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公开(公告)号：CN119787382A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510063662.1
申请日：2025-01-15
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
Abstract: 本申请公开了一种适用于并网变流器的无功增强控制方法及相关装置，包括：构建适用于构网变流器的无功增强控制策略；构建适用于跟网变流器的无功增强控制策略。本申请的适用于构网变流器的无功增强控制策略，无需控制切换即可增强构网变流器的暂态无功支撑能力，且有效抑制构网变流器的有功倒吸风险。本申请的适用于跟网变流器的无功增强控制策略，能更充分地挖掘变流器的无功支撑潜力。
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公开(公告)号：CN119401550A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411577054.4
申请日：2024-11-06
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Inventor： 黎嘉明 , 王科 , 朱泽翔 , 田宝烨 , 邹金 , 黄东启 , 卓映君 , 张野 , 郭知非 , 樊丽娟 , 孙鹏伟 , 翟鹤峰 , 雷傲宇 , 陈雁 , 袁豪 , 唐王倩云 , 李俊杰 , 张帆 , 杨子千 , 刘蔚 , 王彤
Abstract: 本发明涉及电力系统工程技术领域，公开了一种用于核电配套新能源最优规模测算方法和系统，本发明通过新能源发电机组相邻区域的典型发电标幺数据生成新能源机组的机组发电功率，结合核电厂发电机组的核电装机规模和通道能力，测算得到目标电力系统的新能源消纳率，并根据新能源消纳率与预设标准消纳率的比较结果，精准的确定目标电力系统的最优新能源规模，避免新能源发电受到限制以及造成电网投资效益低下，实现了目标电力系统收益最大化，解决了新能源接入规模与输电通道容量不匹配时影响送电经济性和通道利用率的技术问题。
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公开(公告)号：CN117253149A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311253821.1
申请日：2023-09-26
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种基于多源异构深度网络融合的建筑物屋顶识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，可用于图像识别技术领域。本申请能够实现提高建筑物屋顶识别效率和准确率。该方法包括：获取目标区域的光学图像和目标区域的遥感图像；目标区域中包含建筑物屋顶；将光学图像输入至光学图像分割模型，得到建筑物屋顶的光学分割图像；将遥感图像输入至遥感图像分割模型，得到建筑物屋顶的遥感分割图像；对光学分割图像和遥感分割图像进行融合处理，得到建筑物屋顶的融合分割图像；对融合分割图像进行识别，得到建筑物屋顶的面积信息。
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公开(公告)号：CN116993017A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310978262.4
申请日：2023-08-03
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N3/006
Abstract: 本申请涉及一种光照指数预测模型更新方法。所述方法包括：通过光照指数预测神经网络，得到目标区域在当前时间段的当前光照指数对应的累计奖励期望值，以及通过目标神经网络，得到目标区域在各时间段的目标光照指数对应的目标累计奖励期望值；获取各目标累计奖励期望值中的最大目标累计奖励期望值，并基于最大目标累计奖励期望值、累计奖励期望值，以及预设的奖励值，得到待更新的光照指数预测模型对应的损失值；基于损失值，得到待更新的光照指数预测模型对应的梯度信息，并利用梯度信息更新光照指数预测神经网络的参数，得到更新后的光照指数预测模型。采用本方法，能够通过光照指数预测模型准确地预测光照指数。
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公开(公告)号：CN116777073A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310783432.3
申请日：2023-06-28
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本申请涉及一种反馈修正的高分辨率风能资源开发量与分布确定方法。所述方法包括：从目标地点的历史数据中，确定出训练样本和测试样本；将训练样本输入至待训练的风速预测模型，得到第一预测风速，根据第一预测风速与第一实际风速之间的差异，对待训练的风速预测模型进行训练，得到预先训练的风速预测模型；将测试样本输入至预先训练的风速预测模型，得到第二预测风速，根据第二预测风速与第二实际风速之间的差异，对预先训练的风速预测模型进行修正，得到修正后的风速预测模型；根据修正后的风速预测模型，对目标地点进行风速预测，得到目标地点的风速预测结果。采用本方法能够准确确定风能资源的开发量与分布。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116758047A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310816770.2
