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公开(公告)号：CN116760046A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202211204995.4
申请日：2022-09-29
申请人： 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 长沙理工大学
IPC分类号： H02J3/16 , H02J3/46 , H02J3/50 , G06F18/23213
摘要： 本发明属于配电网电压分区控制方法技术领域，具体涉及基于灵敏度聚类分析的配电网电压分区控制方法，首先进行潮流计算得到雅可比矩阵，进而计算各节点电压对于分布式电源出力的灵敏度，得到DG的无功电压控制空间矩阵，再通过K‑means算法进行聚类得到DG自适应分区，最后根据灵敏度和分区结果调节DG和无功设备出力进行电压调控。通过该方法进行电压控制能针对系统电压薄弱点进行定向补偿，实现分布式电源的分区调节，本发明提供的电压控制方法能有效提升系统电压水平，提高电能质量。
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公开(公告)号：CN114629122A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202011474952.9
申请日：2020-12-14
申请人： 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种交直流混合配电网线性潮流计算方法，包括以下步骤：获取交流电网中功率基准值、基准电压和基准电流，获取直流电网功率有名值、电压有名值和电流有名值，计算直流网络中功率、电压和电流的标幺值；获取每个直流节点的注入直流电压，计算每个节点的注入直流电流，建立直流网络模型；根据直流网络模型计算直流潮流数据；获取换流器公共连接点处的交流侧电压、有功功率和无功功率，获取换流器交流侧的电压、注入有功功率和注入无功功率，获取换流器直流侧的电压的电流，建立交流网络的潮流计算模型；根据交流网络的潮流计算模型获取交流潮流数据，本发明计算速度快，计算精度高，通用性强。
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公开(公告)号：CN108491969B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN201810222378.4
申请日：2018-03-16
申请人： 国家电网公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/2458 , G06F16/29
摘要： 本发明提出了基于大数据的空间负荷预测模型构建方法，包括如下步骤：1）建立空间预测数据库；2）将经济数据和电力负荷数据进行分类整理，构建负荷总量预测模型；3）开展用地性质分析工作；4）进行详细的用地划分，设置空间负荷预测所需要的参数种类；5）确定负荷预测所需的负荷密度指标及负荷同时率；6）通过空间负荷预测方法，计算各功能分区的负荷预测值，并结合用地规划图表征负荷的空间分布；7）对上述负荷总量预测及空间负荷分布预测阶段流程的输出结果进行校验。本发明改进传统以统计负荷消耗总量为主的预测方法，进而提出基于空间负荷预测的算法模型，为配电网规划区的进一步建设和改造提供可靠依据。
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公开(公告)号：CN109899930B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201910089483.X
申请日：2019-01-29
申请人： 国家电网有限公司 , 国网河南省电力公司经济技术研究院
摘要： 本发明提供一种大规模公共楼宇中央空调参与电网调峰的组合调控方法，包括如下步骤：S1、建立公共楼宇中央空调负荷模型；S2、公共楼宇内中央空调分为非蓄冷式中央空调和蓄冷式中央空调，并分别制定中央空调系统调控策略；S3、计算公共楼宇中央空调系统可调度容量；S4、构建公共楼宇中央空调系统参与电网调峰的组合调控模型。本发明对中央空调采取调峰策略后能有效减少负荷峰谷差，且采用蓄冷式中央空调对减小峰谷差作用更为明显；且对中央空调采取调峰策略后能降低系统内节点电压越限概率。
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公开(公告)号：CN104867261B
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201510308346.2
申请日：2015-06-08
申请人： 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国家电网公司
摘要： 本发明公开了供一种室外电力设备远程防盗报警方法及预埋防盗螺栓装置，将螺管拧在固定板上的螺孔内，并通过螺帽固定使螺管放置在水平地面上且固定板与地面水平，将螺管下端用橡胶塞堵住,将水泥浇筑在固定板下，待水泥凝固后，取下固定板，将电力设备放置在水泥浇注体使电力设备的底座螺孔与螺管孔对齐；在水泥浇注体的螺管周侧钻个盲孔，将松发开关安装在盲孔内，同时在电力设备底座上钻孔将松发开关设置在孔内，将松发开关与报警器和电源连接，将螺栓拧入底座螺孔和螺管内，拧紧后螺栓的活动壁位于壳体内；将销轴插入螺栓内，销轴与活动壁的凸块接触，销轴下端为锥形结构将活动壁挤压出去卡置在壳体内。
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公开(公告)号：CN118132657B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410242649.8
申请日：2024-03-04
