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公开(公告)号：CN109345151A
公开(公告)日：2019-02-15
申请号：CN201811434402.7
申请日：2018-11-28
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种面向电力信息物理系统的变电站综合风险评估方法，包括变电站通信网络拓扑分析、变电站数据传输路径分析、变电站通信网络攻击图构建和变电站节点综合风险评估四个过程。本发明在变电站电力信息物理系统环境下，建立攻击图，针对不同的入侵路径，分析变电站信息网络遭受攻击的可能性，从而能够对变电站信息物理网络中的数据传输路径的风险进行评估。
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公开(公告)号：CN109657913A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811366392.8
申请日：2018-11-16
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种考虑分布式电源的输配电网联合风险评估方法，首先在输电系统进行风险评估，分析得到输电网母线的功率概率分布。将输电网母线的功率概率分布代入配电网根节点，考虑有分布式电源接入的配电网可能存在的孤岛运行方式，在配电网出现故障时，进行供电充裕度分析，确定配电网用户的供电风险。本发明提供的风险评估方法，不仅能够考虑了配电网内的运行状态，提升电网风险评估的准确性，而且能够考虑到了输电网运行方式的变化对配电网用户供电可靠性的影响。
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公开(公告)号：CN109657913B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201811366392.8
申请日：2018-11-16
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种考虑分布式电源的输配电网联合风险评估方法，首先在输电系统进行风险评估，分析得到输电网母线的功率概率分布。将输电网母线的功率概率分布代入配电网根节点，考虑有分布式电源接入的配电网可能存在的孤岛运行方式，在配电网出现故障时，进行供电充裕度分析，确定配电网用户的供电风险。本发明提供的风险评估方法，不仅能够考虑了配电网内的运行状态，提升电网风险评估的准确性，而且能够考虑到了输电网运行方式的变化对配电网用户供电可靠性的影响。
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公开(公告)号：CN114531175B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202010596819.4
申请日：2020-11-03
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国家电网有限公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种考虑信道相关性的电力线信道通信特性影响因素分析方法，其步骤如下：步骤一：建立网络的传输矩阵；步骤二：获取给定的网络拓扑结构及相关网络参数，计算主信道及各关联子信道的信道电压传输特性，计算信道输入阻抗特性；步骤三：计算子信道与主信道之间的信道相关系数#imgabs0#；步骤四：计算整个网络的信道电压传输特性和网络的输入阻抗特性；步骤五：得到信道电压传输特性和输入阻抗特性的模型；步骤六：分析信道电压传输特性和输入阻抗特性的模型；本发明方法准确，可信度高，既弥补了目前有关电网结构及网络参数对电力线通信载波性能的影响研究较少的不足。
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公开(公告)号：CN114531175A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202010596819.4
申请日：2020-11-03
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国家电网有限公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种考虑信道相关性的电力线信道通信特性影响因素分析方法，其步骤如下：步骤一：建立网络的传输矩阵；步骤二：获取给定的网络拓扑结构及相关网络参数，计算主信道及各关联子信道的信道电压传输特性，计算信道输入阻抗特性；步骤三：计算子信道与主信道之间的信道相关系数；步骤四：计算整个网络的信道电压传输特性和网络的输入阻抗特性；步骤五：得到信道电压传输特性和输入阻抗特性的模型；步骤六：分析信道电压传输特性和输入阻抗特性的模型；本发明方法准确，可信度高，既弥补了目前有关电网结构及网络参数对电力线通信载波性能的影响研究较少的不足。
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公开(公告)号：CN111262337A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN201811448580.5
申请日：2018-11-30
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC分类号： H02J13/00
