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公开(公告)号：CN116613821B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310855112.4
申请日：2023-07-13
申请人： 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司
摘要： 本发明提供了一种多能协同运行方法、运行平台、设备及存储介质，涉及电力系统技术领域，基于多能源综合系统，多能源综合系统包括多个分布式能源和储能设备，多能协同运行方法包括：获取各分布式能源和储能设备的相关参数，相关参数包括设备特性、出力特性及连接方式；将相关参数输入多能协同优化模型中，采用交替方向乘子法对多能协同优化模型进行求解，输出多能源综合系统中各分布式能源和储能设备的运行方案，多能协同优化模型基于成本目标函数和多约束条件构建，并以当前时间尺度下的用户侧成本最小为目标，成本目标函数当前时间尺度下的用电负荷数据及各分布式能源和储能设备的供电能力得到；实现了及时对多种能源进行协同控制。
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公开(公告)号：CN116599061A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310879623.X
申请日：2023-07-18
申请人： 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 浙江思极科技服务有限公司
发明人： 李颖毅 , 朱雷鹤 , 洪建光 , 翁格平 , 马丽军 , 李琪 , 任娇蓉 , 郑瑞云 , 蔡振华 , 杨建立 , 翁秉宇 , 娄一艇 , 江涵 , 韩寅峰 , 叶木生 , 刁永锴 , 黄俊惠 , 孙晨航 , 徐杰 , 胡铁军 , 徐重酉 , 刘鹏 , 邵栋栋 , 周俊 , 方云辉 , 金迪
IPC分类号： H02J3/00 , H02J1/00 , G06F30/27 , G06N20/00 , G06F113/04
摘要： 本发明提供一种基于强化学习的电网运行控制方法，涉及电网控制领域，所述方法包括：获取电网在当前时刻的初始数据；对初始数据进行预处理，得到电网在当前时刻的运行数据；通过强化学习算法，得到电网的控制动作；将电网在当前时刻的运行数据和控制动作输入电网环境动力学模型，得到所述控制动作对应的电网的状态转移和控制动作对应的奖励；根据电网的状态转移和控制动作对应的奖励，通过强化学习算法，更新电网的控制动作；当控制动作对应的奖励连续预设次数均超过预设奖励阈值时，停止更新电网的控制动作，并根据最后一次更新的控制动作控制电网的控制单元运行。本发明可提高电网运行的准确性。
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公开(公告)号：CN114579226A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202111505403.8
申请日：2021-12-10
申请人： 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种轻量化人机交互终端系统，解决了现有技术的不足，包括轻量化人机终端画面组件渲染模块，用于将基本图元和电气图元转成形状对象；GIS可视化展示模块，用于对点、线、面三类图元图层的绘制、样式拓展以及开放接口；人机终端画面联动模块，用于对画面脚本进行集成与解析；广域推送告警分析模块，用于对于获取的信息进行分析处理；轻量化人机终端画面组件渲染模块同时与GIS可视化展示模块、人机终端画面联动模块和广域推送告警分析模块相连接，GIS可视化展示模块、人机终端画面联动模块和广域推送告警分析模块与交互客户端相连接。
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公开(公告)号：CN113256766B
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110792362.9
申请日：2021-07-13
IPC分类号： G06T11/80 , G06F3/0487 , G06F3/0484
摘要： 本发明提供了一种电力图形画面的获取方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：响应于起始页面显示指令，在图形显示界面显示电力图形文件的起始页面；当接收到对点信号通知时，确定对点信号通知包含的对点信号参数；获取对点信号参数的指针移动轨迹信息；在电力图形文件的起始页面，基于指针移动轨迹信息控制鼠标指针，以在图形显示界面显示电力图像文件中的各个路径节点页面，并在显示到各个路径节点页面中的目标页面时，对目标页面进行截图操作，获得对点信号参数的电力图形画面；目标页面包含对点信号参数的对点信号测试信息。应用本发明提供的方法，通过指针移动轨迹信息控制鼠标指针，能够快速准确的获取到对点信号的电力图像画面。
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公开(公告)号：CN117454315B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311770009.6
申请日：2023-12-21
摘要： 本发明提供一种人机终端画面数据交互方法及系统，涉及数据交互技术领域，包括：安装行波传感器，获取故障电磁波，确定时间戳和行波传播速度，通过故障定位算法确定故障区域；根据故障区域获取故障电磁波的行波信号数据，同时获取电网拓扑数据，提取行波特征和拓扑特征，确定结构特征，识别电网拓扑图中节点最短路径，结合聚类系数进行特征融合，得到综合拓扑向量；基于图神经网络对综合拓扑向量进行编码，并对行波特征和编码后的综合拓扑向量进行节点特征融合，生成初始节点特征，结合预先引入的注意力机制，通过图神经网络更新初始节点特征，生成输入节点特征，结合行波特征，通过图神经网络中的随机森林模块进行故障定位，确定故障位置。
