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公开(公告)号:CN113869721B
公开(公告)日:2025-01-14
申请号:CN202111136982.3
申请日:2021-09-27
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
IPC: G06Q10/0639 , G06F18/241 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种变电设备健康状态分类方法及装置,方法包括:根据变电设备的使用时间构建设备健康度与设备寿命之间的衰减关联曲面;基于衰减关联曲面,根据相关度与相关阈值在多个设备指标中筛选优选的指标,得到标准指标,设备指标包括故障次数、缺陷次数、负载率和平均寿命;将标准指标输入预设分类网络模型中进行分类处理,得到设备状态分类结果;预设分类网络模型由历史标准指标和对应的历史设备状态训练得到,历史设备状态包括历史设备健康度和历史设备寿命。本申请能够解决现有技术缺乏直观可视的设备状态标签,导致变电设备状态评价存在局限,且结果缺乏准确性的技术问题。
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公开(公告)号:CN118826179A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410803858.5
申请日:2024-06-20
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
IPC: H02J3/48 , H02J3/32 , H02J3/46 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供了一种分布式能源系统的能量管理方法和能量管理装置。该方法在决策分布式能源系统中的燃料发电机组以及储能设备的有功出力的过程中,考虑了燃料发电机组、光伏发电机组和储能设备发电的随机性和需求侧的各用电设备对有功功率需求的不确定性,从而解决了现有技术中的分布式能源系统的能量管理方法没有考虑燃料发电机组、光伏发电机组以及储能设备发电的随机性和需求侧的各用电设备对有功功率需求的不确定性的问题。
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公开(公告)号:CN113852198B
公开(公告)日:2024-10-15
申请号:CN202111122936.8
申请日:2021-09-24
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
IPC: H02J13/00
Abstract: 本申请公开了一种变电站远动机监测系统,孪生构建模块用于基于现状评价机制和状态预测机制,结合实体远动机状态信息和数据指标构建远动机孪生体;信息获取模块用于通过远动机孪生体与实体远动机之间的关联关系获取远动机运行状态信息,获取远动机与间隔层的第一通信状态,以及远动机与调度主站的第二通信状态;信息分析模块用于对运行状态信息、第一通信状态和第二通信状态进行比对分析,判断远动机的自身运行状态、下行通信状态和上行通信状态;预警模块用于根据自身运行状态、下行通信状态和上行通信状态进行多种不同的检修预警操作。本申请能够解决现有监测技术无法监测到远动机自身运行状态异常,以及远动机相关通讯在线异常情况的技术问题。
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公开(公告)号:CN118748411A
公开(公告)日:2024-10-08
申请号:CN202410749192.X
申请日:2024-06-11
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
Inventor: 曹安瑛 , 丘冠新 , 甘德树 , 林桂辉 , 侯祖锋 , 毛植坚 , 张勇 , 舒放 , 钟哲彦 , 黄志新 , 陈建钿 , 徐春华 , 吴海雄 , 凌华保 , 韦伯鲁 , 徐向军 , 冯佲倩
Abstract: 本申请提供了一种配电网有功无功的优化方法、优化装置和计算机程序产品,该方法包括:基于马尔可夫决策过程构建配电网的马尔可夫决策模型;在深度强化学习算法中引入指导规则,并对深度强化学习算法中的参数进行更新,得到改进深度强化学习算法,指导规则用于确保在最小化有功功率损耗的情况下配电网中线路节点的电压不发生越限,越限为电压超过电压上限或电压下限;采用改进深度强化学习算法对马尔可夫决策模型进行求解,得到电压调节策略,并根据电压调节策略对电压进行调节控制,电压调节策略为通过协调优化光伏系统的无功功率和储能系统的有功功率来实现电压调节。该方法解决了现有技术中配电网有功无功优化过程中安全约束无法保证的问题。
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公开(公告)号:CN118713067A
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202410839801.0
申请日:2024-06-26
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
Abstract: 本申请公开了一种台区运行状态优化方法、装置。其中,该方法包括:获取目标台区的多类运行数据,其中,运行数据的类型至少包括:储能设备数据、负荷数据、发电设备数据、电网数据;按照预设的优化顺序依次对各类运行数据进行关联优化,得到各类运行数据的优化结果;基于各类运行数据的优化结果对目标台区的稳定性进行评估,得到对应的评估结果;在评估结果不满足预设的台区稳定目标的情况下,再次按照预设的优化顺序依次对各类运行数据进行关联优化。本申请解决了相关技术并未考虑台区各个优化因素之间的影响,使得台区运行状态优化不全面、台区整体稳定性较差的技术问题。
