-
公开(公告)号：CN118100242B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202410161333.6
申请日：2024-02-05
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国网宁夏电力有限公司
Abstract: 本发明提供用于光伏电场的混合储能系统协调控制方法及系统，属于光伏发电技术领域。包括：以单个电池健康状态为基础，通过数据驱动的方法建立锂离子电池寿命模型；根据储能阵列的容量限制与充放电电量，计算出锂电池储能阵列的SOC变化区间和飞轮储能的SOC变化区间；针对VMD初步分解得到的高频功率信号、低频功率信号，使用粒子群算法进行滤波寻优，基于飞轮储能的SOC变化区间，获得全局最优解对应的高低频分界点；根据全局最优解对应的高低频分界点重新分配锂电池储能阵列的功率指令以及飞轮储能的功率指令；基于所述锂电池寿命模型，根据优化后的充放电功率指令计算出锂电池充放电次数。
-
公开(公告)号：CN119719925A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411770124.8
申请日：2024-12-04
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国网宁夏电力有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06F18/10
Abstract: 本发明属于绝缘斗臂车摇晃程度分析技术领域，公开了一种基于SVM的绝缘斗臂车摇晃程度分析方法。通过在绝缘工作斗底部安置监控装置来对其运动姿态进行实时采集，将获取到的姿态变化进行特征提取，构建特征数据集。然后对特征数据集进行标记，利用SVM对其进行训练，得到摇晃程度识别模型，通过识别绝缘斗臂车的摇晃程度来保障绝缘斗臂车的安全高空作业。通过检测绝缘斗臂车工作斗的运动姿态变化来可分析车辆的稳定性，为车辆稳定性分析提供了一种简单直观的分析方法，提高了分析车辆稳定性的准确性。
-
公开(公告)号：CN117639012A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311559506.1
申请日：2023-11-21
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国网宁夏电力有限公司
Abstract: 本发明公开一种用于风电场的混合储能系统容量配置方法、介质及系统，包括：对预设时间段内的风电场输出功率信号进行变分模态分解，获得每一时刻的混合储能系统的整体充放电功率指令，其中，所述混合储能系统包括：能量型储能系统和功率型储能系统；基于所述能量型储能系统的充放电响应时间和健康状态，获得每一时刻的不同类型储能系统的充放电功率指令；根据每一时刻的不同类型储能系统的充放电功率指令，确定混合储能系统的容量配置。本发明能发挥能量型和功率型储能系统的各自优势，增大储能系统的利用率并降低其所需容量，可解决混合储能容量配置中的容量配置过大、过度平抑发电系统的输出功率波动的问题。
-
公开(公告)号：CN119850173A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411840291.5
申请日：2024-12-13
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F18/25 , G06F18/211
Abstract: 本发明涉及电力系统监控技术领域，具体是指一种基于人工智能的电网设备状态监测优化方法，本发明公开了一种基于人工智能的电网设备状态监测优化方法，该方法包括数据收集、特征选择、状态评估与故障预测、维护决策支持和反馈与持续优化；本方案采用先进的轻量级Transformer模型，该模型通过引入改进的自注意力机制来降低特征提取时的计算复杂度，自注意力矩阵中的得分机制，能够有效地筛选出冗余信息并随机抽样保留重要特征；采用基于U‑Net时间序列预测的方法，此方法结合不同尺度上的时间序列特征，并通过多阶段融合策略加强对时间趋势模式的理解能力，使得系统能够更早地识别潜在问题。
-
公开(公告)号：CN119672568A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411715391.5
申请日：2024-11-27
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V20/17 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/006 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了基于人工智能的电网巡检数据分析方法及系统，属于智能电网技术领域，方法包括电网巡检、数据预处理、输电线路检测模型构建、输电线路检测模型优化和巡检报告生成。本发明采用结合滑动窗口变换器的区域卷积提议网络进行输电线路检测模型构建，更好地捕捉局部细微特征、处理多尺度特征，使模型在复杂场景下对小物体具有更强的捕捉能力，提升了模型检测精度；采用结合粒子群优化的灰狼优化算法进行模型参数优化，通过引入惯性权重、粒子群搜索机制和自适应扰动，动态平衡搜索方式、增加种群多样性并提升全局搜索能力，进而优化模型参数的泛化性、鲁棒性和适应性，使模型更好适应多种复杂场景，提升了方法整体的实用性和有效性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119669914A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411725038.5
