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公开(公告)号：CN115021251A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210765825.7
申请日：2022-07-01
Applicant: 天津大学 , 南方电网数字电网研究院有限公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局
Inventor： 王成山 , 高世远 , 刘喆林 , 于浩 , 李鹏 , 习伟 , 蔡田田 , 陈波 , 邓清唐 , 杨英杰 , 周培 , 潘斌 , 胡筱曼 , 陈旗展 , 崔益国 , 陈浩河 , 董芝春 , 吴毅江 , 何欣欣 , 李信杭 , 曾土林 , 黄乐彬 , 徐浩庭
Abstract: 一种基于近端原子协调的数字配电网分布式状态估计方法：对于给定的包含多个区域的数字配电网，每个区域部署一个边缘计算装置，并输入各区域数字配电网的内部信息；各区域的边缘计算装置分别确定本区域的状态变量、区内约束矩阵和区间协调矩阵；各区域的边缘计算装置分别初始化状态估计的状态变量、原始拉格朗日乘子、对偶拉格朗日乘子；各区域的边缘计算装置采用近端原子协调算法求解基于半正定规划的原子化分布式状态估计问题，并与相邻区域的边缘计算装置进行信息交互；各区域的边缘计算装置全部完成信息交互后，更新迭代次数；各区域的边缘计算装置分别判断节点电压估计结果偏差是否大于估计收敛阈值。本发明有效提升了计算效率，减少了计算负担。
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公开(公告)号：CN115856503A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211508814.7
申请日：2022-11-29
Applicant: 广东电网有限责任公司中山供电局 , 天津大学 , 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G01R31/08 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明的基于线图卷积神经网络的配电网故障重构智能决策方法，立足于解决配电网网络参数不可知或不准确情况下的故障网络重构问题。本发明以数据驱动的方法，通过对配电网预想故障信息及网络重构策略的有效提炼，获得配电网故障与恢复策略的映射关系，从而避免了因配电网网络参数不可知或不准确情况下配电网供电恢复模型无法建立的问题。同时考虑到神经网络应用的快速性，当配电网发生故障时，将故障位置、功率信息等输入神经网络模型，可以快速获得故障网络重构策略，支撑故障发生后的配电网快速供电恢复，提升配电网供电可靠性。
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公开(公告)号：CN114707765B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210506246.0
申请日：2022-05-10
Applicant: 浙江大学 , 广东电网有限责任公司中山供电局 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Inventor： 彭勇刚 , 孙静 , 莫浩杰 , 胡丹尔 , 韦巍 , 潘斌 , 胡筱曼 , 李黔 , 陈旗展 , 崔益国 , 陈浩河 , 董芝春 , 吴毅江 , 何欣欣 , 黄宇行 , 彭博涛 , 张超 , 梁杰华 , 习伟 , 蔡田田 , 陈波 , 邓清唐 , 杨英杰 , 朱明增 , 符杰
IPC: H02J3/00 , G06F18/22 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/098
Abstract: 本发明涉及涉及电力系统短期负荷预测技术，旨在提供一种基于动态加权聚合的联邦学习负荷预测方法。该方法是由边缘计算装置采用本地数据进行神经网络训练，获得网络参数变化向量上传至云端服务器进行两两相似度计算生成相似度矩阵，并计算本轮训练中局部模型之间的一致度向量。然后基于每轮局部模型针对服务端验证集的准确度与局部模型之间的一致度，对不同局部模型的网络参数变化进行加权，实现局部模型清洗的效果，云端服务器将更新后的全局模型再下发至边缘计算装置，重复上述步骤，直至服务器达到预设训练轮数。本发明解决了现有技术中不能有效避免局部模型可能训练出的脏模型和联邦学习中的数据异构的问题，加快全局模型训练的收敛。
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公开(公告)号：CN114677584A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202111641799.9
