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公开(公告)号：CN113725908A
公开(公告)日：2021-11-30
申请号：CN202111021287.2
申请日：2021-09-01
申请人： 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 一种基于变流器极限传输功率的并网静态稳定性评估方法，包括以下步骤：利用短路容量比SCR表示虚拟同步型变流器系统并网的电网强度；建立变流器功率传输的等效电路，确定变流器功率传输矢量关系，计算传输的有功功率P；通过对传输的有功功率P求微分，推导最大传输功率点Pmax；计算得到SCRmin，并确定并网静态稳定性所需条件。本发明在高电力电子渗透的背景下，针对弱电网条件下电力电子变流器并网稳定性机理展开研究，为弱电网条件下基于变流器极限传输功率的并网静态稳定性评估提供理论支撑。本发明可以广泛在电网静态稳定性评估领域中应用。
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公开(公告)号：CN113725908B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN202111021287.2
申请日：2021-09-01
申请人： 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 一种基于变流器极限传输功率的并网静态稳定性评估方法，包括以下步骤：利用短路容量比SCR表示虚拟同步型变流器系统并网的电网强度；建立变流器功率传输的等效电路，确定变流器功率传输矢量关系，计算传输的有功功率P；通过对传输的有功功率P求微分，推导最大传输功率点Pmax；计算得到SCRmin，并确定并网静态稳定性所需条件。本发明在高电力电子渗透的背景下，针对弱电网条件下电力电子变流器并网稳定性机理展开研究，为弱电网条件下基于变流器极限传输功率的并网静态稳定性评估提供理论支撑。本发明可以广泛在电网静态稳定性评估领域中应用。
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公开(公告)号：CN118468186A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410659597.4
申请日：2024-05-27
申请人： 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/22 , G06N20/00 , G06N3/042 , G06N3/092 , G06N3/098 , G06N3/0895
摘要： 本发明涉及异常检测领域，提供了一种基于联邦学习机制的风电数据异常检测方法及系统。所述方法包括：基于联邦多尺度式图对比学习特征生成模型生成引导节点；选择待聚合邻居节点集合；获得目标节点的高价值信息关系子图；利用基于消息传递机制的GNN聚合高价值信息关系子图中各个关系下邻居节点的信息；在本地完成邻居信息聚合后使用多层感知机作为分类器预测数据的异常性；计算分类损失，通过损失训练形成本地模型；使用本地模型加权平均的方式对全局模型进行迭代，得到联邦风电数据异常检测模型，对分布式存储在各地的风电数据进行实时检测。本发明在缓解Non‑IID问题的同时解决了邻居信息缺失问题，提高检测精度。
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公开(公告)号：CN118674003A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410820372.2
申请日：2024-06-24
申请人： 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明提供一种基于强化学习的电力大模型流水线冻结训练优化方法，主要包含两个部分：基于梯度和梯度变化量的冻结决策算法、基于强化学习的冻结训练优化方法。本发明首先设计了基于梯度和梯度变化量的冻结决策算法，以获得良好的冻结判断标准及冻结策略。然后针对如何在训练过程中动态调整冻结判断标准的阈值以适应不同时间点模型状态差异的问题，提出一种基于强化学习的冻结训练优化方法，以梯度变化量、梯度大小及冻结策略实施前后一定训练轮次所需时间等数据为基础，通过强化学习方法动态调整冻结判断标准阈值，从而在加速训练和保障精度中取得平衡，最终提高电力大模型训练效率。
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公开(公告)号：CN118889425A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411002761.0
申请日：2024-07-25
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扬州供电分公司
IPC分类号： H02J3/06 , H02J3/00 , H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种基于分区聚合的主配微一体化分层时序生产模拟方法，其包括以下步骤：步骤S1：定义主配微网的聚合分区；步骤S2：建立上层时序生产模型；步骤S3：建立下层时序生产模型；步骤S4：设定约束条件；步骤S5：基于步骤S2‑S4，使用Cplex进行求解，获得时序生产模拟过程。本发明在优化主配微网电量平衡的基础上，提升了主配微网供电可靠性与新能源利用率，确保主配微网安全高效运行。
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公开(公告)号：CN118228176A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410362682.4
