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公开(公告)号：CN117477559A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311538292.X
申请日：2023-11-17
申请人： 广西电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种计及孤岛融合与应急资源两阶段配电网恢复方法和系统，该方法包括：获取配电网及分布式电源数据，并基于故障信息将配电网划分成多个孤岛；利用两阶段恢复方式进行故障恢复，其中，在孤岛融合阶段，利用源‑荷孤岛融合指标以及孤岛融合约束条件确定最优孤岛融合方案，并利用孤岛融合区域内的分布式电源对孤岛融合区域内的负荷恢复供电，得到孤岛融合恢复区域；在移动式应急资源调度阶段，发送信号紧急调度应急电源车以支援故障区域重要负荷并且发送信号以分派修复人员修复故障点；在故障点得到修复之后，将故障区域重构接入孤岛融合恢复区域以恢复对故障区域的供电。本发明的方法能够提高发电资源的利用率。
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公开(公告)号：CN115984032A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211477814.5
申请日：2022-11-23
申请人： 广西电网有限责任公司
IPC分类号： G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06Q10/06
摘要： 本发明公开了基于有序用电用户参与度的能源优化调控方法，包括：S1、获取各个电力供应大区内的各用电用户的用电参与度信息；S2、依次各用电用户的用户参与度信息计算用户评分，生成用户评分表单；S3、通过各用电用户的趋势因子对用户评分表单进行修正，根据优先度排序得到电力用户有序用电单；S4、依次获取各个电力供应大区的参与度评分，生成大区评分表单；根据分值排序得到大区有序用电单；S5、根据大区有序用电单和电力用户有序用电单进行电力调控。通过对用电用户和电力供应大区的资质进行评估，使得制定的电力调度策略能够自动将资源向高质量的用电用户或电力供应大区倾斜，通过制定有序用电调度策略从而引导客户规范用电行为的技术效果。
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公开(公告)号：CN115759541A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211476476.3
申请日：2022-11-23
申请人： 广西电网有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06T11/20
摘要： 本发明公开了基于大数据分析的有序用电行为判断方法，包括：S1：采集居民区内智能电表中电力用户每天的用电功率数据；S2：对不同电力用户同一日期内的用电功率数据进行横向对比，得到预期错峰用户；S3：对预期错峰用户不同日期内的用电功率数据进行纵向对比，得到预期错峰功率；S4：根据台区用电规划确定有序用电的指定日，根据预期错峰功率设定预期错峰用户在指定日的有序用电条件；S5：判断预期错峰用户在指定日的用电功率数据是否满足有序用电条件，如满足则认为有序用电。本发明通过对电力用户每天的用电功率数据进行大数据分析，进而设置有序用电条件，判断是否满足该条件，即可判断用户的有序用电行为是否被执行。
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公开(公告)号：CN115731073A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211476375.6
申请日：2022-11-23
申请人： 广西电网有限责任公司
IPC分类号： G06Q50/06 , G06Q10/0631 , G06F18/22 , G06F18/24 , G06N20/00
摘要： 本发明提出了一种基于业务场景分析的调度操作异常监控方法，包括：获取向电网设备发出调度指令时的调度前电网运行数据，通过对调度前电网运行数据进行特征分析，确定调度指令对应的业务场景；获取所述业务场景下电网设备的历史状态数据和历史电网运行数据，根据历史状态数据和历史电网运行数据的变化情况确定核心监控时段；选取核心监控时段的历史状态数据，获取电网设备在所述核心监控时段的实时状态数据；分析核心监控时段的实时状态数据与历史状态数据的相似度，若相似度小于预设值则发出调度操作异常告警。本发明结合了不同业务场景对调度操作的响应特性，缩小了与调度相关的实时状态数据的采样时间，提高了异常监控效率。
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公开(公告)号：CN114792518A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210381961.6
申请日：2022-04-12
申请人： 广西电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种基于调度域技术的语音识别系统，包括以下组成模块：语音接收模块、调度域模块、语音处理模块、特征获取模块、训练模型模块、解码模块，所述语音接收模块的输出端连接有调度域模块,所述调度域模块的输出端连接有语音处理模块，所述语音处理模块包括静音切除模块和降噪处理模块，所述静音切除模块连接在调度域模块的输出端。本发明采用了调度域技术加速语音识别系统的运行速度，通过端点检测技术对采集的语音进行首尾段静音切除，通过移动窗函数对语音进行分帧操作，通过傅里叶变换进行音频降噪，提高后续语音处理效率，通过神经网络算法对机器进行静态训练，进而令识别参数不断逼近最佳状态，提高识别率。
