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公开(公告)号：CN111555445A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010349134.X
申请日：2020-04-28
Applicant: 国网山东省电力公司临沂供电公司 , 山东安信源信息技术有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 张刚 , 戴建强 , 魏恒胜 , 刘克东 , 王明钦 , 张威力 , 韩宝国 , 纪磊 , 王玉娟 , 庄雷明 , 李珊 , 王志宏 , 桑田 , 孙术伟 , 孙崇高 , 周学新 , 李兆平 , 赵永贵 , 胡伟才 , 张鹏 , 朱强
Abstract: 本发明的智能变电站自动组图方法，包括相互连接的7个功能模块：定制智能站过程层和站控层网络设备图形元素模块、SCD规范化校验处理模块、交换机物理连接自动组图模块、IED模型报文数据解析模块、交换机虚端子连接自动组图模块、IED模型信息映射配置模块、二次设备连接自动组图模块。本发明能够针对不同厂家的SCD文件制定图形元素库，并对SCD文件进行规范化处理后，再利用SCD解析及IED模型间的报文数据实现智能站全站交换机物理连接、交换机虚端子连接自动组图，还能够利用IED模型信息解析及IED间报文解析信息映射实现二次设备连接自动组图，最终实现实现智能站交换机网络运行状态及二次设备状态实时监视。
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公开(公告)号：CN111555445B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202010349134.X
申请日：2020-04-28
Applicant: 国网山东省电力公司临沂供电公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 张刚 , 戴建强 , 魏恒胜 , 刘克东 , 王明钦 , 张威力 , 韩宝国 , 纪磊 , 王玉娟 , 庄雷明 , 李珊 , 王志宏 , 桑田 , 孙术伟 , 孙崇高 , 周学新 , 李兆平 , 赵永贵 , 胡伟才 , 张鹏 , 朱强
Abstract: 本发明的智能变电站自动组图方法，包括相互连接的7个功能模块：定制智能站过程层和站控层网络设备图形元素模块、SCD规范化校验处理模块、交换机物理连接自动组图模块、IED模型报文数据解析模块、交换机虚端子连接自动组图模块、IED模型信息映射配置模块、二次设备连接自动组图模块。本发明能够针对不同厂家的SCD文件制定图形元素库，并对SCD文件进行规范化处理后，再利用SCD解析及IED模型间的报文数据实现智能站全站交换机物理连接、交换机虚端子连接自动组图，还能够利用IED模型信息解析及IED间报文解析信息映射实现二次设备连接自动组图，最终实现实现智能站交换机网络运行状态(56)对比文件CN 106787189 A,2017.05.31CN 104617672 A,2015.05.13杜丽艳;武同心;高旭;江知瀚.智能变电站SCD/ICD标准化检验方法的研究.华北电力技术.2016,(第06期),全文.韩少卫;陈允凯;姚晖;苏建明;曾伟华.基于高可视化的智能变电站SCD文件自动校验技术.电气时代.2018,(第12期),全文.胡思琪;席自强.智能变电站二次回路可视化实现方法研究.湖北工业大学学报.2017,(第05期),全文.
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公开(公告)号：CN105505027B
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201510602561.3
申请日：2015-09-21
Applicant: 国网山东省电力公司临沂供电公司 , 国家电网公司 , 国网山东费县供电公司
IPC: C09D127/12 , C09D175/14 , C09D183/04 , C09D165/00 , C09D7/61 , C09D7/63 , C09D5/10 , C09D5/16
Abstract: 本发明涉及一种具备高憎水性和耐腐蚀性的长效防污闪涂料及其应用，其由水性氟碳乳液树脂、芳香族聚氨酯丙烯酸酯、有机硅树脂、丙烯酸二甲氨基乙酯、改性聚（3,4‑乙烯二氧噻吩）‑聚苯乙烯磺酸、稀释剂、流平剂、石墨烯、丙二醇、氯化镁、纳米银粉、有机膨润土制备而成，本发明涂料具有强耐水、耐污、耐腐蚀性，涂层表面明显减少对水珠、尘埃及带电微粒的吸附效应，且有良好的自洁性和耐气候性，应用前景高。
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公开(公告)号：CN105505027A
公开(公告)日：2016-04-20
申请号：CN201510602561.3
申请日：2015-09-21
Applicant: 国网山东省电力公司临沂供电公司 , 国家电网公司 , 国网山东费县供电公司
IPC: C09D127/12 , C09D175/14 , C09D183/04 , C09D165/00 , C09D7/12 , C09D5/10 , C09D5/16
Abstract: 本发明涉及一种具备高憎水性和耐腐蚀性的长效防污闪涂料及其应用，其由水性氟碳乳液树脂、芳香族聚氨酯丙烯酸酯、有机硅树脂、丙烯酸二甲氨基乙酯、改性聚（3,4-乙烯二氧噻吩）-聚苯乙烯磺酸、稀释剂、流平剂、石墨烯、丙二醇、氯化镁、纳米银粉、有机膨润土制备而成，本发明涂料具有强耐水、耐污、耐腐蚀性，涂层表面明显减少对水珠、尘埃及带电微粒的吸附效应，且有良好的自洁性和耐气候性，应用前景高。
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公开(公告)号：CN112330050B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202011307593.8
申请日：2020-11-20
