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公开(公告)号：CN110991188A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201910876434.0
申请日：2019-09-17
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 珠海优特电力科技股份有限公司
IPC: G06F40/30 , G06F40/211 , G06F40/289 , G06Q50/06 , G06Q10/06
Abstract: 本申请实施例提出的应用于配网调度智能成票系统的成票方法，包括获取用户输入的关于开票的自然描述语言；调用分词算法模型将接收到的自然描述语言进行切词和基础语义识别，输出识别结果；调用智能成票模型根据得到的识别结果在句型库中进行匹配，基于匹配到的句型选取对应的开票模板，向开票模板中导入开票参数完成开票。通过根据分词模块的分析结果在句型库里进行匹配，分析出分词结果对应的句型，并找出合适的句型对应的开票模板，带入参数进行智能开票处理并生成操作票表单，从而智能生成调度指令票和智能生成倒闸操作票，有效降低调度员的工作强度，提高开票效率，此外，结合系统已有的防误判断模块可以避免误操作。
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公开(公告)号：CN117372909A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311436977.3
申请日：2023-10-31
Applicant: 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杭州市临平区供电公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种用于无人机巡检的多源数据融合方法、系统和无人机，包括通过无人机搭载的传感器设备，获取配电线路设备的第一目标图像；将所述第一目标图像输入预先训练好的目标识别模型进行目标识别和缺陷预测，得到第一目标类型和第一缺陷类型；根据所述第一目标类型和所述第一缺陷类型，对所述无人机进行参数调整，并通过调整后的无人机对所述配电线路设备进行拍摄。本发明通过部署前端计算和AI芯片技术，配合轻量化目标识别与深度学习算法，实现了对缺陷的实时检测，并通过增量学习，提高了无人机对异常情况的感知能力，能够对电力设备中的缺陷进行更准确地检测，减少发生事故的风险，确保了电力系统的稳定运行。
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公开(公告)号：CN119051018B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411523987.5
申请日：2024-10-30
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州市临平区供电公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本申请属于计算机技术领域，公开了一种基于人工智能的光伏负荷预测方法及装置，该方法，包括：获取光伏电站的历史光伏数据；基于数据同胚的生成对抗网络对历史光伏数据进行扩充，得到训练数据集；采用训练数据集训练基于探索式梯度下降的全连接神经网络，得到特征提取模型；获取待测光伏数据，并输入特征提取模型，得到目标特征数据；将目标特征数据输入训练好的特征降维模型，得到目标降维数据；将目标降维数据输入训练好的分类器模型，得到负荷预测区间。本申请能够解决了训练数据数量不足的问题，提高了特征提取模型的泛化能力、稳定性和模型性能。
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公开(公告)号：CN119293488A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411805678.7
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州市临平区供电公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N3/04 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电网韧性评估方法及系统，其中方法包括：将采集到的目标区域电网的监测指标数据和环境指标数据输入至预先训练好的电网韧性评估模型中进行评估识别，以得到韧性评估结果；所述监测指标数据包括电压数据、电流数据、谐波数据和功率数据，所述环境指标数据包括温湿度数据、线损数据和频率数据；其中，所述电网韧性评估模型的构建过程包括对其中的数据扩充过程、特征提取模型、特征降维模型和分类器模型分别进行训练，以得到所述电网韧性评估模型。本发明通过优化模型的训练过程以提高评估模型的评估的准确性。
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公开(公告)号：CN118761615B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411255330.5
申请日：2024-09-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州市临平区供电公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06N3/092 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的园区配电网韧性优化调度方法及系统，所述方法包括获取目标园区配电网的历史运行状态数据集；基于强化学习思想，根据历史运行状态数据集进行电网调度模拟交互训练，构建配电网韧性动态优化调度模型；获取目标园区配电网的实时运行状态数据，将实时运行状态数据输入配电网韧性动态优化调度模型进行优化调度分析，生成对应的配电网实时最优调度策略；根据配电网实时最优调度策略，对目标园区配电网进行电网韧性优化调度。本发明实现了园区电网的实时状态监测分析和智能化电网韧性优化调度，能及时有效地应对突发事件和非线性冲击负荷影响，为园区配电网的供电质量和供电安全提供可靠保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119293488B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411805678.7
