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公开(公告)号：CN119784043A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411844643.4
申请日：2024-12-16
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网上海市电力公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/006
Abstract: 本发明涉及一种基于机器学习的社区级负荷聚合商调控方法及系统，属于负荷聚合商调控技术领域。其中，该方法包括获取社区居民用电数据并通过居民用电负荷识别模型得到居民用电负荷信息，根据所述居民用电负荷信息通过居民成本目标函数和居民响应决策变量得到居民响应模型；获取市场电价信息并通过负荷聚合商收益目标函数和负荷聚合商调控决策变量得到负荷聚合商调控模型；根据所述居民响应模型和所述负荷聚合商调控模型组合得到居民电价激励响应模型，通过双目标优化求解得到负荷聚合商日前电价，根据所述负荷聚合商日前电价进行电价定价，激励居民低谷时段用电的同时优化负荷聚合商利益，从而增强负荷调控能力，提升电网调节性能。
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公开(公告)号：CN118485329A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410437609.9
申请日：2024-04-12
Applicant: 国网上海市电力公司 , 江西博微新技术有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F16/903
Abstract: 本发明提供一种配网工程项目评审多维自动评价方法及其系统，方法包括：采集各类配电网项目的项目数据，并基于各项目数据分别构建问题清单库和指标数据库；根据问题清单库和指标数据库响应用户需求以及数据逻辑关系，以形成配电网项目网格性能指标库，并根据配电网项目网格性能指标库建立数据分析模型；结合配电网项目数据源和数据应用需求，对获取的配电网项目数据进行预处理操作，并基于预处理操作结果建立各类项目数据库；基于各项目数据库以及问题清单库将问题清单库的问题清单与对应的配网项目进行匹配关联，从而得到对应的匹配数据库；将匹配数据库和数据分析模型相结合，构建智能评价模型，并利用智能评价模型实现配电网项目的智能评审。
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公开(公告)号：CN119480353A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411606365.9
申请日：2024-11-12
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明公开了预制舱式变电站用双回路垂直分体式高能效配电变压器，包括竖直布置的上变压器单元和下变压器单元；上变压器单元的上变压器单元油箱和下变压器单元的下变压器单元油箱垂直分布；上变压器单元的上变压器单元器身的下部和下变压器单元的下变压器单元器身上下对称设置，即上变压器单元的高低压线圈绕向与下变压器单元相反。并可通过外部联管可实现运行中变压器油互为导通。本发明低损耗、低温升设计，使产品在箱变内运行仍能保证低于5K产品安全满容量运行，具有可靠性高、结构紧凑、根据运行情况可进行节能运行、损耗低、可靠性高等优点。并可实现外部应急电源外速接入，提高运行可靠性。
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公开(公告)号：CN105356932A
公开(公告)日：2016-02-24
申请号：CN201510826206.4
申请日：2015-11-25
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: H04B7/24
CPC classification number: H04B7/24
Abstract: 一种应急无线专网通信系统及其应急通信方法，在光纤通信系统发生故障时，将中心控制通信设备设置在光缆故障点的联网侧，将终端通信设备设置在光缆故障点的断网侧，铺设应急无线专用网络，并将中心控制通信设备和终端通信设备接入应急无线专用网络，终端通信设备通过光交换机接收断网侧配电终端的数据，将数据通过无线信号发送给中心控制通信设备，中心控制通信设备将接收到的断网侧的数据通过光交换机发送给联网侧的配电终端，最终经过光纤通道将数据上传到配电管理系统。本发明在光纤通道遭外力破坏或者不易铺设的情况下，采用无线通信专网作为通信通道的无缝衔接或者通道延伸，成为光纤通信系统的应急补充。
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公开(公告)号：CN119944617A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411868554.3
申请日：2024-12-18
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/28 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种分布式储能参与调峰的多时间尺度优化调度方法及系统，包括：设置各个调度阶段的时间尺度；预测各个调度阶段的预测数据；根据日前调度阶段的预测数据，采用日前优化调度模型进行优化调度，输出日前每A小时的最优机组出力计划；根据日内调度阶段的预测数据和日前每A小时的最优机组出力计划，采用日内优化调度模型进行优化调度，输出日内未来每A小时的最优机组出力计划参考值；根据实时校正阶段的预测数据和日内未来每A小时的最优机组出力计划参考值，并结合分布式储能的调节特性，采用实时校正调度模型进行优化调度，输出未来每a小时的实时校正计划，完成多时间尺度优化调度。与现有技术相比，本发明具有优化资源调度等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105186702A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510763938.3
