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公开(公告)号：CN115940273A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211709956.X
申请日：2022-12-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
Inventor： 虞伟 , 陈文进 , 张俊 , 王栋 , 金晨星 , 黄浩 , 陈菁伟 , 周玲 , 武晗 , 张若伊 , 甘纯 , 张引贤 , 李赢 , 姚斯磊 , 方海娜 , 潘永春 , 徐冉月 , 刘黎
Abstract: 本发明提供了一种海上新能源并网和调度运行管控方法及系统，涉及数据处理技术领域。目前，海上风力发电机组运行过程中风电机组功率调度方案不合理，导致海上风力发电并网可靠性较低，不利于海上风力发电的有效利用，本发明通过根据海上风电场环境数据预测海上风电功率；根据风电机组历史输出功率和风电机组实时输出功率进行风电机组安全预测获得风电机组安全预测结果；基于海上风电功率预测结果和风电机组安全预测结果生成风电机组功率分配策略；并通过并网调度运行策略进行优化从而进行并网功率输出调节和风电机组功率分配调节。提高海上风电并网可靠性和海上风力发电利用率，从而保障海上风电场稳定可靠运行的技术效果。
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公开(公告)号：CN118885806A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411340550.8
申请日：2024-09-25
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC: G06F18/2135 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了基于区域画像的电力负荷预测方法，涉及电力负荷预测领域。目前，电力负荷预测忽略区域特性对电力负荷的影响，导致预测结果的准确性和可靠性受到限制。本发明首先通过收集和预处理目标区域的相关数据，获取区域基准数据。然后，通过数据挖掘技术提取反映区域特性的关键指标，构建区域画像。基于这一区域画像，提取与电力负荷相关的特征，并结合历史电力负荷数据，构建电力负荷预测模型。最终，利用电力负荷预测模型对目标区域的区域画像信息进行预测，以获得更加准确的电力负荷预测结果。本技术方案能够综合考虑区域的各种特征，从而提高电力负荷预测的准确性和可靠性，为电力系统的优化运行提供有力的支持。
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公开(公告)号：CN118841980A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411320329.6
申请日：2024-09-23
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC: H02J3/00 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于调控云的分层分区新能源负荷预测方法及系统，涉及智能电网技术领域；目前，预测模型的准确度和精细度不高，本发明通过收集各个分区的新能源负荷数据，上传至调控云平台，基于调控云平台中嵌入的特征卷积层进行处理，输出新能源负荷特征数据；构建分层分区预测模型，将新能源负荷特征数据输入分层分区预测模型中，根据全局预测网络层进行全局负荷预测，输出全局负荷预测结果，根据局部预测网络层对各个分区进行局部负荷预测，输出多个局部负荷预测结果；融合全局预测网络层和局部预测网络层，输出负荷预测结果。本技术方案将全局性预测与局部区域的预测相结合，充分考虑各个分区的负荷特性，提高了负荷预测的精度。
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公开(公告)号：CN118364911A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410456108.5
申请日：2024-04-16
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC: G06N5/04 , G06N5/025 , H04L9/40 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种基于图模型的变电站网络安全告警因果推断方法，涉及电力系统网络安全领域，目前，变电站网络安全系统不能准确地识别和分析网络安全告警的因果关系。本发明包括以下内容：数据采集；数据预处理；图模型构建：将节点代表告警，边表示因果关系，计算节点和边的权重，形成有向图以表示网络安全告警之间的因果关系；因果推断：基于因果推断算法分析图模型，识别告警之间的因果关系和潜在影响；告警优先级分配：根据因果推断的结果来动态分配告警的优先级。本发明通过引入基于图模型的告警因果推断方法，成功解决了传统告警系统中存在的一系列技术问题，实现了更高效、更准确的网络安全监控和响应。
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公开(公告)号：CN116011210A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211709971.4
申请日：2022-12-29
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06Q50/06 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明提供了一种海上风资源的量化评估方法及系统，涉及风资源评估技术领域；目前风资源评估方法存在估算精度低，评估准确率不高；本发明包括步骤：通过确定海上的目标区域，在所述目标区域内，采集获取所述目标区域内的平均风速信息。采集获取所述目标区域内的有效风时数信息；采集获取所述目标区域内的平均空气密度信息；构建海上风资源量化评估模型；将所述平均风速信息、有效风时数信息和平均空气密度信息输入所述海上风资源量化评估模型内，获得量化评估结果。本技术方案通过构建海上风资源量化评估模型，使得对海上风资源量化评估结果更加准确，提高了海上风资源量化评估准确度，解决目前存在的估算精度低，评估准确率不高的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115013261B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210944185.6
