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公开(公告)号：CN106998099A
公开(公告)日：2017-08-01
申请号：CN201710106973.7
申请日：2017-02-27
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司龙岩供电公司
IPC: H02J9/06
Abstract: 本发明涉及一种不间断供电情况下移动储能供电系统接入退出控制方法，提供一移动储能供电系统拓扑结构，当所述移动储能供电系统拓扑结构为双级型拓扑结构时，其中交直流变换部分由两套PCS构成，电池侧PCS交流侧与电网相连，直流侧与储能系统相连，负荷侧PCS交流侧与负荷相连，直流侧与储能系统相连；储能系统与交直流变换部分的直流侧相连；移动储能供电系统与电网快速接口分为串联型接口柜和并联型接口柜，采用不同的控制方法实现移动储能系统的快速接入与退出。本发明提供的接口技术能够在不断电情况下实现移动储能系统的快速接入，在供电工作完成之后实现系统快速退出，降低运维人员工作量，提高工作效率，保证对负荷的不间断供电。
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公开(公告)号：CN106998099B
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201710106973.7
申请日：2017-02-27
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司龙岩供电公司
IPC: H02J9/06
Abstract: 本发明涉及一种不间断供电情况下移动储能供电系统接入退出控制方法，提供一移动储能供电系统拓扑结构，当所述移动储能供电系统拓扑结构为双级型拓扑结构时，其中交直流变换部分由两套PCS构成，电池侧PCS交流侧与电网相连，直流侧与储能系统相连，负荷侧PCS交流侧与负荷相连，直流侧与储能系统相连；储能系统与交直流变换部分的直流侧相连；移动储能供电系统与电网快速接口分为串联型接口柜和并联型接口柜，采用不同的控制方法实现移动储能系统的快速接入与退出。本发明提供的接口技术能够在不断电情况下实现移动储能系统的快速接入，在供电工作完成之后实现系统快速退出，降低运维人员工作量，提高工作效率，保证对负荷的不间断供电。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118174276A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410162421.8
申请日：2024-02-05
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司龙岩供电公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/15 , G06F18/2433 , H02J3/26
Abstract: 本发明公开一种低压光伏台区相序自动识别方法及装置，包括：获取预设时间段内的配电变压器三相电流数据以及用户电压数据，并将其组合，得到相序关联数据集；获取预设的筛选阈值；遍历计算相序关联数据集，当遍历到目标配电变压器三相电流数据时，判断其对应的三相不平衡度是否大于所述筛选阈值，若是，则将与目标配电变压器三相电流数据对应的相序关联数据去除，得到相序识别数据样本；对相序识别数据样本进行最大互信息系数的计算，得到电变压器三相电流数据中每一相电流的最大互信息系数；将最大互信息系数所在的目标相电流作为相序关联数据集中与其对应的用户电压数据的正确相序，从而实现对目标用户所属正确相序的识别。
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公开(公告)号：CN118739248A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410653907.1
申请日：2024-05-24
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司龙岩供电公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/23 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种低压台区运行状态评估方法及终端，该方法包括：获取低压台区的电力数据样本；基于深度自编码网络模型和所述电力数据样本构建数据降维模型；基于高斯混合模型和所述电力数据样本构建数据拟合模型；基于深度神经网络模型和所述电力数据样本构建数据评估模型；基于所述数据降维模型、数据拟合模型以及数据评估模型对所述低压台区的运行状态进行评估。本发明不仅能够提高数据处理的深度和广度，从而提高整体评估的准确性，还能够减少模型的数据处理量，从而提高评估效率。
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公开(公告)号：CN118690162A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410693048.9
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司龙岩供电公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开一种基于双层有向图的小区域光伏功率预测方法及终端，该方法包括：获取不同光伏站点的历史数据以及所述历史数据对应的气象数据；基于所述历史数据与所述气象数据之间的相关性构建静态有向图；基于所述历史数据与所述气象数据确定所述光伏站点之间的动态特征；根据所述动态特征构建每个时间步长下的动态图；将所述动态图与所述静态有向图融合得到动态图卷积循环模型；基于所述动态图卷积循环模型对包含所述光伏站点的区域进行功率预测。本发明能够适用于空间尺度较小的场景下，并获得精确度更高的光伏功率预测结果。
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公开(公告)号：CN112215410B
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202011018614.4
申请日：2020-09-24
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于改进深度学习的电力负荷预测方法，包括以下步骤：步骤S1:建立数据信息交互平台与监测系统交互通道，获取相关数据；步骤S2:对得到的相关数据进行预处理；步骤S3:采用EMD算法和自编码神经网络模型的复合深度学习算法，对预处理后的数据进行样本训练和样本重构，得到预测的复合数据；步骤S4:采用最小二乘法对预测的数据进行拟合，得到预测曲线函数。本发明有效避免了相关性小数据和异常数据的干扰及其影响，提高负荷预测精度及其计算速度，为电力系统负荷预测提供重要手段。
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公开(公告)号：CN112215410A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202011018614.4
申请日：2020-09-24
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于改进深度学习的电力负荷预测方法，包括以下步骤：步骤S1:建立数据信息交互平台与监测系统交互通道，获取相关数据；步骤S2:对得到的相关数据进行预处理；步骤S3:采用EMD算法和自编码神经网络模型的复合深度学习算法，对预处理后的数据进行样本训练和样本重构，得到预测的复合数据；步骤S4:采用最小二乘法对预测的数据进行拟合，得到预测曲线函数。本发明有效避免了相关性小数据和异常数据的干扰及其影响，提高负荷预测精度及其计算速度，为电力系统负荷预测提供重要手段。
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