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州市临平区供电公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N3/04 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电网韧性评估方法及系统，其中方法包括：将采集到的目标区域电网的监测指标数据和环境指标数据输入至预先训练好的电网韧性评估模型中进行评估识别，以得到韧性评估结果；所述监测指标数据包括电压数据、电流数据、谐波数据和功率数据，所述环境指标数据包括温湿度数据、线损数据和频率数据；其中，所述电网韧性评估模型的构建过程包括对其中的数据扩充过程、特征提取模型、特征降维模型和分类器模型分别进行训练，以得到所述电网韧性评估模型。本发明通过优化模型的训练过程以提高评估模型的评估的准确性。
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公开(公告)号：CN118646008B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411124422.X
申请日：2024-08-16
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州市临平区供电公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
Abstract: 本申请涉及配网优化技术领域，公开了一种冲击负荷影响下的区域级配网运行优化方法及装置，包括，获取冲击负荷特征，并生成冲击负荷随机变量；基于配网调控设备的当前运行状态随机生成初始种群，并根据配网预测负荷和冲击负荷随机变量确定初始种群的潮流状态量，筛选出满足预设约束条件的种群个体；对种群个体使用遗传算法进行迭代以求取最优解；根据最优解生成所述配网调控设备的状态调节策略，以对区域级配网进行运行优化。其有益效果是，降低一些大功率设备的冲击负荷对电网的负面影响，有效提升企业配网在大功率、非线性、高冲击性负荷下的电能质量。
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公开(公告)号：CN119227535A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411344844.8
申请日：2024-09-25
Applicant: 天津大学 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
IPC: G06F30/27 , G06F18/2113 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/049 , H02J3/00 , G06F113/04 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制的源荷时空相关性建模方法及系统，选取电网电力变压器变化的负载特征构建原始源荷数据集，构建为初始时间序列；设计时间注意力块，由时间注意力块构建时间‑卷积网络T‑TCN模型，由时间‑卷积网络T‑TCN模型输出源荷特征，进行动态评估，获得源荷时间序列相关数据中具有影响力的时间序列特征表示；在预测层构建源荷时空相关性模型，将具有影响力的时间序列特征输入至源荷时空相关性模型，以生成源荷场景。本发明利用时间序列数据的时空相关性，极大优化了电力系统的源荷场景生成方案。
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公开(公告)号：CN118761615A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411255330.5
申请日：2024-09-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州市临平区供电公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06N3/092 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供了一种基于强化学习的园区配电网韧性优化调度方法及系统，所述方法包括获取目标园区配电网的历史运行状态数据集；基于强化学习思想，根据历史运行状态数据集进行电网调度模拟交互训练，构建配电网韧性动态优化调度模型；获取目标园区配电网的实时运行状态数据，将实时运行状态数据输入配电网韧性动态优化调度模型进行优化调度分析，生成对应的配电网实时最优调度策略；根据配电网实时最优调度策略，对目标园区配电网进行电网韧性优化调度。本发明实现了园区电网的实时状态监测分析和智能化电网韧性优化调度，能及时有效地应对突发事件和非线性冲击负荷影响，为园区配电网的供电质量和供电安全提供可靠保障。
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公开(公告)号：CN118646008A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411124422.X
申请日：2024-08-16
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州市临平区供电公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
Abstract: 本申请涉及配网优化技术领域，公开了一种冲击负荷影响下的区域级配网运行优化方法及装置，包括，获取冲击负荷特征，并生成冲击负荷随机变量；基于配网调控设备的当前运行状态随机生成初始种群，并根据配网预测负荷和冲击负荷随机变量确定初始种群的潮流状态量，筛选出满足预设约束条件的种群个体；对种群个体使用遗传算法进行迭代以求取最优解；根据最优解生成所述配网调控设备的状态调节策略，以对区域级配网进行运行优化。其有益效果是，降低一些大功率设备的冲击负荷对电网的负面影响，有效提升企业配网在大功率、非线性、高冲击性负荷下的电能质量。
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