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公开(公告)号：CN111242492A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010047959.6
申请日：2020-01-16
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网公司华北分部 , 国家电网有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Inventor： 邹庆 , 宁剑 , 张勇 , 徐傲 , 顾云汉 , 江长明 , 张哲 , 吕猛 , 凌行龙 , 郭磊 , 史沛然 , 刘俊伟 , 李彦宾 , 孙田 , 黄昆 , 翟明玉 , 黄军高 , 张文斌 , 吴继平 , 张小白
Abstract: 本发明公开了一种基于WebService的资源聚合商调控信息交互系统及方法，该系统包括泛在调控平台和资源聚合商运营平台；泛在调控平台用于通过WebService客户端调用资源聚合商运营平台服务接口，封装下发AGC指令及时间、次日日前计划和出清价格数据；资源聚合商运营平台用于通过WebService客户端调用泛在调控平台服务接口，封装上送聚合总加数据、负荷终端单体信息和市场申报信息。本发明中泛在调控平台按照统一的接口，与不同架构、不同开发语言的聚合商运营平台之间进行调控信息交互，无需重复开发接口，降低了系统开发和维护成本。
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公开(公告)号：CN106707162A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201611186370.4
申请日：2016-12-21
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G01R31/34
CPC classification number: G01R31/343
Abstract: 本发明公开了一种发电机组调节性能测试方法，包括，建立待测机组的控制模型；设置测试项目的测试顺序；设置测试项目的测试参数；实时获取待测机组的运行参数，根据设置的测试顺序依次进行测试项目测试。同时也公开了一种发电机组调节性能测试平台，包括待测机组控制模型模块、待测机组状态获取模块、测试项目配置模块、测试模块和存储模块。本发明预设了三种并网机组调节性能测试项目，分别测试对象的调节范围、调节性能和参与ACE调节的能力，并能实时统计测试对象的调节性能，大大减轻调度中心自动化维护人员的工作，实现对新入网机组并网测试的自动化、标准化，以及测试过程的公平、公正。
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公开(公告)号：CN105406521A
公开(公告)日：2016-03-16
申请号：CN201510982526.9
申请日：2015-12-23
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: H02J3/48
CPC classification number: H02J3/48 , H02J2003/003
Abstract: 本发明公开了一种评价机组AGC调节性能新指标的计算方法，包括以下步骤：对所有参与AGC调节的机组，每隔5s记录一次机组的实际出力和目标出力；计算机组跟踪AGC控制指令的相关性指标C、延迟性指标D、里程度指标M、精确度指标P、调节性能总指标K等。本发明完全利用机组跟踪AGC控制指令的实际出力和目标出力历史数据，不受设置的机组考核参数的影响，能够有效识别出机组跟踪效果较差的时段，能够更加全面、准确的评价AGC机组跟踪AGC控制指令的调节性能，并且可以通过修改不同性能指标权重，突出不同运行状态下机组的调节性能。
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公开(公告)号：CN108491404B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201810059612.6
申请日：2018-01-22
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06F16/215 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出一种基于BP神经网络的状态估计不良数据辨识方法，针对BP神经网络不良数据辨识方法对训练样本要求较高的要求，建立了基于状态估计结果进行不良数据辨识的BP神经网络模型，以在线状态估计计算结果断面为样本进行训练，将量测值作为输入数据，状态估计值为期望输出，通过输入与输出之间误差的反向传播，基于样本的多次迭代对连接权值和阈值进行修正，训练一个基于量测的神经网络，对于新的量测断面通过已训练的神经网络进行检测，当获取量测与预测值偏差较大则可以判断为不良数据。该方法由于直接利用了状态估计计算结果作为样本进行训练，提供了准确性较高的样本，从而提高神经网络方法对不良数据辨识精度。
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公开(公告)号：CN111552804A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010271764.X
申请日：2020-04-08
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网公司华北分部 , 国家电网有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Inventor： 王波 , 陆廷骧 , 宁剑 , 张勇 , 闪鑫 , 江长明 , 戴则梅 , 张哲 , 李雷 , 郑义明 , 郭磊 , 沈维建 , 郭骏 , 李俊 , 刘栋 , 谈振宁 , 余飞翔 , 黄胜