申请日：2021-12-29
Applicant: 广东电网有限责任公司中山供电局 , 威胜信息技术股份有限公司 , 贵州电网有限责任公司贵阳供电局城南分局 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Inventor： 胡筱曼 , 李林峰 , 陈攀 , 李欣洋 , 潘斌 , 陈旗展 , 李黔 , 崔益国 , 陈浩河 , 董芝春 , 黄宇行 , 何欣欣 , 陆靖宇 , 麦涵 , 邱连 , 肖林松 , 范律 , 陈永 , 蔡田田 , 邓清唐 , 陈波 , 李肖博 , 杨英杰
IPC: G06V20/10 , G06V10/22 , G06V10/30 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种双注意力机制配电站水浸识别方法及系统，其中识别方法通过采集浸水场景图片集，构建基于Yolov4‑tiny的具有双注意力机制的检测网络，利用浸水场景图片集对检测网络进行训练，得到具有高检测精度和水浸识别能力的检测网络，最后将所述检测网络部署至边缘代理；同时，通过边缘代理获取周边环境图像并上传至云平台，更新浸水场景图片集，优化检测网络，从而使边缘代理能自适应复杂的场景。本发明旨在解决现有的配电站边缘端水浸环境下无法满足实时响应，以及检测精度较差且无法自适应复杂场景的技术问题。
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公开(公告)号：CN114707765A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210506246.0
申请日：2022-05-10
Applicant: 浙江大学 , 广东电网有限责任公司中山供电局 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Inventor： 彭勇刚 , 孙静 , 莫浩杰 , 胡丹尔 , 韦巍 , 潘斌 , 胡筱曼 , 李黔 , 陈旗展 , 崔益国 , 陈浩河 , 董芝春 , 吴毅江 , 何欣欣 , 黄宇行 , 彭博涛 , 张超 , 梁杰华 , 习伟 , 蔡田田 , 陈波 , 邓清唐 , 杨英杰 , 朱明增 , 符杰
Abstract: 本发明涉及涉及电力系统短期负荷预测技术，旨在提供一种基于动态加权聚合的联邦学习负荷预测方法。该方法是由边缘计算装置采用本地数据进行神经网络训练，获得网络参数变化向量上传至云端服务器进行两两相似度计算生成相似度矩阵，并计算本轮训练中局部模型之间的一致度向量。然后基于每轮局部模型针对服务端验证集的准确度与局部模型之间的一致度，对不同局部模型的网络参数变化进行加权，实现局部模型清洗的效果，云端服务器将更新后的全局模型再下发至边缘计算装置，重复上述步骤，直至服务器达到预设训练轮数。本发明解决了现有技术中不能有效避免局部模型可能训练出的脏模型和联邦学习中的数据异构的问题，加快全局模型训练的收敛。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114169593A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111410243.9
申请日：2021-11-24
Applicant: 广东电网有限责任公司中山供电局 , 南方电网数字电网研究院有限公司 , 浙江大学
Inventor： 胡筱曼 , 潘斌 , 陈旗展 , 崔益国 , 陈浩河 , 董芝春 , 王干军 , 黄宇行 , 陆靖宇 , 麦涵 , 何欣欣 , 蔡田田 , 邓清唐 , 陈波 , 彭勇刚 , 莫浩杰 , 胡丹尔 , 孙静 , 翁楚迪 , 韦巍
Abstract: 本发明涉及电动汽车充电技术，旨在提供一种基于负荷预测和深度强化学习的台区电动汽车有序充电方法。包括：根据变电站历史充电剩余容量信息，使用全连接前馈神经网络预测未来剩余充电容量；根据弹性电价机制和预测的未来剩余充电容量，使用基于DQN的深度强化学习算法调整电动汽车充电策略，控制电动汽车接入充电桩的数量。本发明将负荷预测方法引入到电动汽车有序充电运算中，将预测的未来剩余充电容量作为电动汽车充电调度的依据，比传统方法更具实时性、超前性。通过引入深度强化学习到电动汽车有序充电运算中，利用预测到的未来信息超前调度电动汽车有序充电，且具有实时自学习更新能力，比传统算法更灵活有效，进一步提高了经济性和高效性。
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公开(公告)号：CN115758742A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211459441.9
申请日：2022-11-17