申请日：2015-11-11
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: H02J13/00
CPC classification number: Y02E60/723 , Y04S10/16
Abstract: 本发明公开了一种变电站自动化系统，包含：站控层设备和通信设备，所述的站控层设备包含主机，且通过通信设备分别与站控层网络和过程层网络相连；过程层设备、间隔层设备；站控层设备通过通信设备分别与站控层和间隔层设备相连，间隔层设备分别与主机及过程层设备进行数据交互。本发明对电力设备状况进行连续或周期性地自动监视检测，实现在线监测状态数据的采集、传输、后台处理及存储转发功能。
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公开(公告)号：CN118211929A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410398731.X
申请日：2024-04-03
Applicant: 国网上海市电力公司 , 江西博微新技术有限公司
IPC: G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06F40/289 , G06F40/295 , G06F40/268 , G06V30/10 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06F18/23213 , G06N5/025 , G06F16/903
Abstract: 本发明涉及配电网造价技术领域，尤其涉及一种配电网造价评审方法及系统。一种配电网造价评审方法，包括设备信息处理单元、费用占比分析单元和文本匹配评估单元；设备信息处理单元被配置为用于利用深度学习和自然语言处理技术，从设计资料中自动识别和提取设备信息，如设备名称、型号、数量、参数，构建设备信息数据库，方便进行设备信息的查询、比对和分析。利用深度学习和自然语言处理技术，从设计资料中自动识别和提取设备信息，构建设备信息数据库，方便进行设备信息的查询、比对和分析，提高设备信息的获取效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119362524B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411942054.X
申请日：2024-12-27
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明涉及一种基于粒子群算法的光储系统优化调节方法及系统，该方法包括以下步骤：采集光储系统和现货市场的相关数据；基于所述相关数据，综合考虑光伏绿电参与现货市场交易环节的经济性和电量的实时供需平衡，建立双目标光储联合优化调度模型；采用改进粒子群算法对所述双目标光储联合优化调度模型进行求解；根据求解结果，对所述光储系统进行优化调度。与现有技术相比，本发明具有在保证交易电量的实时供需平衡的前提下，实现收益最大等优点。
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公开(公告)号：CN119362524A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411942054.X
申请日：2024-12-27
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明涉及一种基于粒子群算法的光储系统优化调节方法及系统，该方法包括以下步骤：采集光储系统和现货市场的相关数据；基于所述相关数据，综合考虑光伏绿电参与现货市场交易环节的经济性和电量的实时供需平衡，建立双目标光储联合优化调度模型；采用改进粒子群算法对所述双目标光储联合优化调度模型进行求解；根据求解结果，对所述光储系统进行优化调度。与现有技术相比，本发明具有在保证交易电量的实时供需平衡的前提下，实现收益最大等优点。
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公开(公告)号：CN118504613A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410624614.0
申请日：2024-05-20
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/086 , G06N3/0985 , G06N20/20 , G06F18/10 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种改进CNN‑LSTM算法的短期电力负荷预测方法，包括：获取电力系统的多维输入数据，通过主成分分析法提取主要电力负荷因素，得到电力负荷数据；采用正交小波分解和卡尔曼滤波结合的方法，对电力负荷数据进行处理，消除电力负荷数据的波动性以及个别数据突变点；将处理后的电力负荷数据输入CNN‑LSTM模型中，获取短期电力负荷预测结果；所述CNN‑LSTM模型的训练过程中，采用改进粒子群算法优化模型的超参数，所述改进粒子群算法设有随机惯性权重和自适应学习因子，通过随机惯性权重使权重有利于向期望权重方向进化，通过自适应学习因子根据搜索时期调整粒子学习系数。与现有技术相比，本发明在预测的准确度上有一定提升，具有较好的普适性。
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