摘要： 本发明公开了一种基于远程调阅的主、配网一体化SCADA操作方法，首先在基于远程调阅的主配一体化系统架构下跨域实时库访问，实现主配网一体化的信息展示功能；其次，在基于远程调阅的主配一体化系统架构下的跨域权限管理，实现对SCADA操作的权限控制；再次，通过基于远程调阅的跨域消息机制，实现了消息的跨域互传，最终实现了在远程调阅基础上的Tip显示、参数检索、遥信遥测的置数封锁、告警抑制、曲线查询、标志牌操作等功能。本发明通过上述操作这些功能共同组成了在远程调阅基础上的SCADA操作方法。
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公开(公告)号：CN110263172A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910563099.9
申请日：2019-06-26
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 河海大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种电网监控告警信息事件化自主识别方法，包括以下步骤：步骤1：收集所需的基本数据；步骤2：梳理电网变化相关的特征信息，构建事件化规则库；步骤3：运用规则对告警信息进行判定，形成事件初步分类结果并转化成向量；步骤4：对原始监控告警信息进行数据预处理，生成特征向量，与初步分类结果的向量结合构造训练样本集；步骤5：采用卷积神经网络分类模型对训练样本集进行训练和学习；步骤6：利用训练好的卷积神经网络模型，获得该监控事件的精确识别结果。该方法可以实现对电网告警事件和业务事件的自主识别，有效减轻监控业务人员的监屏压力，提升日常监视和事故异常处置工作效率。
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公开(公告)号：CN109301822A
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201811269654.9
申请日：2018-10-29
申请人： 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种主配一体事故恢复处置方法及系统，它基于能量管理系统和配网自动化系统独立分析，并通过信息交互实现主配网恢复的协同处置。该方法包括主网事故恢复处置、配网事故恢复处置和主配信息交互三部分，事故情况下，主网事故恢复处置模块基于能量管理系统生成主网模型范围的恢复方案，同时把需要配网协助恢复的低压母线或线路通过主配信息交互发送给配网自动化系统，配网事故恢复处置模块基于配网自动化系统对上述恢复目标生成配网模型范围的恢复方案，并将配网潮流转移情况发送给能量管理系统校验，最终生成主配一体的事故恢复处置方案。该方法能够结合设备故障自动生成主配一体的全网事故恢复处置方案，有效缩短供电恢复时间，提升调度事故处置效率。
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公开(公告)号：CN118100134A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410044031.0
申请日：2024-01-11
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/46 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/092
摘要： 本申请涉及一种基于图卷积网络强化学习的机组组合求解方法，包括当前时间子段电力系统中发电机组的状态集；结合预设奖励函数和预设约束条件，根据强化学习算法和电力系统中发电机组的状态集，得到当前时间子段的电力系统中发电机组的启停矩阵；重复上述步骤得到所有时间子段的电力系统中发电机组的启停矩阵，从而得到预设时间段的电力系统中发电机组的调度计划。本申请可以有效地捕捉机组、任务以及它们之间的复杂关系，使模型能够更好地理解机组之间的关系，有助于优化资源分配。并通过强化学习适应不断变化的条件和需求，使机组组合更具灵活性。本申请还涉及一种基于图卷积网络强化学习的机组组合求解装置、设备和存储介质。
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公开(公告)号：CN110263172B
公开(公告)日：2021-05-25
申请号：CN201910563099.9
申请日：2019-06-26
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 河海大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/35 , G06F40/289 , G06K9/62 , H02J13/00
摘要： 本发明公开了一种电网监控告警信息事件化自主识别方法，包括以下步骤：步骤1：收集所需的基本数据；步骤2：梳理电网变化相关的特征信息，构建事件化规则库；步骤3：运用规则对告警信息进行判定，形成事件初步分类结果并转化成向量；步骤4：对原始监控告警信息进行数据预处理，生成特征向量，与初步分类结果的向量结合构造训练样本集；步骤5：采用卷积神经网络分类模型对训练样本集进行训练和学习；步骤6：利用训练好的卷积神经网络模型，获得该监控事件的精确识别结果。该方法可以实现对电网告警事件和业务事件的自主识别，有效减轻监控业务人员的监屏压力，提升日常监视和事故异常处置工作效率。
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