申请人： 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 河南九域腾龙信息工程有限公司
IPC分类号： G06F18/2135 , H04L9/30 , G06F18/23213 , G06F18/20 , G06F18/2323 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及基于机器学习的能源大数据处理方法及系统，该方法包括：构建各能源数据实体中各时序区间的季节波动稀疏指数；计算各时序区间的波动表征强度，并计算各时序区间与各主成分之间的波动粘合系数，获取各时序区间的波动主成分契合指数；将电力契合无向图划分为各初始聚类簇，计算初始聚类簇中各对比节点组合的契合转换容易系数，计算各能源数据实体的数据保护价值评估指数；计算各加密等级的ECC修正私钥值，通过ECC加密算法对能源数据进行加密处理。本发明根据各个能源数据实体的数据保护价值评估指数，自适应获取ECC加密算法的私钥，提高加密安全性。
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公开(公告)号：CN114861977B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202210344179.7
申请日：2022-03-31
申请人： 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 四川大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2321 , G06N3/0442 , G06N3/096
摘要： 本发明涉及一种面向不均衡电力数据的蒸馏集成模式感知算法，包括如下步骤：S1：采用基于DGS的过采样技术，对存在态势分布不均衡的电力数据进行态势空间重构处理；S2：采用模型压缩技术，并结合LN机制和Attention机制，构建基于CLSTM神经网络的电力数据深度学习模式感知模型；S3：提出蒸馏式集成学习策略并进行优化，解决基学习机集群的冗余问题。本发明具有算法效能稳定、效率高、规模小的特点，同时能够解决基学习机集群的冗余问题。
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公开(公告)号：CN115018198B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202210770517.3
申请日：2022-06-30
申请人： 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 四川大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/2323 , G06F18/2415 , G06F18/15 , G06F18/22 , H02J3/00
摘要： 本发明属于电力需求侧管理技术领域，具体涉及一种考虑差异化需求响应方案的居民用户用电优化策略；它包括S1、基于Wasserstein距离构建用户数据模糊集精确化反映用户基准容量；基于用户各类模式的发生概率特征和基准容量制定画像；S2、针对居民用户行为的模糊性和长期画像的局限性等问题，构建计及双时间尺度的需求响应适配用户优选机制；S3、针对价格型优选用户，采用模糊聚类模型重构电价时段；S4、综合价格型和激励型差异化需求响应方案辨识方式，建立日前‑日内两时段源荷互动鲁棒决策框架；提供一种提高需求响应潜力用户优选的决策精度，提升源荷匹配水平、用户响应意愿和风光消纳水平的考虑差异化需求响应方案的居民用户用电优化策略。
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公开(公告)号：CN117477662A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311373489.2
申请日：2023-10-23
申请人： 国网河南省电力公司经济技术研究院 , 国家电网有限公司
发明人： 郭建宇 , 李锰 , 马杰 , 孙义豪 , 张又文 , 景川 , 杨卓 , 李科 , 郭勇 , 全少理 , 苗福丰 , 齐升强 , 贾淋茗 , 张艺涵 , 于昊正 , 皇甫霄文 , 樊江川 , 王锐 , 刘洋 , 王洋 , 李斐
摘要： 本发明公开了一种配电网多逆变器分布式抗扰协同控制器及控制方法，属于配电网运行控制技术领域，其包括：数据量测模块，用于量测配电网逆变器的并网点电压；扰动观测模块，与所述数据量测模块连接，用于将配电网逆变器i的并网点电压作为输入量，生成综合扰动估计值和逆变器电压信息向量；分布式协同控制模块，与所述扰动观测模块连接，根据逆变器与逆变器的电压信息向量、参考电压向量，生成逆变器与相邻逆变器之间的电压信息误差向量；反馈控制补偿模块，用于根据综合扰动估计值、逆变器与相邻逆变器之间的电压信息误差向量，通过反馈补偿控制律计算生成逆变器的电压控制输入信号。本发明实现配电网多逆变器系统的电压稳定控制能力。
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公开(公告)号：CN116596042A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310765808.8
申请日：2023-06-27
申请人： 国网河南省电力公司经济技术研究院
IPC分类号： G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的非侵入式典型用户负荷分解方法，方法包括以下步骤：步骤1：基于空洞残差网络的非侵入式负荷分解；步骤2：考虑不同特征权重的非侵入式负荷分解；步骤3：计及多尺度负荷特征信息的非侵入式负荷分解；步骤4：基于深层长短时记忆多输出模型的非侵入式负荷分解；本发明具有提高对浅层网络高水平提取能力、有效地提高分解性能、增大感受野同时提取多尺度特征信息的优点。
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