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公开(公告)号：CN108574290A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201810325358.X
申请日：2018-04-12
申请人： 国家电网有限公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/24
摘要： 本发明提供了一种受迫振荡的振荡源定位方法、装置、终端及可读存储介质，其中，该方法包括如下步骤：获取发电机转子的角度测量数据和有功功率测量数据；根据角度测量数据和有功功率测量数据得到多变量时间序列的马氏距离测量数据；根据马氏距离测量数据确定受迫振荡的振荡源位置。该方法通过建立角度测量数据和有功功率测量数据的多变量时间序列，并对多变量时间序列进行动态时间规整，之后得到这两个测量数据的多变量时间序列的马氏距离测量数据，最后根据马氏距离测量数据确定振荡源位置，降低了对起振时间的检测要求，提高了算法的实际可操作性，进而提高了振荡源定位的精度。
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公开(公告)号：CN109412144A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811196654.0
申请日：2018-10-15
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种柔性负荷的能量区块化管理装置，包括至少一个电力用户端接入控制设备和至少一个云平台设备，通过电力用户端接入控制设备采集预设范围内用户端的用电数据并发送，云平台设备接收所述用电数据进行分析，并根据分析结果生成控制指令；电力用户端接入控制设备根据控制指令控制关联电器开关动作。本发明实施提供的装置，可以进行本地实时控制或利用云平台设备进行智能分析，完成对大规模柔性负荷的能量区块划分以及精准管理，实现毫秒级、秒级、分钟级乃至长期的全时域用电管理，满足电网安全稳定运行和用户安全有序用电需要，用户可以通过终端查询相关数据，提高用户与电网的互动。
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公开(公告)号：CN109389522B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201811196653.6
申请日：2018-10-15
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种柔性负荷的能量区块化方法及系统，根据用电设备类型、用电地区及用电时段，对用电设备进行划分，形成多个能量区块；获取各能量区块的负荷特征值，并与相应的预设范围相比较；当各能量区块的负荷特征值属于相应的预设范围内时，设置相应的处理策略标签。通过本发明实施例提供的柔性负荷的能量区块化方法及系统，对柔性负荷进行的能量区块化划分，使得云端能基于终端模块采集的用电负荷信息进行差异化管理，既能实现以区块方式的对用电数据进行量测分析和策略控制，又能实现以终端模块个体的量测分析和策略控制，能满足电网调控的要求，又尽量保证了用户的用电需求。
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公开(公告)号：CN108574290B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201810325358.X
申请日：2018-04-12
申请人： 国家电网有限公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/24
摘要： 本发明提供了一种受迫振荡的振荡源定位方法、装置、终端及可读存储介质，其中，该方法包括如下步骤：获取发电机转子的角度测量数据和有功功率测量数据；根据角度测量数据和有功功率测量数据得到多变量时间序列的马氏距离测量数据；根据马氏距离测量数据确定受迫振荡的振荡源位置。该方法通过建立角度测量数据和有功功率测量数据的多变量时间序列，并对多变量时间序列进行动态时间规整，之后得到这两个测量数据的多变量时间序列的马氏距离测量数据，最后根据马氏距离测量数据确定振荡源位置，降低了对起振时间的检测要求，提高了算法的实际可操作性，进而提高了振荡源定位的精度。
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公开(公告)号：CN109389522A
公开(公告)日：2019-02-26
申请号：CN201811196653.6
申请日：2018-10-15
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种柔性负荷的能量区块化方法及系统，根据用电设备类型、用电地区及用电时段，对用电设备进行划分，形成多个能量区块；获取各能量区块的负荷特征值，并与相应的预设范围相比较；当各能量区块的负荷特征值属于相应的预设范围内时，设置相应的处理策略标签。通过本发明实施例提供的柔性负荷的能量区块化方法及系统，对柔性负荷进行的能量区块化划分，使得云端能基于终端模块采集的用电负荷信息进行差异化管理，既能实现以区块方式的对用电数据进行量测分析和策略控制，又能实现以终端模块个体的量测分析和策略控制，能满足电网调控的要求，又尽量保证了用户的用电需求。
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公开(公告)号：CN109768555A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811585280.1