Abstract: 本发明公开了一种电网故障处置预案的知识图谱构建方法，针对故障处置预案的主要内容“故障后方式”和“处置要点”构建故障处置预案知识本体并形成本体图，然后采用基于Bi-LSTM+CRF的命名实体识别模型和基于规则模板抽取相结合的方式，对故障预案实体进行自动地抽取，最终实现知识图谱的构建。采用本发明能够针对电网故障处置预案内容特点及其内部信息的逻辑关系，将非结构化的文本内容构建成结构化的、关联性的、强业务逻辑的故障处置知识表示，可以克服故障预案文本信息传统检索方式和应用方式的不足，能够为故障预案信息的准确检索、挖掘复用、关联扩展等应用提供更为高效和有力的基础数据支撑。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111428981A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010191176.5
申请日：2020-03-18
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网公司华北分部 , 国家电网有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06F40/279 , H04L12/24
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的电网故障预案信息提取方法和系统，将故障预案的中文文本数字化向量表示；将复杂的预案语句分割为针对不同电网故障处置应用类型的子句获得子句向量；对分割好的子句向量进行分类，划分成电网故障处置中不同场景对应的类别；对属于不同应用场景的子句做针对性的关键信息抽取。相比于常规的信息识别、抽取方法，本发明提出在对文本做命名实体识别之前增加分句和子句场景分类步骤，采用本发明能够准确地提取预案关键信息，在较大程度上降低目前人工查阅预案文本信息、频繁查找计算结果的操作工作，为智能辅助调度人员、提高电网故障处置效率提供了快速、准确、可靠的决策信息基础。
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公开(公告)号：CN106160000B
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201610626975.4
申请日：2016-08-02
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种分调‑省调两级协调的风电增发控制方法，在分调AGC应用中建立一个风电控制区实施对分调内部各个省调风电的间接控制，在风电控制区中建立对应各个省调的虚拟风电机组，在省调AGC中建立一个风电控制区域，实施风电功率控制，各个省调均投入风电控制功能后，分调AGC首先按照每5分钟一次的时间间隔，计算各个省调的风电发电指标，分调AGC再将该指标按照每1分钟一次的时间间隔，下发到各个省调，各个省调接收到分调下发的风电指标后，再通过省调的风电控制系统对风电场进行功率控制。本发明通过对分调和省调的两级协调控制，能够在更大范围内对风电进行消纳，通过余缺调剂，从更大范围内保证了风电资源的最大化利用。
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公开(公告)号：CN105277855B
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201510801639.4
申请日：2015-11-19
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发公开了一种调度控制系统间电网故障特征数据远程共享的方法，属于电力系统智能分析与控制技术领域，本方法基于广域服务总线技术，提出调度控制系统间电网故障特征数据的交互方式和交互内容，调控运行人员可通过本地调度控制系统直接调阅其他调度控制系统设备故障的分相开关变位、间隔事故总以及保护动作信号等电网故障特征数据，实现电网故障特征数据的远程共享，提高调控运行人员对电网设备故障的在线感知能力。
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公开(公告)号：CN108491404A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810059612.6
申请日：2018-01-22
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于BP神经网络的状态估计不良数据辨识方法，针对BP神经网络不良数据辨识方法对训练样本要求较高的要求，建立了基于状态估计结果进行不良数据辨识的BP神经网络模型，以在线状态估计计算结果断面为样本进行训练，将量测值作为输入数据，状态估计值为期望输出，通过输入与输出之间误差的反向传播，基于样本的多次迭代对连接权值和阈值进行修正，训练一个基于量测的神经网络，对于新的量测断面通过已训练的神经网络进行检测，当获取量测与预测值偏差较大则可以判断为不良数据。该方法由于直接利用了状态估计计算结果作为样本进行训练，提供了准确性较高的样本，从而提高神经网络方法对不良数据辨识精度。
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公开(公告)号：CN108389002A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810203846.3
申请日：2018-03-13
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开一种适用于静态安全分析的基于N-1严重故障集的多重故障生成方法。方法综合D5000综合智能告警平台，对于正常气候下的开断故障，构建多元指标评价体系，从开断故障严重程度和故障概率两个角度，设定N-1严重故障门槛，形成N-1严重故障集；并将恶劣气候条件下的高发故障设备补入N-1严重故障集。本发明基于潮流灵敏度矩阵，计算故障开断分布因子，进而确定N-1严重故障的故障影响域；再对开断潮流进行快速估算，根据交集支路重载越限情况，确定故障设备是否收入N-2故障集。本发明着重对严重开断故障生成相应的N-2多重故障组合，大大减少了N-2故障组合数目，使周期N-2扫描更具针对性，有效提高了扫描效率。
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