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公开(公告)号：CN118395676A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410369521.8
申请日：2024-03-28
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06F119/02 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了基于配电网系统与元件可靠性参数反演分析方法及系统，涉及电力系统可靠性评估技术领域，包括采集可靠性指标数据构建可靠性指标模型；基于最小二乘估计原理构建非线性优化模型；对非线性优化模型附加信息和设置边界条件，构建与场景对应的反问题模型。本发明提供的基于配电网系统与元件可靠性参数反演分析方法通过采构建面向客户和能源的可靠性指标模型，有效地提升了对电力供应可靠性的评估能力，基于最小二乘估计原理构建的非线性优化模型，提高模型的预测准确性，确保评估结果的稳定性和可靠性，提高配电网可靠性评估和预测的精度。本发明在准确性、简洁性以及普适性方面都取得更加良好的效果。
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公开(公告)号：CN119154247A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202410959993.9
申请日：2024-07-17
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Inventor： 易辰颖 , 张炜 , 周柯 , 周杨珺 , 周远超 , 高立克 , 潘俊涛 , 黄伟翔 , 李珊 , 吴丽芳 , 李菱 , 秦丽文 , 奉斌 , 颜丽娟 , 伍红文 , 阳浩 , 许士锦
Abstract: 本发明公开了基于多种调控设备的风光储互补配电网综合优化方法，涉及电网技术领域，包括利用光伏发电系统将太阳能进行转化；基于负荷时间序列预测模型建立风光储互补配电网调度优化数学模型；利用调控设备的节点系统对风光储互补配电网调度优化数学模型进行验证。本发明考虑实际电网运行的复杂性，包括不同类型的负荷、市场价格波动和环境政策等因素，为可再生能源的高效整合和电网的可靠运行提供全面的优化方案。
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公开(公告)号：CN119104830A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202410927239.7
申请日：2024-07-11
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Inventor： 周杨珺 , 易辰颖 , 周柯 , 张炜 , 周远超 , 高立克 , 黄伟翔 , 潘俊涛 , 李珊 , 吴丽芳 , 李菱 , 秦丽文 , 奉斌 , 颜丽娟 , 伍红文 , 阳浩 , 许士锦
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种配电网故障定位方法及系统包括：获取配电网故障历史参数数据，并根据故障历史参数数据建立第一配电网故障定位模型，根据预设纠错策略更新第一配电网故障定位模型，得到第二配电网故障定位模型；将第二配电网故障定位模型转化为马尔科夫决策过程，并根据改进的保守Q学习算法求解马尔科夫决策过程，进行配电网故障定位。矩阵算法和优化算法需要配电网精确的拓扑结构信息和故障电流数据，保守Q学习算法不需要采集真实配电网拓扑数据。智能体学习策略后，面对变化的配电网环境可以直接通过策略函数做出故障定位动作，无需反复迭代计算。
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公开(公告)号：CN119050983A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410927241.4
申请日：2024-07-11
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Inventor： 周杨珺 , 易辰颖 , 周柯 , 张炜 , 周远超 , 高立克 , 黄伟翔 , 潘俊涛 , 李珊 , 吴丽芳 , 李菱 , 秦丽文 , 奉斌 , 颜丽娟 , 伍红文 , 阳浩 , 许士锦
Abstract: 本发明公开了一种配电网可靠性实时跟踪方法及系统包括：获取目标配电网的潮流方程和运行约束，建立配电网可调度域的数学模型；根据预设二阶锥凸松弛算法对配电网可调度域的数学模型进行重构，并计算重构后的可调度域；预设配电网薄弱环节辨识模型，结合重构后的可调度域以及可再生能源机组出力，确定边界为关键边界的概率，并结合预设排序逻辑，获取配电网的薄弱环节，完成配电网可靠性实时跟踪。本发明结合域理论和卷积神经网络显著提高了配电网薄弱环节辨识的计算效率，可以实现面向配电网安全、稳定运行的日前、日内短时间尺度调度。
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公开(公告)号：CN119561003A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202410364439.6
申请日：2024-03-28
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: H02J3/00 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种分布式电源接入的配网关键元件可靠性参数修正方法，涉及配网关键元件可靠性参数修正技术领域，包括收集配电网数据，对风机出力和光伏出力进行建模；利用芝诺多面体对分布式电源出力不确定性影响建模，改进蒙特卡洛方法进行关键元件辨识；选择BPNN作为神经网络模型，将配电网数据作为训练集并归一化处理，训练BPNN模型后进行可靠性参数修正。本发明所述方法通过芝诺多面体方法，增强了对分布式电源波动性和不确定性的管理，提升了配电网的整体运行效率和可靠性，采用BPNN模型允许动态修正配网关键元件的可靠性参数，提高了配电网运行的灵活性和韧性，同时确保了电网的稳定运行和供电的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118260693A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410369120.2