申请日：2023-07-04
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种光伏资源预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取待预测区域在预设时间区间下的区域特征数据；区域特征数据包括地理数据和气象数据；基于区域特征数据，构建待预测区域的区域特征图像；对区域特征图像进行特征提取处理，得到待预测区域的区域特征向量；基于区域特征向量，更新预先训练得到的样本光伏资源预测模型，得到待预测区域在预设时间区间下的光伏资源预测模型；样本光伏资源预测模型，根据样本区域的样本区域特征数据训练得到；将区域特征向量输入光伏资源预测模型中，得到待预测区域在相对于预设时间区间的未来时间区间下的光伏资源信息。采用本方法，能够提高光伏资源预测的泛化性。
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公开(公告)号：CN116777070A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310780590.3
申请日：2023-06-28
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23 , G06F18/213
Abstract: 本申请涉及一种风能资源预测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取待预测区域在历史时间段内的多组气象数据；每组气象数据对应的时间区间的长度相同；获取多组气象数据中的两两气象数据之间的距离，基于距离确定每组气象数据的密度特征；基于距离和密度特征，对多组气象数据进行聚类，得到多个聚类簇；分别对各个聚类簇包含的气象数据进行特征提取处理，得到各个聚类簇的气象特征；基于各个聚类簇的气象特征，确定待预测区域在预测时间段内的风能资源信息。采用本方法，能够提升风能资源的预测结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN116777069A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310780398.4
申请日：2023-06-28
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种考虑复杂地理因素的光伏电站的图特征网络选址方法。所述方法包括：获取目标区域的地图以及所述地图对应的地理信息；基于图神经网络对所述地图进行建模，得到所述目标区域的位置特征，以及将所述地理信息输入至预先训练的特征网络模型，得到所述目标区域的地理特征；将所述位置特征与所述地理特征的融合特征输入至预先训练的胶囊神经网络模型，得到所述目标区域的目标特征；根据所述目标特征，从所述目标区域中确定出光伏电站的目标位置。采用本方法能够提高光伏电站选址的准确性。
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公开(公告)号：CN116681298A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310566154.6
申请日：2023-05-18
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06V20/13 , G06V10/30 , G06V10/774 , G06N20/00
Abstract: 本申请涉及一种风电场选址方法、装置、计算机设备、存储介质和产品。方法包括：根据待选址区域的待选址卫星地图图像和待选址地形地貌图像，对待选址区域进行划分，得到多个目标区域，各目标区域对应的地形地貌不同；针对每个目标区域，基于目标区域的目标卫星地图图像、目标地形地貌图像和目标历史气象数据，确定目标区域的第一风量数据；基于各目标区域的第一风量数据，确定风电场的选址结果。采用本方法能够提高风电场选址结果的精度。
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公开(公告)号：CN117498314A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311437683.2
申请日：2023-10-31
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南方电网能源发展研究院有限责任公司
IPC: H02J3/00 , H02J13/00 , H02S50/00 , G06V20/10 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种屋顶光伏资源评估方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：采用卷积多层感知器图像分割网络方法获得初始屋顶分割图像集；设置目标规格的滑动窗口，基于滑动窗口对初始屋顶分割图像集划分屋顶高密度分布区域和屋顶低密度分布区域；采用时间序列密集编码器预测方法获得太阳辐射预测数据集；经过目标时长后，获得对照屋顶分割图像集；并划分屋顶增量高密度分布区域和屋顶增量低密度分布区域；采用时间序列密集编码器预测方法获得太阳辐射预测增量数据集；对比光伏发电预测量和光伏发电量预测，获得光伏资源的评估结果。采用本方法能够有效对屋顶光伏发电量进行动态监控，优化光伏资源的排布。
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