)进行聚类有效性分析，确定每种故障类；5)进行故障类严重度分析，获取各故障类严重度指标；6)按故障类严重度指标依次输出相应故障类，完成预想故障集初步筛选；7)采用云理论对预想故障集初步筛选结果进行排序及分析。与现有技术相比，本发明具有提高故障集筛选准确度、有效反映不同故障类严重程度等优点。
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公开(公告)号：CN116468582A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310337984.1
申请日：2023-03-31
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种用于能源行业的企业碳足迹核算系统，包括：数据采集模块，用于采集碳足迹核算相关数据；数据处理模块，用于对采集的碳足迹核算相关数据进行处理；碳足迹计算模块，基于处理后的碳足迹核算相关数据进行企业碳足迹计算，并将计算出的企业碳足迹汇总归纳为生产加工过程和企业经营管理过程；报告生成模块，基于计算出的企业碳足迹生成图表和/或报告。与现有技术相比，本发明提供了一种能源行业企业碳足迹核算系统，通过自动采集和处理企业的能源消耗和排放数据，计算出企业的碳足迹，并提供详细的报告和分析，帮助企业更好地了解自身的环境负荷和节能减排情况，从而采取更有效的节能减排措施。
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公开(公告)号：CN114358159A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111607551.0
申请日：2021-12-27
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明涉及一种基于图时空神经网络建模的变压器故障预测方法，包括：将变压器的油中溶解气体的时序数据输入训练好的图时空神经网络，输出变压器的预测故障类别；图时空神经网络包括图学习层、标准卷积层、时空信息提取模块和softmax层，时空信息提取模块包括若干个图卷积层和时序卷积层，若干个空间特征信息和时序卷积层交错连接，图学习层分别与各层图卷积层连接；预测故障类别的输出过程包括：将时序数据作为节点嵌入，输入图学习层，生成邻接矩阵，将邻接矩阵分别输入各层图卷积层；时序数据依次经过标准卷积层、空信息提取模块和softmax层，获得变压器的预测故障类别。与现有技术相比，本发明具有准确性高、可解释性强等优点。
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公开(公告)号：CN113364045A
公开(公告)日：2021-09-07
申请号：CN202110577198.X
申请日：2021-05-26
Abstract: 本发明涉及一种移动式储能参与的主动配电网故障恢复方法，1)获取配电网中的MES的充放电状态、多类型的DG的出力负荷、储能装置的储能信息及不同类型的负荷；2)基于获取的各项数据构建移动式储能参与的主动配电网故障恢复模型；3)对模型通过二阶锥算法进行线性优化，获取混合整数二阶锥规划模型，在优化模型中计及不确定因素，进一步获取两阶段鲁棒恢复模型，并采用主子交互迭代方法求解两阶段鲁棒恢复模型；4)对两阶段鲁棒恢复模型通过主子问题交互迭代算法获取在满足最小经济损失条件下的最优故障恢复方案。与现有技术相比，本发明具有降低由于故障停电所带来的经济损失，降低停电负荷量等优点。
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公开(公告)号：CN112054520A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010932085.2
申请日：2020-09-08
Applicant: 国网上海市电力公司电力科学研究院 , 河海大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/32 , H02J3/14 , H02J3/06 , G06F30/27 , G06N3/12 , G06Q50/06 , G06F113/04 , G06F111/06 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开一种考虑冷负荷启动特性的城市电网负荷恢复方法，建立的数学模型中，以负荷恢复量、加权潮流熵和节点电网降落作为多目标函数，综合考虑发电机出力、单次投入最大负荷量、等约束条件。本发明针对当前城市电网特点，通过多场景模拟，分时步研究了不同环境温度，停电时间以及电动汽车渗透率的情况下，冷负荷启动对负荷恢复过程的影响，通过含精英策略的快速非支配排序遗传算法(NSGA‑Ⅱ)对模型进行寻优，得到最优解，从而为大停电后的负荷恢复阶段的恢复计划制定提供了参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111766018A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010451681.9