Applicant: 广东电网有限责任公司中山供电局 , 天津大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 一种面向配电网边缘计算装置的计算任务优化调度方法，针对待优化的配电网边缘计算装置，输入装置性能参数，待处理计算任务的类型、特征参数和执行逻辑顺序，待处理计算任务总数；分别建立各任务处理约束并对部分约束进行线性化；针对所有类型的待处理计算任务，建立计算状态约束，并对计算状态约束进行线性化；建立所有待处理计算任务间的执行逻辑关联约束；建立边缘计算装置的资源限制约束；建立待处理计算任务优化调度综合目标函数；将待处理计算任务优化调度综合目标函数和各约束，构成配电网边缘计算装置计算任务优化调度模型，采用求解器对模型进行求解，输出优化调度结果。本发明实现了计算资源的充分利用和配电网边缘计算装置的高效、可靠运行。
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公开(公告)号：CN115021251B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210765825.7
申请日：2022-07-01
Applicant: 天津大学 , 南方电网数字电网研究院股份有限公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局
Inventor： 王成山 , 高世远 , 刘喆林 , 于浩 , 李鹏 , 习伟 , 蔡田田 , 陈波 , 邓清唐 , 杨英杰 , 周培 , 潘斌 , 胡筱曼 , 陈旗展 , 崔益国 , 陈浩河 , 董芝春 , 吴毅江 , 何欣欣 , 李信杭 , 曾土林 , 黄乐彬 , 徐浩庭
Abstract: 一种基于近端原子协调的数字配电网分布式状态估计方法：对于给定的包含多个区域的数字配电网，每个区域部署一个边缘计算装置，并输入各区域数字配电网的内部信息；各区域的边缘计算装置分别确定本区域的状态变量、区内约束矩阵和区间协调矩阵；各区域的边缘计算装置分别初始化状态估计的状态变量、原始拉格朗日乘子、对偶拉格朗日乘子；各区域的边缘计算装置采用近端原子协调算法求解基于半正定规划的原子化分布式状态估计问题，并与相邻区域的边缘计算装置进行信息交互；各区域的边缘计算装置全部完成信息交互后，更新迭代次数；各区域的边缘计算装置分别判断节点电压估计结果偏差是否大于估计收敛阈值。本发明有效提升了计算效率，减少了计算负担。
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公开(公告)号：CN119492956A
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202411657361.3
申请日：2024-11-19
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局
Abstract: 本申请提供了一种配电网的故障定位方法、装置、存储介质和电子设备，该方法包括：获取配电网的母线零序电压，并根据母线零序电压确定故障发生时刻；获取配电网的馈线上的各测量节点的零序电流，并根据故障发生时刻和各测量节点的零序电流，确定各测量节点对应的基频零序电流；根据各馈线的首端的测量节点的基频零序电流，计算得到相似度矩阵；根据相似度矩阵，确定配电网的故障类型，包括母线故障或者馈线故障，其中，在故障类型为馈线故障的情况下，根据故障馈线上各测量节点的基频零序电流，确定故障位置。该方法可以在多个接地系统中准确定位故障位置，具有较强的抗干扰能力，对低采样率有较好的适应性，同时可以大幅降低经济成本。
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公开(公告)号：CN117650513A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311571411.1
申请日：2023-11-23
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局
Abstract: 本发明公开了一种有源配电网分布式故障自愈方法、系统、设备和介质，涉及电力系统技术领域，本发明以双端量波形差异作为故障区段定位原理，能够适应于含有多种DG类型与不同DG渗透率的有源配电网；本发明对STU的数据计算与存储的要求较低，仅需为STU配置基本的静态网络拓扑信息，在运行过程中即可自动完成拓扑识别与更新，以适应配电网运行模式的变化；本发明设置了合理的故障恢复规则，在满足配电网功率约束的条件下，能够尽量多地恢复重要负荷节点。在恢复方案中，考虑了分布式电源的存在，按照其是否可以长时间孤岛运行设计了不同的处理方法。
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