申请日：2018-12-24
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/14
摘要： 本发明公开一种柔性负荷的能量区块化控制方法及系统，其中方法用于云端服务器，包括：根据用电设备类型、用电地区及用电时段，对用电设备进行划分，形成多个能量区块；获取输电线路的第一负荷特征值和多个能量区块的第二负荷特征值；根据第一负荷特征值和第二负荷特征值，设置各能量区块的动态阈值参数；将各动态阈值参数发送给与其对应的负控终端，控制负控终端根据动态阈值参数控制与负控终端连接的用电设备。本发明根据输电线路的第一负荷特征值和多个能量区块的第二负荷特征值的状态，可以灵活设置各负控终端的动态阈值参数，并根据各动态阈值参数控制对应的负控终端，使得各负控终端精准控制与其连接的用电设备。
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公开(公告)号：CN109768555B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201811585280.1
申请日：2018-12-24
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/14
摘要： 本发明公开一种柔性负荷的能量区块化控制方法及系统，其中方法用于云端服务器，包括：根据用电设备类型、用电地区及用电时段，对用电设备进行划分，形成多个能量区块；获取输电线路的第一负荷特征值和多个能量区块的第二负荷特征值；根据第一负荷特征值和第二负荷特征值，设置各能量区块的动态阈值参数；将各动态阈值参数发送给与其对应的负控终端，控制负控终端根据动态阈值参数控制与负控终端连接的用电设备。本发明根据输电线路的第一负荷特征值和多个能量区块的第二负荷特征值的状态，可以灵活设置各负控终端的动态阈值参数，并根据各动态阈值参数控制对应的负控终端，使得各负控终端精准控制与其连接的用电设备。
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公开(公告)号：CN117934380A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311795435.5
申请日：2023-12-22
申请人： 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T5/50 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09
摘要： 本发明涉及输电线路技术领域，提供一种基于压缩感知的输电线路部件缺陷检测与重建方法及装置，方法包括：获取输电线路部件的原始图像，并通过多尺度图像压缩感知方式对原始图像进行压缩采样；将压缩采样图像输入多尺度特征融合提取网络；将特征融合图分别像输入缺陷检测网络、图像重建网络，以得到缺陷检测结果、图像重建结果。由此，基于压缩感知和特征融合得到特征融合图像，再分别基于特征融合图像进行缺陷检测和图像重建，兼顾各个尺度特征，可以在检测时减小参数规模、减少计算压力以及减少检测时间，可以保证图像重建时细节的有效恢复，而且在重建网络中加入时间嵌入矩阵可以适应不同噪声干扰下的重建任务，进一步提升了重建效果。
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公开(公告)号：CN116708807A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310125528.0
申请日：2023-02-16
申请人： 国网江苏省电力有限公司常州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供一种监控视频的压缩重建方法、压缩重建装置，所述方法包括：基于混合高斯模型对监控视频的关键帧进行采样，进行监控视频的关键帧筛选；将监控视频转化为对应的视频快照后，进行监控视频的压缩与重建，以得到低采样率的重建视频；基于深度卷积网络进行监控视频的关键帧压缩，以得到关键帧热点区域重建图像；对重建视频和关键帧热点区域重建图像进行合成，得到最终的压缩重建视频。本发明使用视频快照压缩感知方法对所有视频帧进行压缩，基于深度卷积神经网络对关键帧的全部区域或部分区域进行压缩，之后再对压缩表示进行重建，对热点区域使用更高采样率以获得更优的重建质量，合成最终的重建视频，兼顾压缩速度与重建质量。
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公开(公告)号：CN109921462B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN201910170396.7
申请日：2019-03-07
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/38
摘要： 本发明涉及一种基于LSTM的新能源消纳能力评估方法及系统，将电网运行数据进行降维处理后得到新能源消纳能力影响因素对应的数据；将数据带入预先建立的映射关系模型，获得电网接纳新能源的实际出力；基于电网接纳新能源的实际出力和电网接纳新能源的理论出力之间的平均绝对误差百分比和均方根误差，对新能源消纳能力进行评估；其中，所述映射关系模型包括：通过LSTM深度神经网络训练得到新能源消纳能力影响因素与电网接纳新能源的实际出力之间的映射关系。
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