-
公开(公告)号：CN110148934B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201910240796.0
申请日：2019-03-27
申请人： 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
发明人： 张心心 , 章立宗 , 蒋正威 , 张锋明 , 周进 , 余杰 , 金学奇 , 吴凌燕 , 叶淑英 , 陈水标 , 陈培东 , 孙滢涛 , 葛晶 , 李康毅 , 罗刚 , 付俊强 , 蒋玮 , 金志洋
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种考虑二次转供的配电网负荷转供方法，利用遗传算法求解二次转供过程，二次转供以最大可转移负荷量为目标函数，本发明在充分考虑线路约束以及主变约束的条件下，将停电负荷的转供路径进行优选，在目标变电站容量不足时，通过二次转供提高供电恢复量，该方案可以有效提高负荷的转供成功率同时减小负荷的恢复时间，从而减小负荷因变电站而造成的停电损失。
-
公开(公告)号：CN114510513A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202111658352.2
申请日：2021-12-31
申请人： 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 杭州辰青和业科技有限公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F16/29 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种用于光伏功率超短期预测的短临气象预报数据处理方法，包括如下步骤：首先，通过卫星反演辐射模型，补充光伏电站历史辐射数据的不足情况；然后，利用卫星外推技术获得分钟级卫星外推云图，为光伏功率超短期预测提供高精度的短临气象预报数据。本发明实现了卫星反演辐射技术，弥补因辐射监测站少导致的历史实况数据不足情况，为实现高效准确的光伏发电功率预测提供数据支撑。通过卫星外推模型得到卫星云图预报数据，即获取分钟级云图信息，为光伏功率超短期预测提供了高精度的短临气象预报数据，为光伏功率超短期预测准确率提供了数据基础。
-
公开(公告)号：CN112163689A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010833386.X
申请日：2020-08-18
申请人： 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江嵊州市供电有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度Attention‑LSTM的短期负荷分位点概率预测方法，首先，设计一种基于深度Attention‑LSTM网络的短期概率负荷预测模型；其次，选取负荷影响因素构建输入输出特征向量，并对原始数据进行数据预处理，得到训练集、验证集和测试集；最后，应用短期概率负荷预测模型进行短期概率负荷预测，得到预测结果。本发明建立了负荷概率分布对应的分位点预测方法，采用Pinball损失函数建立可靠性度量标准，度量特定分位点条件下的负荷概率预测的可靠性。
-
公开(公告)号：CN118589465A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410496644.8
申请日：2024-04-24
申请人： 国网浙江省电力有限公司双创中心 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司
摘要： 本发明公开了基于防止连锁过载的地区电网负荷转移策略编制方法，属于电网安全分析技术领域，包括：对地区电网的主变压器和线路进行分析识别越限和重载故障节点；对存在故障节点的地区电网进行分区；通过拓扑搜索确定负荷转移路径和目标节点；构建负荷转移策略库；识别导致设备越限的策略作为第一负荷转移策略；确定电网的潮流影响区域，基于潮流影响区域确定负荷转移后导致设备越限的负荷转移策略作为第一负荷转移策略；评估合环操作识别导致线路越限的策略作为第二负荷转移策略；以最小化平均重载率为目标优化剩余策略，得到最优方案。本方案通过剔除会导致设备越限和线路越限的负荷转移策略再进行负荷转移，提升了地区电网的安全性。
-
公开(公告)号：CN111768076B
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202010465852.3
申请日：2020-05-28
申请人： 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F16/901 , G06F16/906 , H02J13/00
摘要： 本发明公开了一种以电网事件为中心的监控告警信号聚类方法，包括如下步骤：步骤1：基于监控信息规范中的标准信号，提取特征信息形成标准信号特征点映射模型；步骤2：基于电力系统专家经验，按照人工分析电网事件的逻辑构建电网事件化模型；步骤3：基于历史电网事件分析报告和历史监控数据、量测数据，进行事件化模型推演与完善；步骤4：对监控告警信息进行结构化分析，匹配标准信号；步骤5：结合电网拓扑及运行方式进行事件化分析，结合遥测信息进行多维度交叉确认；步骤6：基于事件化分析结果，对事件相关的监控告警信号进行聚类。本发明有效减少监控告警信号的处置确认时间，减轻运行人员的工作压力，提高电网的监控管理水平。
-