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公开(公告)号：CN118508410A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410540757.3
申请日：2024-04-30
申请人： 广西电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种基于宽度学习模型的电动汽车并网系统次同步振荡分析的方法。属于电力系统次同步振荡分析评估技术领域，首先基于特征值分析法建立了数学模型，利用数学模型以及潮流方程获取电动汽车大规模并网后，电力系统在不同运行方式下各节点数据以及对应的最小阻尼比，利用所获得的数据集对BLS模型进行训练；然后利用XGBoost算法对模型输入特征进行特征相关度分析，进而得出模型各输入特征与最小阻尼比ξmin之间的相关程度；根据XGBoost所计算出各特征与最小阻尼比之间的相关度，调节与系统最小阻尼比ξmin相关程度较大的特征，可以明显降低系统的最小阻尼比ξmin，证明特征相关度可以辅助工作人员做出快速处理，减小电力系统进入系统振荡的风险。
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公开(公告)号：CN118232315A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410226979.8
申请日：2024-02-29
申请人： 广西电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了基于教学优化算法的含分布式电源配电网故障恢复方法，涉及配电网故障恢复技术领域，解决了现有技术中配电网故障恢复方法没有充分考虑分布式电源和用户侧负荷的实时性特征，且求解算法的优化性能和收敛性能不足的问题。本发明技术方案分为两个阶段，在第一阶段，采用广度优先搜索和深度优先搜索将配电网划分为多个孤岛，借助分布式电源优先恢复重要负荷；在第二阶段，利用教学优化算法对含分布式电源的配电网故障恢复问题进行优化、求解，恢复其余的负荷节点。本发明所提出的故障恢复策略能够满足用户侧负荷需求，并在保证重要负荷不间断供电的情况下获得最优解。此外，本发明具备很高的优化性能和收敛性能。
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公开(公告)号：CN118432185A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410374492.4
申请日：2024-03-29
申请人： 广西电网有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种考虑分布式光伏的城市配电网数智化削峰的方法，涉及智能电网技术领域，包括：配电网根据分布式光伏的容量和可接入的节点，获取光伏实现配电网削峰的m种方案、根据配电网的历史数据，获取到n种天气类型；计算出等效负荷曲线；根据等效负荷曲线计算配电网中n种天气类型下的置信置信削峰度；计算m种方案中n种天气类型下光伏并网的置信削峰收益；依据气象台提供的天气概率，计算当天m种方案中n种天气类型下对应的综合置信削峰收益；选取综合置信削峰收益最大值对应的方案作为配电网当天使用光伏并网削峰的最优方案。本发明避免了不同天气类型与光伏接入点之间的相互的不利影响，实现对于光伏并网效益的准确量化评估。
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公开(公告)号：CN118171808A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410240885.6
申请日：2024-03-04
申请人： 广西电网有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/02 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G06Q30/018 , G06F18/231
摘要： 本发明公开了一种基于多时间尺度碳流的分布式灵活爬坡资源聚合评估方法，涉及电力系统技术领域，对碳流增加爬坡角度，将标量碳流更新成为矢量碳流，并形成碳空间；建立由分布式灵活爬坡资源构成的多时间尺度农村系统；在拟定的碳空间中，根据多时间尺度农村系统建立对应的农村地区多时间尺度碳模型；结合HAC算法，引入引力模型对农村地区多时间尺度碳模型中的分布式灵活爬坡能源进行聚类；经过聚类，对不同时段分布式灵活爬坡资源聚合评估。本发明引入爬坡角度，以新颖的爬坡角度更新了传统的碳流量指标，为后来的农村多时间尺度碳排放模型奠定了基础，使碳流的多时间尺度分析更加容易。
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公开(公告)号：CN117374920A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311214597.5
申请日：2023-09-20
申请人： 广西电网有限责任公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N3/0442 , G06N3/08 , H02J3/38
摘要： 本发明涉及一种考虑环境因素的超短期预测方法、装置、设备及介质，属于用电电荷预测技术领域。包括获取历史数据，进行预处理，得到待处理数据；根据所述待处理数据进行特征构造，得到负荷特征、时间特征及气象特征；采用随机森林算法对进行重要性分析，确定特征子集；将特征子集进行处理后作为训练集，将所述训练集输入至预构建的LSTM神经网络中进行训练，得到预测模型，通过预测模型得到负荷预测结果。本发明通过使用历史用电数据和实时监测数据等信息，预测未来短时间内的用电负荷情况，以便电网运营者制定最佳的电力调度计划，能够预测预测电力负荷、风电输出功率、光伏发电功率等，从而为能源系统的安全运行和节能减排提供技术保障。
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