申请日：2022-08-08
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
Inventor： 陈文进 , 虞伟 , 甘纯 , 黄浩 , 张引贤 , 钱建国 , 张静 , 王栋 , 金晨星 , 张俊 , 陈菁伟 , 张若依 , 李赢 , 姚斯磊 , 方海娜 , 潘永春 , 徐冉月 , 刘黎
Abstract: 本发明公开了一种用于海上风电场的状态监测方法及系统，属于海上风电场监测技术领域。本发明用于对海上风电场机组故障原因进行评估，并且对海上风电场中各个设备进行全面监测。本发明的用于海上风电场的状态监测方法，通过构建传感器布设模型、分层化通信模型、风电场运行状态模糊评价模型、海上风电机组故障预警模型，能够实现海上风电场的主要设备之间的信息共享以及数据通讯；进而根据采集到的数据进行评价，并对运行异常情况进行辨识，得到异常原因，实现海上风电场的全面状态监测，从而能提前发现海上风电场设备潜在故障的征兆，方案科学、合理，便于推广使用。
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公开(公告)号：CN119692718A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411890167.X
申请日：2024-12-20
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种结合短周期电力源荷预测的电网自适应调度方法，涉及电力预测技术领域。目前，短周期剧烈天气变化对电力源荷预测造成的不准确性；本发明包括：按照短周期预设时间粒度，获取天气变化信息并提取特征；根据时间粒度、天气特征及当前时间，构建相似日特征并基于其提取历史数据构建相似日数据库；对数据库进行预处理并聚合特征，获得相似日聚合特征；将天气特征输入电网预测模型，获得短周期电力源荷预测结果；根据预测结果的平衡关系，进行电网自适应调度。本技术方案通过结合相似日特征和堆叠LSTM模型，提高短周期新能源预测和短期负荷预测的准确性。
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公开(公告)号：CN119209526A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411536418.4
申请日：2024-10-31
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
Inventor： 钟宇军 , 黄浩 , 陈文进 , 张俊 , 张思 , 夏代军 , 詹志雄 , 姚斯磊 , 甘纯 , 方海娜 , 潘永春 , 徐冉月 , 陈菁伟 , 张若伊 , 李赢 , 王涛 , 张隆宇
IPC: H02J3/00 , H02J3/46 , H02J3/38 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N7/01 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种多时空耦合的区域风电概率预测方法，涉及风电功率预测技术领域。传统风电预测方法忽略了大气、海洋和海浪之间的相互作用，且难以应对复杂气象条件下的风电极端爬坡事件，导致预测准确性和可靠性较低。本发明包括以下步骤构建MCT中尺度耦合器、构建海‑气‑浪气象耦合模式、构建基于Bootstrap抽样的风电概率预测方法和构建风电极端爬坡事件概率预测模型。本技术方案通过多物理场耦合、概率预测与极端事件预警相结合，大幅提升区域风电功率预测的准确性、可靠性和安全性，适用于复杂的风电场场景特别是海上风电场，并能够有效增强电网的调度管理和风险防控能力，满足风电场运营和电力调度的需求。
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公开(公告)号：CN118300860A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410456106.6
申请日：2024-04-16
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC: H04L9/40 , H04L43/0823 , H04L69/08 , H04L69/22
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习和高级语义映射的电力网络异常检测系统，属于电力技术领域。当前电力网络对于未知类型的攻击监测能力不足。本发明包括：训练数据模块，用于对原始文本数据进行数据采集和数据处理，并通过映射模块对原始文本数据映射到统一的属性，得到历史网络流量安全行为轨迹、历史网络流量异常数据样本和变电站网络运行状态行为特征；映射模块；特征聚类模块；网络协议解析模块；网络行为特征；未知攻击分析模块；异常检测模块；显示终端；告警模块，告警模块用于生成告警日志并发送至管理员，实现及时安全告警。本发明降低平台使用难度，可使无相关专业背景的人员也可快速获取异常类型，及时研判并处置异常情况。
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公开(公告)号：CN112330210B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202011343469.7
申请日：2020-11-26
Applicant: 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F17/10
Abstract: 本发明公开了一种融合主网故障分析的配网风险评估方法，涉及电力运维领域。传统的配电网风险评估不考虑主网对配网的影响，仅从配网角度进行风险评估，评估不全面。本发明通过对主配网联合网络分析；以配网的馈线出口开关和主网的低压负荷进行关联；进行拓扑分析、状态估计、潮流计算；根据主网网架建立主网备自投模型；主网预想故障分析；将主网故障后果衍生到配网故障后果；利用主配网联合网络分析的结果，将主网的失电低压负荷映射到配网馈线上，随后找出由于主网故障造成的失电配网配变；将主网融于到原有风险评估算法中，考虑了主网对配网的影响，并结合二者进行协同风险评估计算；评估结果更为全面，有效提高评估的准确性。
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