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公开(公告)号：CN114465214B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202210266299.X
申请日：2022-03-17
申请人： 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司
摘要： 本发明公开了基于5G通信技术的故障解列配置装置和方法，解决了现有技术的不足，方法包括以下步骤：步骤1，监测电网系统侧的状态，如果系统侧正常工作，则继续保持监测，如果系统侧发生故障，则跳转至步骤2；步骤2，在系统侧的故障解列装置动作，对系统侧开关进行断开，同时向系统侧的5G发送模块开出一副跳闸接点，然后5G发送模块通过5G网络发送跳闸控制信号至小电源侧的5G接收模块；步骤3，小电源侧的5G接收模块收到跳闸控制信号后，开出一副跳闸接点接入小电源侧保护装置内；步骤4，小电源保护装置对小电源侧开关进行断开。
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公开(公告)号：CN115864327A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211452297.6
申请日：2022-11-18
发明人： 陈东海 , 陈晗文 , 杨晓华 , 裘愉涛 , 方愉冬 , 胡铁军 , 郑建梓 , 张勇 , 杨勇 , 竺海波 , 王凯 , 励文伟 , 潘庆 , 黄旭聪 , 董艺 , 曹坚成 , 俞佳捷 , 叶夏明 , 崔林宁 , 顾芝瑕 , 丁武 , 王胜
IPC分类号： H02H7/26
摘要： 本发明公开了一种配电网线路自适应旁路保护方法，在配置母线故障快速切除保护的当前配电网系统中，充分利用现有资源，通过自适应跟踪配电网母线保护区域内线路间隔的运行状态和间隔旁路保护使能状态变化，按照预设切换逻辑，自适应切换线路间隔保护与间隔旁路保护模拟量、开关量，自适应切换线路间隔保护与旁路保护光纵通道回路和旁路保护跳合闸回路，实现配电网母线保护区域内1个或多个线路间隔双侧、单侧电气量保护功能的自适应替代和自适应恢复，解决当前配电网系统中冗余替代或旁路替代存在的不足问题，进一步提高配电系统供电可靠性，具有必要性、迫切性和可行性。
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公开(公告)号：CN115439873A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210954182.0
申请日：2022-08-10
申请人： 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司
IPC分类号： G06V30/422 , G06V30/414 , G06V10/764 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了基于电力CIM模型核验调度系统图形画面一致性的方法，包括以下步骤：步骤1，解析调度系统CIM‑E模型文件，得到所有设备连接信息；步骤2，解析调度系统CIM‑G图形画面文件，得到所有设备信息；步骤3，以CIM‑E模型文件解析得到的设备连接信息为基准，与以CIM‑G图形画面文件解析得到的设备信息进行比对，以此核验调度系统的图形画面关联是否具有一致性。本发明采用自动核对电力图形画面信息，省去了人工核对的人力消耗，极大地提高了工作效率，降低了成本，避免人工核对的方式极易出错的问题。
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公开(公告)号：CN113256766A
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202110792362.9
申请日：2021-07-13
IPC分类号： G06T11/80 , G06F3/0487 , G06F3/0484
摘要： 本发明提供了一种电力图形画面的获取方法及装置、存储介质及电子设备，该方法包括：响应于起始页面显示指令，在图形显示界面显示电力图形文件的起始页面；当接收到对点信号通知时，确定对点信号通知包含的对点信号参数；获取对点信号参数的指针移动轨迹信息；在电力图形文件的起始页面，基于指针移动轨迹信息控制鼠标指针，以在图形显示界面显示电力图像文件中的各个路径节点页面，并在显示到各个路径节点页面中的目标页面时，对目标页面进行截图操作，获得对点信号参数的电力图形画面；目标页面包含对点信号参数的对点信号测试信息。应用本发明提供的方法，通过指针移动轨迹信息控制鼠标指针，能够快速准确的获取到对点信号的电力图像画面。
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公开(公告)号：CN112001519A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010431204.6
申请日：2020-05-20
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国网浙江省电力有限公司宁波供电公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的电力负荷预测方法，包括：采集历史负载数据；使用多个并行卷积神经网络CNN组件来处理历史负载数据，得到序列数据；将并行结构引入深度神经网络模型DNN中；通过递归神经网络处理序列数据得到一个隐藏的对应状态列表；将其他类型的特征纳入到我们的预测模型中作为模型的DNN部分的输入，进行负荷预测。使用不同类型的神经网络组件对可能影响负载消耗的不同类型的因素进行建模，并使用多个卷积神经网络CNN组件从历史负载序列中学习丰富的特征表示，然后使用基于LSTM的递归神经组件对历史加载中的变异性和动力学进行建模，以达到提前一天进行每小时的电力负荷预测的目的。
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