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公开(公告)号：CN119669730A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510179474.5
申请日：2025-02-19
Applicant: 国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/092 , G06N3/098
Abstract: 本发明涉及电力数据分析技术领域，具体包括基于图计算的电力数据分析方法及装置，包括：构建电力网络图，深度学习处理多维及异构数据，分析动态变化预测趋势；结合强化学习优化电力调度，以最小化能源损耗为目标，匹配最优电力调度决策，解决电力系统运行过程中高维数据、异构数据处理复杂，无法精确预测电力系统变化趋势，缺乏有效调度决策技术问题，实现根据实时电网运行状态和预测趋势，进行自适应策略优化学习的目标，极大提升电力调度灵活性，以最小化能源损耗为目标，不断迭代优化精准匹配最优电力调度决策，提升电力系统数据分析效率，调整策略应对不断变化的供需状况和电网运行条件，最大限度地提升电网整体稳定性和可靠性技术效果。
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公开(公告)号：CN119181040A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411206079.3
申请日：2024-08-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司
Abstract: 本申请实施例公开了一种变电站操作器件的识别方法、装置、设备及介质。其中，该方法包括：将从变电站巡检视频中确定出的待识别视频帧输入目标识别模型中，得到变电站操作器件的识别结果；在所述识别结果中确定目标视频帧；所述目标视频帧中包括有预设数量个相同的变电站操作器件；基于相同的变电站操作器件之间的相对位置信息，在所述目标视频帧中确定满足目标位置关系的目标变电站操作器件。本技术方案通过目标识别模型在待识别视频帧中识别出包含变电站操作器件的目标视频帧，并基于相同的操作器件的相对位置信息，准确确定出满足目标位置位置关系的操作器件，为后续通过机器人对目标变电站操作器件进行操作提供支持。
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公开(公告)号：CN119005405A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411034661.6
申请日：2024-07-31
Applicant: 国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/26 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种基于数据驱动的动态碳排放因子预测方法，包括：获取历史负荷数据、非低碳电源和分布式新能源历史发电功率数据，识别配电网拓扑结构及电源和负荷接入位置，计算主网接入碳势；综合各类电源和负荷，仿真生成电网潮流数据，根据改进动态碳排放因子计算方法生成训练样本的标签；根据生成的标签和历史数据，构建初始样本集；基于Fea2Vec框架提取多变量时间序列的时序依赖关系；将初始样本集划分为训练集、验证集和测试集，带入Fea2Vec‑BiLSTM模型进行训练，在测试集误差收敛时截断训练过程；通过前向传播过程得到预测结果。本发明可以预测出未来一天的小时级区域动态碳排放因子，为低碳用能方式提供数据支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119009958A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411037824.6
申请日：2024-07-31
Applicant: 国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/23213 , G06F18/2337 , G06F18/20 , G06N7/01 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种基于模糊C均值混合密度网络的光伏发电功率预测方法，包括以下步骤：S1、收集光伏板出力数据和天气数据，并进行特征工程；S2、基于模糊C均值聚类法把数据划分为若干个模糊子集，在每个模糊子集训练混合密度网络，采用负对数似然函数和随机梯度下降算法，使用均方根误差来评估；S3、在FCM阶段输出各个簇上的光伏发电功率的预测期望值，在MDN阶段输出各个簇上光伏发电功率的概率密度函数，再结合隶属度权重对预测期望值和概率密度函数分别加权平均求得最终预测结果，并得到预测值的置信度区间。本发明可以更加科学的获得预测结果的可靠性和准确性，以便更好地规划和管理光伏发电系统。
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公开(公告)号：CN118970915A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411034660.1
申请日：2024-07-31
Applicant: 国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司
Abstract: 本发明公开一种分布式新能源低碳效益可视化方法，包括：获取负荷功率需求和电压需求，识别配电网拓扑结构，确定配电网中各个节点的电压和功率分布情况；结合机组注入碳排放强度，根据潮流计算结果和碳排放流理论计算目标配电网的基准碳排放流分布；将网架碳排放流分配至各个机组和负荷，计算得到各个负荷节点的校正碳势向量；获取各分布式新能源的出力情况，结合目标配电网的拓扑结构信息，计算分布式新能源的机组能流分布矩阵；将分布式新能源有功出力矩阵输入机组能流分布矩阵中，得到各分布式电源对于各个负荷的有功功率贡献，结合负荷节点的校正碳势向量，计算得到新能源机组的碳减排贡献结果。本发明有利于分布式新能源的低碳规划、运营和管理。
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公开(公告)号：CN119990549A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510469901.3
申请日：2025-04-15
Applicant: 国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司 , 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通供电分公司 , 东南大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/0635 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06T17/00 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/22 , G06F18/2431 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/0985 , G06N3/048
Abstract: 本申请提供了一种面向数字孪生体的多维数据融合分析方法及装置，涉及数据分析技术领域，包括：构建目标电厂中M个故障预测模型；对多个电厂系统进行多层级数据融合建模；将M个故障预测模型加载至多个系统级数字孪生体；对目标电厂进行多级故障转移分析；根据电厂故障状态转移图对电厂初始孪生体进行故障传导渲染，获得电厂数字孪生体；将M个实时设备运行数据加载至M个故障预测模型，获得M个设备运行状态后，在电厂数字孪生体进行M个设备运行状态可视化。通过本申请可以解决现有技术中由于缺乏对多维数据的有效融合，导致电厂运维效率较低的技术问题，通过构建电厂数字孪生体，实现设备运行状态的可视化，提高了电厂的运维效率。
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公开(公告)号：CN119417648A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411529500.4
申请日：2024-11-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/067 , G06F17/10
Abstract: 一种基于最大相关熵准则的配电网状态估计融合策略，相较于基本加权最小二乘估计法，采用最大相关熵准则，建立目标函数；依据最大相关熵准则结合可调Parzen窗，将基于最大相关熵准则的状态估值器用于配电网状态估计中；在传统量测系统的基础上充分利用相量量测系统，采用混合估计结构，分别对两种量测数据估计得到的结果进行融合处理，从而得到最优估计值；将基于最大相关熵准则的算法和融合结构相结合，用于配电网状态估计中，在改进的IEEE33节点配电网系统上进行仿真分析。本发明提出了一种基于最大相关熵准则的配电网状态估计方法，同时利用混合两阶段评估体系结构，在保证广泛使用的状态估计量测数据的前提下，充分利用高质量相量量测。
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公开(公告)号：CN119009957A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411034659.9
申请日：2024-07-31
Applicant: 国网江苏省电力有限公司徐州供电分公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F18/2113 , G06F18/2131 , G06F18/23213 , G06F18/2337 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开一种基于天气分类的短期光伏功率预测方法，包括以下步骤：通过计算皮尔逊相关系数，得出影响光伏输出功率的气象变量，筛选出相关性高的气象变量作为关键特征；将筛选的关键特征组合成向量，采用FCM方法对向量进行聚类分析，并将结果按照天气类型分类；对于不同天气类型，采用EWT‑LSTM组合预测模型对预测模块单元进行训练；根据预测日前的气象数据确定预测日的天气类型，将历史光伏数据和预测日前的气象数据作为输入，导入到EWT‑LSTM组合预测模型中，得到预测日的光伏功率预测结果。本发明基于FCM、LSTM和EWT相结合的组合预测模型，进行短期光伏发电功率预测，预测结果的精度高。
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