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公开(公告)号:CN113505558B
公开(公告)日:2023-08-22
申请号:CN202110820033.0
申请日:2021-07-20
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
IPC: G06F30/392 , G06F30/394 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种基于图算法技术的电网监控系统设备元件自动连线方法,包括:获取第一设备元件的各第一端口对应的第一端口信息,以及第二设备元件的第二端口对应的第二端口信息,第一设备元件为在电网监控系统中的电气接线图上已布局的设备元件,第二设备元件为待布局的设备元件;根据各第一端口信息以及第二端口信息,在第一设备元件的各第一端口中确定符合预设规范信息的各初始连接端口以及初始连接端口信息;基于预设的图算法、各初始连接端口信息以及第二端口信息,在第一设备元件的各初始连接端口中确定连接端口;连接第一设备元件的连接端口与第二设备元件的第二端口,更新电网监控系统中的电气接线图。本方法能够提高电气接线图的绘图效率。
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公开(公告)号:CN116227367B
公开(公告)日:2023-07-21
申请号:CN202310519186.0
申请日:2023-05-10
Applicant: 广东电网有限责任公司珠海供电局
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q10/0639 , G06F18/214 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及空冷发电技术领域,公开了直接空冷系统的背压预测模型构建方法、预测方法及装置。本发明获取目标直接空冷系统的目标参数的历史运行数据并进行预处理;采用基于字典学习的稀疏LS‑SVR算法构建稀疏LS‑SVR模型;从所述预处理后数据中随机抽取部分数据作为训练样本对稀疏LS‑SVR模型进行训练,并以滑动窗口内数据的预测值和实际值之间的平均相对误差作为模型更新的指标,在平均相对误差大于预置模型更新阈值时更新训练样本以重新进行模型训练,从而完成背压预测模型的更新;还基于当前得到的背压预测模型实现背压值的预测。本发明的预测模型能够避免在运行工况及环境变化的影响下出现较大误差。
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公开(公告)号:CN115241888B
公开(公告)日:2023-01-20
申请号:CN202211147152.5
申请日:2022-09-21
Applicant: 广东电网有限责任公司珠海供电局
Abstract: 本发明公开了一种三端柔性交直流配电系统潮流调度方法、系统和设备,包括:实时获取三端柔性交直流配电系统运行数据,根据接收到的保护跳闸信号时确定三端柔性交直流配电系统的跳闸端后,针对跳闸端的备自投动作信号携带的备自投动作结果,结合运行数据构建潮流调度模型,采用运行数据对潮流调度模型进行仿真求解生成潮流调度方案,按照潮流调度方案对三端柔性交直流配电系统的非跳闸端进行潮流调度。通过结合备自投动作结果构建的潮流调度模型,能够在N‑1故障后更好地确保配电系统的安全运行,提高了多端柔性交直流配电系统提供负荷的供电可靠性。
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公开(公告)号:CN113364122B
公开(公告)日:2022-06-24
申请号:CN202110626808.0
申请日:2021-06-04
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
IPC: H02J13/00
Abstract: 本申请涉及一种基于服务器实例扩容的电网监控系统通道分配方法,所述方法包括:响应于第一服务器实例发送的扩容请求,确定与所述第一服务器实例连接的第一远程终端单元;所述第一远程终端单元通过第一备用通道与所述第一服务器实例连接,并通过第一主用通道与第二服务器实例连接;获取来自第三服务器实例的接入信息,根据所述接入信息确定所述第三服务器实例是否接入成功;当接入成功时,在所述第一远程终端单元和所述第三服务器实例之间建立新的第一备用通道,并关闭所述第一远程终端单元和所述第一服务器实例之间的所述第一备用通道,实现了数据传输通道的自动合理调度,既提高了调度效率,又简化了操作,使操作更加智能简单。
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公开(公告)号:CN113869437A
公开(公告)日:2021-12-31
申请号:CN202111166629.X
申请日:2021-09-30
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
Abstract: 本发明公开了一种变电站设备缺陷的确定方法及装置,其方法包括:获取变电站设备的小样本图像及待识别的变电站设备图像;所述变电站设备的小样本图像均标注有样本缺陷标签;通过所述变电站设备的小样本图像,对所构建的融合位置编码的逆残差卷积神经网络进行训练,得到融合位置编码的目标逆残差卷积神经网络;所述融合位置编码的逆残差卷积神经网络和所述融合位置编码的目标残差卷积神经网络均配置有逆残差结构及位置编码模块;将所述待识别的变电站设备图像输入所述目标融合位置编码的残差卷积神经网络,得到对应的缺陷识别结果;根据所述缺陷识别结果,确定是否实施告警处理。从而得到缺陷识别结果,有效提高识别准确度及识别效率。
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