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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107944396A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711207726.2
申请日：2017-11-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
Inventor： 张金锋 , 朱克亮 , 李亮 , 汪和龙 , 孙明刚 , 钱朝军 , 桂亮 , 孙楷淇 , 王磊 , 席照才 , 邵先锋 , 王振海 , 唐杰 , 张骥 , 马玲官 , 李强 , 朱能富
CPC classification number: G06K9/00771 , G06K9/3233 , G06K9/44 , G06K9/4604 , G06K9/6256
Abstract: 本发明公开了一种基于改进深度学习的刀闸状态识别方法，包括以下步骤：获取训练模型；通过训练模型对输入图像进行预测获得预测框的概率；利用滑动窗口策略选择候选区域并获得标签；对候选区域进行删选获取候选矩形框；对候选矩形框进行直线拟合得到精确矩形框；对精确矩形框内的刀闸和绝缘子状态进行判断，完成刀闸状态的识别。本发明采用基于空间加权的池化策略改进的卷积神经网络在图像集上获得训练模型；然后通过训练模型来检测绝缘子和刀闸的潜在位置，依据与绝缘子的连通性来识别多种刀闸的闭合或断开状态，能够精确地定位绝缘子和刀闸的位置，显著提高刀闸状态识别的精度。
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公开(公告)号：CN119518878A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411720154.8
申请日：2024-11-28
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院
IPC: H02J3/28 , H02J3/06 , H02J3/00 , G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F30/18 , G06Q50/06 , G06Q30/0202 , G06Q30/0645 , G06F113/04 , G06F111/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种考虑独立储能综合效益的储能规划方法，建立断面识别指标，筛选关键断面；获取储能效益成本数据，计算独立储能综合效益；根据独立储能综合效益以及考虑关键断面潮流约束，建立考虑独立储能综合效益的储能规划模型。本发明能够充分考虑独立储能的技术性能，拓展储能在电能量市场、辅助服务市场和容量租赁市场的多元应用，提升独立储能的综合效益。
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公开(公告)号：CN119443714A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411586337.5
申请日：2024-11-08
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑输电关键断面动态更新的独立储能多阶段规划方法，通过输电关键断面搜索方法，确定输电网的输电断面并从中筛选出关键断面，设定输电关键断面动态更新方法；根据筛选出的输电关键断面构建其约束，建立考虑关键断面约束的独立储能规划模型；根据所述独立储能规划模型，求解第n年储能规划模型，输出储能规划结果，储能规划位置、储能规划容量和规划功率。本发明实现了独立储能的多阶段滚动优化配置，能有效解决长时间尺度下电网结构的动态更新和负荷增长问题，可实现缓解输电阻塞、延缓电网扩建、提高电网的安全稳定裕度的目的。
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公开(公告)号：CN119209642A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411366889.5
申请日：2024-09-29
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 国网安徽省电力有限公司
Abstract: 本公开的实施例提供一种考虑功率调节及网络阻塞缓解的独立储能分级量化方法，该方法包括：基于独立储能响应多时间尺度功率平衡作用，建立面向电网功率平衡需求的独立储能调度响应模型，并确定多时间尺度灵活性风险指标；基于独立储能响应潮流阻塞缓解作用，建立独立储能响应潮流阻塞缓解模型，并确定网络传输阻塞风险指标；根据熵权法和层次分析法确定所述多时间尺度灵活性风险指标及所述网络传输阻塞风险指标的综合权重；根据所述多时间尺度灵活性风险指标及所述网络传输阻塞风险指标的综合权重为各地市电网储能需求迫切程度划分等级。以此方式，有助于合理规划储能布局，提高储能系统的利用效益和经济性。
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公开(公告)号：CN107944396B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN201711207726.2
申请日：2017-11-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司经济技术研究院 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
Inventor： 张金锋 , 朱克亮 , 李亮 , 汪和龙 , 孙明刚 , 钱朝军 , 桂亮 , 孙楷淇 , 王磊 , 席照才 , 邵先锋 , 王振海 , 唐杰 , 张骥 , 马玲官 , 李强 , 朱能富
Abstract: 本发明公开了一种基于改进深度学习的刀闸状态识别方法，包括以下步骤：获取训练模型；通过训练模型对输入图像进行预测获得预测框的概率；利用滑动窗口策略选择候选区域并获得标签；对候选区域进行删选获取候选矩形框；对候选矩形框进行直线拟合得到精确矩形框；对精确矩形框内的刀闸和绝缘子状态进行判断，完成刀闸状态的识别。本发明采用基于空间加权的池化策略改进的卷积神经网络在图像集上获得训练模型；然后通过训练模型来检测绝缘子和刀闸的潜在位置，依据与绝缘子的连通性来识别多种刀闸的闭合或断开状态，能够精确地定位绝缘子和刀闸的位置，显著提高刀闸状态识别的精度。
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