-
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
Applicant: 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: G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 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。
-
公开(公告)号：CN119965801A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510256149.4
申请日：2025-03-05
Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司
IPC: H02H7/26
Abstract: 本发明公开了一种配电网小电阻接地系统高阻接地保护方法及系统，该方法包括：对于同一母线上两条相邻配电线路零序电流和母线零序电压进行采集；当母线零序电压大于启动定值Uset或配电线路零序电流大于启动定值Iset或母线零序电压突变量大于启动值ΔUset时，对采集的两条配电线路零序电流与母线零序电压进行处理与计算，获得任一配电线路对应的角度差绝对值；比较角度差绝对值与整定值θset的大小，进行故障判断。本发明只需要采集相邻两条配电线路零序电流及母线零序电压，算法简单，易于在保护装置上实现并且通信依赖度和装置成本较低。
-
公开(公告)号：CN119624169A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411671145.4
申请日：2024-11-21
Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F17/15
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱与贪婪算法的调度分析方法，属于电力调度领域。该方法，包括以下步骤：依托电网现有数据中台、D5000平台，导入电网接入方案的台账信息；依托电网一张图，可视化先前接入的调度工程方案，并构建工程方案知识图谱；对调度工程停电方案进行分析，使用改进型贪婪算法进行停电范围分析；基于算法优化结果进行停电前后厂站容量分析。本发明优化了停电范围分析和容量预测，减少冲突和资源浪费，从而提升电网调度的智能化分析水平。
-
公开(公告)号：CN116341681B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202310334951.1
申请日：2023-03-31
Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司
IPC: G06N20/00 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 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。
-
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
Applicant: 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
Abstract: 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。
-
Patent Agency Ranking
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
Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司
Abstract: 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。
-
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
Applicant: 国网江苏省电力有限公司扬州供电分公司
Abstract: 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。
-
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
Applicant: 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: G06F18/2433 , G06F18/22 , G06N20/00 , G06N3/042 , G06N3/092 , G06N3/098 , G06N3/0895
Abstract: 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。
-
公开(公告)号：CN119166837A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411207029.7
申请日：2024-08-30
Applicant: 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 , 国网江苏省电力有限公司双创中心
Abstract: 本发明公开了一种电网图形管理方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：在当前版本电网图形的基础上，实时获取电网现场作业中与所述当前版本电网图形相关的增量更新信息；基于所述增量更新信息，生成所述当前版本电网图形对应的更新版本电网图形；根据所述增量更新信息对应的时间戳，将所述更新版本电网图形添加至图形版本时序链条中，所述图形版本时序链条中包括多个按时序排列的不同版本的电网图形所对应的时间节点。该方案可以实时跟踪当前版本电网图形的增量更新信息并基于增量更新信息生成更新版本电网图形，同时通过图形版本时序链条基于时间戳对各版本的电网图形进行时序管理，可以提高对不同版本电网图形进行管理的便捷性。
-
公开(公告)号：CN119005269A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410820368.6
申请日：2024-06-24
Applicant: 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: G06N3/063 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F9/50 , G06F16/901
Abstract: 本发明提供一种基于DAG结构深度学习模型任务放置的流水线训练优化方法，包含：异构GPU集群中计算节点内的并行模式确定问题、不同计算节点间的并行方案组合问题、有向无环计算图的任务放置问题。本发明首先设计了一种异构集群节点内的GPU并行模式求解算法，以获得适用于节点内部的所有可用的并行模式。然后针对每个计算节点的并行方案选择问题，利用隔板法确定不同类型节点的并行方案。最后通过贪心思想，设计有向无环图结点任务放置算法，分配深度学习模型对应的有向无环图中的每一个结点，基于流水线混合并行总时间为执行时间最长的阶段的训练时间这一原理，最终得到整体训练时间最小的最优方案。本发明提高了效率，可靠性高。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
18
records
(took 0.115 seconds)