申请日：2024-03-28
申请人： 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/2113 , G06N3/042
摘要： 本发明涉及异常检测领域，提供了一种基于多尺度式图对比学习的风电数据异常检测方法及系统。所述方法包括：多尺度式图对比学习特征生成模型、使用生成特征进行基于强化学习的邻居选择、多关系图邻居信息聚合与模型训练。本发明首先针对风电异常数据的节点特征区分度不足，设计了一个多尺度式图对比学习特征生成模型，以获得更具区分度的特征以发现隐含的风电数据异常。然后针对结构不一致问题，提出一种基于强化学习的邻居选择机制，对于图数据里每个节点筛选出可以利于异常检测精度的邻居，从而增强目标节点的信息。最后提出一种邻居信息聚合与检测模型训练机制，从而获得高质量的节点表征，最终提高风电数据异常检测的精度。
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公开(公告)号：CN116231870B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202310333971.7
申请日：2023-03-31
申请人： 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司
摘要： 本发明公开了一种低压分布式光伏用户逆变器信息测绘终端、系统及方法，当前测绘终端包括：通讯端口中的第一端口分别与智能电能表以及光伏逆变器的数据输出端口通信连接，通讯端口中的第二端口与光伏自动重合闸断路器通信连接；测绘终端的第三端口与逆变器远程终端通信连接，且逆变器远程终端与分布式光伏电站的后台主站通信连接；测绘终端的电压采样端口接收光伏逆变器到保护断路器之间线路上的电压信号；测绘终端的电流采样端口接收光伏逆变器到保护断路器之间线路上的电流信号；电源端口连接到分布式光伏电站与电网之间的隔离开关上以从隔离开关上取电。应用本发明实施例，可以提升信息上报及控制的及时性。
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公开(公告)号：CN116231870A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310333971.7
申请日：2023-03-31
申请人： 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司
摘要： 本发明公开了一种低压分布式光伏用户逆变器信息测绘终端、系统及方法，当前测绘终端包括：通讯端口中的第一端口分别与智能电能表以及光伏逆变器的数据输出端口通信连接，通讯端口中的第二端口与光伏自动重合闸断路器通信连接；测绘终端的第三端口与逆变器远程终端通信连接，且逆变器远程终端与分布式光伏电站的后台主站通信连接；测绘终端的电压采样端口接收光伏逆变器到保护断路器之间线路上的电压信号；测绘终端的电流采样端口接收光伏逆变器到保护断路器之间线路上的电流信号；电源端口连接到分布式光伏电站与电网之间的隔离开关上以从隔离开关上取电。应用本发明实施例，可以提升信息上报及控制的及时性。
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公开(公告)号：CN118863236A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410841866.9
申请日：2024-06-27
申请人： 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司 , 南京瑞源电力科技有限公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于改进Voronoi图算法的配网故障信息管理系统，属于配网故障技术领域。包括：基于物联设备的配电网主动感知与实时数据监测功能；配电网多源信息系统实时量测数据融合与失电信息分析功能；构建基于改进Voronoi图算法的配电网故障自动推演过程，自下而上推演故障恢复过程；实现配网故障后日志自动填报与处置过程可视化展示功能。本发明构建基于实时量测数据接入分析与故障处置过程全景展示的配电网平台，助力构建动态电网的可视化管理。
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公开(公告)号：CN116341681A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310334951.1
申请日：2023-03-31
申请人： 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司
IPC分类号： G06N20/00 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种低压光伏用户发电负荷模型训练及预测方法，所述方法包括：根据负荷样本总数以及负荷样本分布的时间长度确定出样本周期的平均值；根据所述样本周期的平均值，对目标周期进行时间序列划分，得到目标周期内的区间分布序列；将区间分布序列划分为两个连续区间序列，并将所述连续区间序列作为当前序列，针对各个当前序列，获取时间序列模型的初始化参数，使用所述初始化参数初始化预先建立的时间序列模型；获取初始化后的时间序列模型在针对当前序列的预测值，计算预测值与当前序列对应的实际值的相对误差，直至得到目标模型。应用本发明可以提高光伏发电站负荷预测的准确性。
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