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公开(公告)号：CN119739789A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411916648.3
申请日：2024-12-24
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F16/27 , G06F16/2455
Abstract: 本申请公开了一种多模态数据库跨引擎并行处理方法、装置、设备及介质，应用于部署有分布式数据库的分布式集群中的数据库管理节点，其中方法包括：响应于跨节点分布式事务指令，向分布式集群中的用于管理多个分区数据库的事务管理节点发送事务执行命令；多个分区数据库包括支持多种数据类型和存储引擎的多模态数据库；事务执行命令用于指示获取多个分区数据库的运行信息；在接收到事务管理节点发送的运行信息的情况下，将运行信息发送至分布式集群中的信息存储节点，以使得信息存储节点将目标存储信息数据更新为运行信息。采用该方法，可在高并发实时交易的场景下，提高针对数据库的处理速度。
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公开(公告)号：CN119419759A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411483156.X
申请日：2024-10-23
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: H02J3/00 , G06F30/27 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06N3/092 , G06F18/15 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06F119/02
Abstract: 本申请公开了不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制方法及系统，包括：采集新能源电力系统的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行数据预处理，得到第一电力数据；将所述第一电力数据输入预设的GAN增强模型，基于生成器得到对应的模拟数据，并将所述模拟数据与所述第一电力数据作为输入数据输入判别器，得到与所述第一电力数据相似的第二电力数据，其中，所述GAN增强模型包括所述生成器和所述判别器；将所述第二电力数据输入预设的动态优化策略网络，得到电力系统的最优控制策略，并基于所述最优控制策略对电力系统进行控制。本申请可以准确且高效的评估电力系统的稳态运行情况，并保障新能源接入后电力系统的稳态运行。
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公开(公告)号：CN119419758A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411482230.6
申请日：2024-10-23
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/213
Abstract: 本申请公开了基于GRU与LS‑CGAN的暂态稳定评估方法及系统，包括：采集电力系统运行时的电力数据，并对所述电力数据进行分析，得到第一特征数据，其中，所述电力数据包括电压幅值、相角和功率；将所述第一特征数据输入预设的LS‑CGAN模型，得到与所述第一特征数据相似的第二特征数据；将所述第一特征数据和所述第二特征数据输入预设的GRU模型，得到电力系统的暂态稳定性评估结果。本申请通过将GRU与LS‑CGAN融合不仅可以适应不同的电力系统场景和评估需求，还可以快速且准确的评估和预测电力系统的暂态稳定性，进而确保电力系统的安全和稳定运行。
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公开(公告)号：CN119209513A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411345727.3
申请日：2024-09-25
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/16 , H02J3/24 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06N3/09 , G06N3/0455 , G06N3/092 , G06N3/096
Abstract: 本申请提供了一种电力系统的优化方法、装置、计算机程序产品和优化系统，该方法包括：获取电力系统的离线相关数据，其中，离线相关数据至少包括电流、电压、功率、相位差中的一个或者多个；采用Deep Q‑network算法，提取离线相关数据的数据特征；采用监督学习算法，基于离线相关数据的数据特征进行优化控制。该方案解决了现有技术中传统的无功优化方法在复杂实际电力系统中的应用性较差的问题。
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公开(公告)号：CN119105287A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411292848.6
申请日：2024-09-14
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本申请公开了一种控制策略样本生成方法、装置、设备及可读存储介质，该方法可获取系统运行点，以及，经过交互训练的策略智能体及对抗智能体，对抗智能体以控制极端运行点的生成概率为目标训练得到；利用对抗智能体，对系统运行点进行处理，生成对抗运行状态；将对抗运行状态输入至策略智能体，生成与对抗运行状态匹配的控制策略，对抗运行状态及控制策略形成控制策略样本。基于此，本申请可以利用对抗智能体生成各式各样的对抗运行状态甚至是极端化的运行状态，并引导策略智能体为不同运行状态提供匹配的控制策略，保证对抗运行状态及其匹配的控制策略的极端性及泛用性。可见，本申请可以生成各式各样保证极端性及泛用性的控制策略样本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119089223A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411286134.4