公开(公告)号：CN113779338A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110900269.5
申请日：2021-08-06
申请人： 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/904 , G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种在电力领域的电网主网架供区联络图装置及展示方法，采用模块化的图形展示供区的模型数据和实时数据，所述模型数据包括供区名、供区内厂站数量、供区内线路数量，所述实时数据包括设备检修数、设备故障数、设备越限数和设备重载数；每个供区对应的模块化的图形与关联供区对应的模块化的图形之间通过供区联络线展示两者场站之间的连接关系。本发明以供区为一个整体去展示整个电网的运行状况，可以让使用者了解供区的基本情况，同时又可以通过点击事件触发设备的详细列表，了解更详细的设备数据。
-
公开(公告)号：CN111768076A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010465852.3
申请日：2020-05-28
申请人： 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/901 , G06F16/906 , H02J13/00
摘要： 本发明公开了一种以电网事件为中心的监控告警信号聚类方法，包括如下步骤：步骤1：基于监控信息规范中的标准信号，提取特征信息形成标准信号特征点映射模型；步骤2：基于电力系统专家经验，按照人工分析电网事件的逻辑构建电网事件化模型；步骤3：基于历史电网事件分析报告和历史监控数据、量测数据，进行事件化模型推演与完善；步骤4：对监控告警信息进行结构化分析，匹配标准信号；步骤5：结合电网拓扑及运行方式进行事件化分析，结合遥测信息进行多维度交叉确认；步骤6：基于事件化分析结果，对事件相关的监控告警信号进行聚类。本发明有效减少监控告警信号的处置确认时间，减轻运行人员的工作压力，提高电网的监控管理水平。
-
公开(公告)号：CN110148934A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910240796.0
申请日：2019-03-27
申请人： 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
发明人： 张心心 , 章立宗 , 蒋正威 , 张锋明 , 周进 , 余杰 , 金学奇 , 吴凌燕 , 叶淑英 , 陈水标 , 陈培东 , 孙滢涛 , 葛晶 , 李康毅 , 罗刚 , 付俊强 , 蒋玮 , 金志洋
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种考虑二次转供的配电网负荷转供方法，利用遗传算法求解二次转供过程，二次转供以最大可转移负荷量为目标函数，本发明在充分考虑线路约束以及主变约束的条件下，将停电负荷的转供路径进行优选，在目标变电站容量不足时，通过二次转供提高供电恢复量，该方案可以有效提高负荷的转供成功率同时减小负荷的恢复时间，从而减小负荷因变电站而造成的停电损失。
-
公开(公告)号：CN118282032A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410228727.9
申请日：2024-02-29
申请人： 国网浙江省电力有限公司双创中心 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司
摘要： 本发明公开了一种基于安全分析的电网故障处置方法，属于电网故障处置技术领域，包括：扫描电网中所有线路及变压器设备，获取电网故障事件；模拟电网故障事件查找关联故障点，基于关联故障点改变电网拓扑；对改变后的电网拓扑进行静态安全计算，并分析关联故障点动作后的电网损失负荷，基于静态安全计算结果和电网损失负荷生成结果文件；基于结果文件执行负荷转移路径搜索，确定负荷转移路径和负荷转移方式并制定对应的负荷转移策略库；基于负荷转移策略库结合负荷转移策略优化模型，基于最优策略进行故障处置。本方案考虑了关联故障点动作，能够使电网安全分析结果更加准确，提高了故障处置的可靠性。
-
公开(公告)号：CN114169226A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111366803.5
申请日：2021-11-18
发明人： 张锋明 , 俞键 , 朱峰 , 钱钢 , 张心心 , 孙滢涛 , 何智频 , 谢栋 , 徐恩 , 冉进文 , 叶淑英 , 陈水标 , 周进 , 李熙娟 , 许永远 , 吴洋 , 陈坊 , 梅青 , 赵天剑
摘要： 本发明公开了一种短期电力负荷预测方法、计算机设备以及存储介质，其中预测方法包括如下步骤：S1：获取天气预报数据以及电力负荷数据作为样本数据；S2：将样本数据清洗、归一化后分为训练集和测试集；S3：将样本数据利用KNN算法进行从大到小的排序并得到特征值K；S4：选取前K个特征值中包含的所有天气因子作为预测的输入端；S5：输入前K个特征值中包含的所有天气因子数据与历史电力负荷数据作为本次预测的训练数据；S6：采用BiLSTM建立电力负荷预测模型并调整BiLSTM超参数；S7：对预测误差进行对比分析；S8：对比分析后得到最佳预测结果的特征值K。本发明将大大提高短期电力负荷预测的精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
31 条记录 (耗时 0.034 秒)