申请日：2024-03-28
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F18/2433 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于大数据和人工智能的可靠性数据异常检测与矫正方法，涉及电力系统运维技术领域，包括采集电力系统可靠性数据，构建可靠性数据异常检测神经网络进行异常数据监测；构建基于注意力机制的LSTM模型，结合训练后的可靠性数据异常检测神经网络，对检测的异常可靠性数据进行矫正；对电力系统可靠性数据的异常检测和矫正流程进行记录分析。本发明所述方法通过构建基于注意力机制的LSTM模型进行数据矫正，增强了模型对异常数据矫正的精准度，提高了电力系统的稳定性和安全性，通过对电力系统可靠性数据的异常检测和矫正流程进行详细记录和分析，可以及时调整模型结构、数据处理方法和训练策略，提高异常检测和矫正的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119051117A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410927237.8
申请日：2024-07-11
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Inventor： 周杨珺 , 易辰颖 , 周柯 , 张炜 , 周远超 , 高立克 , 黄伟翔 , 潘俊涛 , 李珊 , 吴丽芳 , 李菱 , 秦丽文 , 奉斌 , 颜丽娟 , 伍红文 , 阳浩 , 许士锦
Abstract: 本发明公开了一种台风灾害下的含大规模分布式能源接入的配电网薄弱环节辨识方法及系统包括：获取配电网分布式电源、线路的电气、结构参数和台风灾害的历史数据，并确定分布式电源以及线路中每个杆塔和每个线段中点的坐标信息；根据获取到的配电网分布式电源、线路的电气、结构参数和台风灾害的历史数据，并确定分布式电源以及线路中每个杆塔和每个线段中点的坐标信息进行随机场景生成；建立配网台风灾害应急响应模型，并基于随机场景对该配网台风灾害应急响应模型进行求解；对求解结果采用改进的科普兰排名策略进行排序，根据排序结果得到薄弱环节。有效提高大规模分布式电源接入的配电网应对台风灾害薄弱环节辨识的效果。
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公开(公告)号：CN118983808A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410927234.4
申请日：2024-07-11
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Inventor： 张炜 , 周柯 , 周杨珺 , 易辰颖 , 周远超 , 高立克 , 潘俊涛 , 黄伟翔 , 李珊 , 吴丽芳 , 李菱 , 秦丽文 , 奉斌 , 颜丽娟 , 伍红文 , 阳浩 , 许士锦
Abstract: 本发明公开了一种大规模分布式电源接入配电网的关键元件识别方法及系统包括：获取目标配电网的配电网拓扑结构、各分布式电源的历史出力数据以及各负荷点的历史负荷数据，并根据利用蒙特卡洛方法计算配电网的概率潮流；根据配电网的概率潮流，结合预设重复潮流计算逻辑，计算各节点与线路的越限概率以及各线路、节点的状态薄弱性指标与结构薄弱性指标；建立多层感知机，将各线路、节点的状态薄弱性指标与结构薄弱性指标为薄弱环节的特征值，将各组特征值输入到多层感知机中进行训练，以实现各线路、节点的薄弱环节类型的判别。能够基于综合考虑元件状态薄弱性和结构薄弱性，将元件划分为具有实际意义的薄弱环节类型。
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公开(公告)号：CN119026013A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202410929185.8
申请日：2024-07-11
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Inventor： 黄伟翔 , 周杨珺 , 易辰颖 , 张炜 , 周柯 , 周远超 , 高立克 , 潘俊涛 , 李珊 , 吴丽芳 , 李菱 , 秦丽文 , 奉斌 , 颜丽娟 , 伍红文 , 阳浩 , 许士锦
IPC: G06F18/2415 , G06F18/243 , G06F18/10 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了基于直方图梯度提升树的用户停电多分类概率预测方法，涉及用电预测技术领域，包括获取用户数据并进行清洗，使用Relief算法选择清洗后的用户数据中的关键特征；构建直方图梯度提升树算法模型，设置初始参数，利用训练集数据训练模型，得到训练好的预测模型；对预测模型的参数进行优化调整模型的超参数，使用多分类评价指标分析模型的预测结果，计算每个类别的预测概率，进行用户停电多分类概率预测。本发明提高用户停电概率预测的准确性，实现用户停电概率的快速预测，能够及时提供预警信息，辅助电力公司进行快速决策和应急响应。
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公开(公告)号：CN118504813A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410369645.6
申请日：2024-03-28
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种考虑大规模分布式电源接入的配电网可靠性综合评估方法及系统，涉及配电网可靠性评估技术领域，包括进行大规模分布式电源集群划分；建立分布式电源随机出力的概率模型和负荷概率模型；结合节点电压越限的风险指标和支路潮流越限的风险指标对配电网可靠性进行评估。本发明提供的考虑大规模分布式电源接入的配电网可靠性综合评估方法采用Copula函数对光伏出力与负荷之间的相关性进行描述，提高了潮流计算的准确性，分析了负荷波动、光伏电源数量和容量对配电网运行可靠性的影响计算精度更高。本发明在精确性、复杂程度以及考虑多指标方面都取得更加良好的效果。
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