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司营口供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 一种基于双层XGBoost考虑多特征的电力系统负荷预测方法，采用CART树作为基学习器，输入预处理后的历史负荷和特征数据，通过构建多个弱学习器逐层训练得到模型并筛选显著影响负荷的特征集。在第二层模型训练过程中，引入K折交叉验证划分数据的训练集、测试集，避免对模型超参数的影响，最后向模型输入测试集特征得到最终的预测结果。本发明的优点：能够避免对数据特征的标准化、处理字段缺失的数据，不用关心特征间是否相互依赖、且模型学习效果好；为电力系统负荷精准预测提供一种新的预测方法，能够保证电力系统安全稳定的运行、保证供电的可靠性、提高社会经济效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117613758A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311578597.3
申请日：2023-11-24
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司营口供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02G1/02
Abstract: 10千伏线路快速带负荷开断和环并装置，其包含有绝缘杆体、吊线挂钩、收紧和展开装置、螺旋紧线装置、操作把手、外置勾环；其中：绝缘杆体前端、后两端分别固定布置着吊线挂钩与外置勾环；绝缘杆体的前段布置有收紧和展开装置，收紧和展开装置包含有螺旋紧线装置、操作把手；螺旋紧线装置通过操作把手进行收紧或展开调节操作。本发明能保证拉紧两侧导线的稳定性，实现绝缘伸缩杆和开关的有机组合。简化了旁路系统的安装方式，又保证了线路快捷开断的完美实现，设计精巧，造价便宜，轻便实用，供电的可靠性大幅度提高。
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公开(公告)号：CN112330050A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011307593.8
申请日：2020-11-20
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司营口供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种基于双层XGBoost考虑多特征的电力系统负荷预测方法，采用CART树作为基学习器，输入预处理后的历史负荷和特征数据，通过构建多个弱学习器逐层训练得到模型并筛选显著影响负荷的特征集。在第二层模型训练过程中，引入K折交叉验证划分数据的训练集、测试集，避免对模型超参数的影响，最后向模型输入测试集特征得到最终的预测结果。本发明的优点：能够避免对数据特征的标准化、处理字段缺失的数据，不用关心特征间是否相互依赖、且模型学习效果好；为电力系统负荷精准预测提供一种新的预测方法，能够保证电力系统安全稳定的运行、保证供电的可靠性、提高社会经济效益。
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公开(公告)号：CN112330051B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202011307595.7
申请日：2020-11-20
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司营口供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N3/044 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/088
Abstract: 一种基于Kmeans与FR‑DBN的短期负荷预测方法，利用Kmeans结合共轭梯度法(FR)改进深度学习网络(DBN)的组合模型进行电力系统负荷预测，通过Kmeans聚类算法分批数据加快学习速率，同时将DBN无监督特征学习机制引入负荷预测模型中，再利用FR共轭梯度法进行优化，并将预测结果与预测所需时间分别和传统预测模型进行比较。本发明的优点：基于无监督特征学习这一视角展开，解决权重的选取带有一定的主观性这一问题，具有加快学习速率、提升预测精度优势，对保证电网安全稳定的运行具有十分重要的意义，为电力系统负荷预测提供一种新的预测方法。
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公开(公告)号：CN112615431A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011453470.5
申请日：2020-12-12
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司葫芦岛供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提出的是一种基于云边协同技术的配电台区故障快速处置方法。通过建立配电台区故障快速处置云边协同系统架构，通过分布式决策和去中心化的业务实现，即使边端设备暂时离开云端独立工作，依然能解决大部分问题，并且能够与云端协同，从而降低云中心压力，提高业务服务的实时性。在低压各分支及末端部署感知装置；智能配变终端通过轻量化本地智能算法；故障发生时，智能配变终端根据实时量测数据，综合判定故障点位置。本发明通过分布式决策和去中心化的业务实现，即使边端设备暂时离开云端独立工作，依然能解决大部分问题，并且能够与云端协同，从而降低云中心压力，提高业务服务的实时性。适宜作为故障快速处置方法应用。
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公开(公告)号：CN112330051A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011307595.7
申请日：2020-11-20
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司营口供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种基于Kmeans与FR‑DBN的短期负荷预测方法，利用Kmeans结合共轭梯度法(FR)改进深度学习网络(DBN)的组合模型进行电力系统负荷预测，通过Kmeans聚类算法分批数据加快学习速率，同时将DBN无监督特征学习机制引入负荷预测模型中，再利用FR共轭梯度法进行优化，并将预测结果与预测所需时间分别和传统预测模型进行比较。本发明的优点：基于无监督特征学习这一视角展开，解决权重的选取带有一定的主观性这一问题，具有加快学习速率、提升预测精度优势，对保证电网安全稳定的运行具有十分重要的意义，为电力系统负荷预测提供一种新的预测方法。
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