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F18/243 , H02J13/00 , H02J3/00 , G01R31/00 , G06N3/006 , G06N20/20 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的电网安全监控数据处理方法，属于智能电网技术领域，方法包括数据收集、数据预处理、电网设备健康评估、电网故障检测和电网状态显示。本发明通过自动化的电网设备健康评估和电网故障检测，减少人工干预，通过电网状态显示直观展示电网运行状态，提升响应速度；采用双向门控时序特征增强变换器模型进行电网设备健康评估，建模电网设备全局时序和空间特征，动态处理不同时间步特征，提高评估准确性和实时性；采用灰狼优化随机森林模型进行电网故障检测，在灰狼优化算法中引入自适应调整策略和跳出局部最优策略，提升算法收敛速度和全局搜索能力，使用改进的灰狼优化算法优化模型参数，提高检测鲁棒性和准确性。
-
公开(公告)号：CN118100242A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410161333.6
申请日：2024-02-05
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国网宁夏电力有限公司
Abstract: 本发明提供用于光伏电场的混合储能系统协调控制方法及系统，属于光伏发电技术领域。包括：以单个电池健康状态为基础，通过数据驱动的方法建立锂离子电池寿命模型；根据储能阵列的容量限制与充放电电量，计算出锂电池储能阵列的SOC变化区间和飞轮储能的SOC变化区间；针对VMD初步分解得到的高频功率信号、低频功率信号，使用粒子群算法进行滤波寻优，基于飞轮储能的SOC变化区间，获得全局最优解对应的高低频分界点；根据全局最优解对应的高低频分界点重新分配锂电池储能阵列的功率指令以及飞轮储能的功率指令；基于所述锂电池寿命模型，根据优化后的充放电功率指令计算出锂电池充放电次数。
-
公开(公告)号：CN119862477A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411816343.5
申请日：2024-12-11
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F18/2415 , G06F18/213 , G06F18/211 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及电力系统监控技术领域，特别涉及一种基于人工智能的电网安全远程监测管理系统，包括数据采集传输模块、数据处理分析模块、故障诊断预警模块、调度控制模块、用户交互模块和维护支持模块；本方案采用时间相对注意力CNN网络模型对电网安全进行分析，通过时间变化对电网运行状态进行特征提取和识别，有效地捕捉电网运行状态中的动态特征，实现对电网运行状态的监测；采用基于U‑Net的快速全局自注意网络的方法构建故障诊断模型，通过多尺度特征提取策略，能够从不同尺度捕捉电网运行数据中的细微特征，减少传统自注意力机制中计算大型注意力矩阵所需的高计算成本和内存开销，加速计算过程。
-
公开(公告)号：CN119625636A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411697406.X
申请日：2024-11-26
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V20/52 , G06V40/20 , G06V40/10 , G06V10/778 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种10kV斗臂车带电作业不安全行为监测数据集的构建方法，涉及电力安全技术领域，包括：从多视角采集10kV斗臂车带电作业过程中存在不安全行为的视频数据；利用得到的第一基础数据集训练第一目标检测模型，并利用模型对第一基础数据集进行目标识别；根据第一目标检测模型的识别结果和对应的标签对第一基础数据集进行标签修正；利用得到的第二基础数据集训练第二目标检测模型；将第一基础数据集以每帧为间隔分帧处理后送入第二目标检测模型进行目标识别，得到关键帧图像数据构成的第三基础数据集；将第二基础数据集和第三基础数据集合并，得到监测数据集。本方案能够获取丰富且有效的监测数据集，进而提高所训练监测模型的可靠性。
-
公开(公告)号：CN119599436A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411648660.0
申请日：2024-11-18
Applicant: 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/21 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了基于深度学习卷积神经网络的电网输电缺陷智能管理系统，属于电网技术领域，包括数据采集模块，用于采集电网输电实时数据；数据处理模块，用于处理电网输电实时数据；模型训练模块，用于构建电网输电缺陷预测模型；测试优化模块，用于对电网输电缺陷预测模型进行测试优化；缺陷预测模块，用于预测电网输电运行过程是否存在缺陷；智能管理模块，用于对电网输电缺陷进行智能管理。本发明解决了现有的不能对电网输电缺陷进行及时预测及智能管理，降低电网运行效率和安全性的问题。本发明可基于深度学习卷积神经网络对电网输电缺陷进行及时预测及智能管理，能及时地预警潜在的电网输电故障风险，可提高电网的运行效率和安全性能。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
14
records
(took 0.04 seconds)