申请日：2024-09-13
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F18/23 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本申请提供了一种基于时序轨迹特征挖掘的紧急控制故障场景简化方法，通过有效提取并利用电力系统中故障后电压恢复过程中的关键时序轨迹特征，对轨迹特征进行聚类分析，把具有相似模式的故障场景划分为同一类，进一步的实施例利用u‑shapelet算法完成序列特征提取和序列距离矩阵的环节，本发明提供的简化方法实现了对大量复杂故障场景的简化，准确识别并区分不同的故障恢复模式，增强对故障场景的分类效果，相比于传统的故障场景分析方法，极大地减少了需要分析的场景数量，提升了应急控制策略制定的效率。
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公开(公告)号：CN119029852A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411120526.3
申请日：2024-08-14
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02J3/24
Abstract: 本申请提供了一种电力系统电压稳定在线的预决策方法和预决策装置，该方法包括：将电力系统的当前运行状态和当前故障信息输入至预决策策略模型中，得到当前预决策策略和当前预决策动作；将电力系统的当前运行状态、当前故障信息和当前预决策动作输入至预决策风险评估模型中，以利用预决策风险评估模型对当前预决策策略进行风险评估，得到风险概率；在风险概率大于或等于风险阈值的情况下，将对预决策策略模型和预决策风险评估模型进行结合对当前预决策动作进行安全修正，并更新当前预决策策略，得到目标预决策策略；根据目标预决策策略进行预决策。本申请解决了现有技术中暂态电压稳定预决策策略的安全性低下的问题。
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公开(公告)号：CN119004998A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411182163.6
申请日：2024-08-27
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/092 , G06F18/214
Abstract: 本发明提出一种基于反射内存网的智能体数据交互方法、系统及设备，基于预设的全局参数配置文件，生成智能体和目标机器ID；通过读取本地节点的实时节点卡，得到本地节点对应的第一观测量；通过读取目标节点实时节点卡，得到对应的动作决策；通过对本地节点的实时节点卡进行更新，得到本地节点对应的第二观测量和对应的动作奖励值；对智能体进行强化学习训练，得到决策智能体；接收本地节点输出的控制信号，将所述控制信号返回至对应的目标机器ID的目标节点进行数据交互。本发明解决现有技术在多平台智能体数据交互过程中数据不兼容以及数据传输存在滞后性，导致系统数据交互效率低的问题。本发明简化交互流程，提高系统数据交互效率。
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公开(公告)号：CN118627734A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410720215.4
申请日：2024-06-05
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本申请涉及一种城市电力碳排放关联因素识别方法、装置、设备、介质和产品。方法包括：获取目标城市在预设时间段内的电力碳排放数据以及所述目标城市对应的多个碳排放关联因素，所述电力碳排放数据包括发电碳排放量或者用电碳排放量，所述碳排放关联因素为对所述电力碳排放数据产生影响的因素；根据所述电力碳排放数据以及各所述碳排放关联因素，求解关联性分析模型，得到各所述碳排放关联因素对应的关联系数，所述关联系数用于表征所述碳排放关联因素与电力碳排放量之间的关联程度。采用本方法能够提高城市电力碳排放影响因素分析的准确性。
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公开(公告)号：CN119539113A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411261179.6
申请日：2024-09-10
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06N20/00 , G06F18/214 , G06F18/232 , G06F17/16 , G06F17/11 , G06F40/284 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及开放数据下模型训练的技术领域，公开了一种开放数据下的机器学习模型训练方法，所述方法包括：对开放数据集合进行预处理以及语义特征提取，得到每一组开放数据的语义特征向量；基于开放数据的语义特征向量对开放数据进行聚类；将不同类别的开放数据集合分别作为训练数据集进行训练，得到多组局部优化参数，并进行全局异步参数优化。本发明基于开放数据之间的语义相似度进行聚类处理，实现大规模开放数据的拆分处理，采用并行同时训练的方式，对机器学习模型进行训练，得到多组局部优化参数，并采用无需等待所有局部优化参数迭代完成的异步参数优化方式实现全局异步优化处理，得到适用于多场景的最优机器学习模型参数。
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