申请日：2020-05-25
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种判断油气套管内六氟化硫内部泄漏的方法，该方法为：获取油浸式电气设备的绝缘油中六氟化硫含量数据；若绝缘油中含有六氟化硫气体，则判定六氟化硫发生内部泄露；若没有六氟化硫气体，则判定六氟化硫未发生内部泄露。与现有技术相比，本发明具有可以查找油气套管内部泄漏，并根据设备的工况及检测结果判断油气套管是否存在六氟化硫内部泄漏等优点。
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公开(公告)号：CN119602291A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411662258.8
申请日：2024-11-20
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的海上风电场无功电压调节方法，包括：采集海上风电场的历史运行数据，构建LSTM神经网络模型，使用预处理后的海上风电场的历史运行数据对LSTM神经网络模型进行训练，调整网络中的权重和偏置，实时获取海上风电场的运行数据，将实时获取的运行数据输入到训练好的LSTM神经网络模型中，得到无功功率需求与并网点母线电压幅值的预测值，根据无功功率需求与并网点母线电压幅值的预测值，结合风电场的运行约束与控制目标函数，采用混合优化算法对无功电压进行动态调节。本发明能够准确捕捉风电场的时序特性和动态变化，从而对海上风电场的无功功率和电压进行精准预测和调节。
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公开(公告)号：CN119401578A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411528297.9
申请日：2024-10-30
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明公开了一种海上风电场多时间尺度无功电压协调控制方法，包括：采集风电场实测数据；将风电场实测数据输入基于深度确定性梯度策略构建的无功‑电压协调控制模型中，得到模型输出动作；根据所述模型输出动作确定风电机组和无功补偿装置的无功输出值，根据确定的风电机组和无功补偿装置的无功输出值对风电场进行协调控制。本发明采用深度强化学习算法中个体与环境不断试错的交互机制，利用深度神经网络良好的泛化能力从输入数据得到风电场的运行控制指令，实现未知环境下风电场的无功电压调控。根据所建立的目标函数，既能保证这些响应时间不同的无功调节设备进行合理的调节控制，又可以为潜在扰动预留较多的动态无功储备。
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公开(公告)号：CN113364045B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202110577198.X
申请日：2021-05-26
Abstract: 本发明涉及一种移动式储能参与的主动配电网故障恢复方法，1)获取配电网中的MES的充放电状态、多类型的DG的出力负荷、储能装置的储能信息及不同类型的负荷；2)基于获取的各项数据构建移动式储能参与的主动配电网故障恢复模型；3)对模型通过二阶锥算法进行线性优化，获取混合整数二阶锥规划模型，在优化模型中计及不确定因素，进一步获取两阶段鲁棒恢复模型，并采用主子交互迭代方法求解两阶段鲁棒恢复模型；4)对两阶段鲁棒恢复模型通过主子问题交互迭代算法获取在满足最小经济损失条件下的最优故障恢复方案。与现有技术相比，本发明具有降低由于故障停电所带来的经济损失，降低停电负荷量等优点。
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公开(公告)号：CN116008735A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202111227149.X
申请日：2021-10-21
Applicant: 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于密度的局部放电信号提取方法，其包括步骤：(1)采集第一原始局部放电信号序列；(2)基于二阶包络线的脉冲边沿搜索方法提取局部放电脉冲，以得到二阶包络线序列和脉冲索引矩阵；(3)比较二阶包络线序列中的二阶包络线最大值Vmax与设定阈值Vth，若Vmax≥Vth，则将其作为干扰信号剔除，得第二原始局部放电信号；(4)提取第二原始局部放电信号的脉冲索引矩阵的等效带宽F作为频域特征量，再提取一阶包络线信息作为时域特征量；基于频域特征量和时域特征量第二次剔除干扰信号，得第三原始局部放电信号；(5)针对第三原始局部放电信号，用基于密度的脉冲聚类方法寻找聚类中心，并将偏离于聚类中心的离群点作为干扰信号剔除。
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