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公开(公告)号：CN111211578A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201911313800.8
申请日：2019-12-19
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种计算光伏电站提升电量的方法，包括：将整个光伏电站划分区域；对区域的逆变器选取样本组串；基于样本组串，计算样板逆变器的清洗提升率和提升电量，然后计算出区域的提升电量；累加所有区域的提升电量之和，得到整个光伏电站的提升电量；在计算提升电量时，选取样本组串比较少，工程实施比较容易，计算不受灰尘遮挡影响后光伏电站可以提升的发电量，从而为光伏电站何时开展光伏电池板的清洗提供有效数据支撑；计算区域的提升电量的方法包括：计算样板逆变器每小时的清洗提升率；计算样板逆变器每小时的提升电量；计算区域每小时的提升电量；将计算时间分辨率精确到小时，提高了提升电量的准确性。
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公开(公告)号：CN111131378A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911050849.9
申请日：2019-10-31
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种实时数据通讯恢复后补采方法及系统，属于通信技术领域。所述方法包括以下步骤：在数据传输过程发生通讯故障时，将要发送的实时数据以原始通讯报文保存在本地系统；在通讯故障恢复时，将保存的实时数据记录传输到服务器上；在服务器端处理接收到的实时数据记录数据并进行计算服务。本发明适用于使用实时数据进行采样并进行关键指标计算的系统，可以通过本方法保证计算的完整性与准确性。
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公开(公告)号：CN111211578B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN201911313800.8
申请日：2019-12-19
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种计算光伏电站提升电量的方法，包括：将整个光伏电站划分区域；对区域的逆变器选取样本组串；基于样本组串，计算样板逆变器的清洗提升率和提升电量，然后计算出区域的提升电量；累加所有区域的提升电量之和，得到整个光伏电站的提升电量；在计算提升电量时，选取样本组串比较少，工程实施比较容易，计算不受灰尘遮挡影响后光伏电站可以提升的发电量，从而为光伏电站何时开展光伏电池板的清洗提供有效数据支撑；计算区域的提升电量的方法包括：计算样板逆变器每小时的清洗提升率；计算样板逆变器每小时的提升电量；计算区域每小时的提升电量；将计算时间分辨率精确到小时，提高了提升电量的准确性。
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公开(公告)号：CN105956139A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610312656.6
申请日：2016-05-12
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网新疆电力公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
CPC classification number: G06F11/1448 , G06F16/2365 , G06F16/27
Abstract: 本发明公开了一种数据库双机同步的方法，包括以下步骤：提供应用线程进行数据库操作请求的对外接口；创建主、从数据库服务执行线程；创建数据库双机同步服务。本发明可自适应于不同的主流数据库，便捷执行数据库数据迁移等操作，通过同时向主从数据库服务执行线程分发SQL数据块和在数据库故障恢复时实现数据恢复，保证主从数据库数据的一致性和完整性。
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公开(公告)号：CN106331057A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610662495.3
申请日：2016-08-12
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 云南电网有限责任公司大理供电局 , 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 东南大学
IPC: H04L29/08
Abstract: 本发明公开了一种基于数据终端进行风电场文本交互的系统，包括设置在调度主站内的数据终端服务端、设置在风电场场站内的数据终端客户端，所述数据终端服务端分别与调度主站内的调度计划模块和主站功率预测模块相连，所述数据终端客户端分别与风电场场站内的场站功率预测模块和场站功率控制模块相连，数据终端服务端和数据终端客户端之间设置有数据交互的通道且基于TCP协议进行数据交互；本发明采用基于TCP通讯的内部文件传输协议进行数据交互，保证了系统运行的安全性，同时可以方便地查看文本交互状态，解决了风电场端无法确定文件上送状态的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN205621274U
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201620458243.4
申请日：2016-05-18
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 云南电网有限责任公司大理供电局 , 云南电网有限责任公司电力科学研究院 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G08C19/00
Abstract: 本实用新型提供一种光伏电站实时数据采集装置，该装置包括以下模块：数据采集与通讯的CPU板件、装置供电的电源板件、不同板件数据交换的总线板件以及固定各个板件的机箱；所述数据采集与通讯的CPU板件主要集成通讯接口模块、数据存储模块和中央处理单元；所述装置供电的电源板件主要提供CPU板件上各个元件运行所需的电源；所述总线板件主要提供接口，将CPU板件、电源板件等进行硬连接；所述机箱提供必要的插槽将板件进行固定。本装置通过提供多种网口或光口以及串口等通讯接口，可满足多种类型设备的同时接入。
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公开(公告)号：CN115758288A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211526976.3
申请日：2022-12-01
Applicant: 四川省新型电力系统研究院有限公司 , 国网四川省电力公司信息通信公司 , 四川科锐得电力通信技术有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06F18/25 , G06F18/26 , G06F18/23213 , G06F18/15 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06N5/025
Abstract: 本发明公开了一种电力系统冗余数据筛除方法、系统及介质，获取第一数据与第二数据，所述第一数据为SCADA系统中产生的潮流数据集，所述第二数据为数据项集支持度的选择阈值；对所述第一数据进行多源异构能源数据融合处理，获得第三数据；采用Apriori算法对所述第三数据与所述第二数据进行逐层扫描与迭代计算，获得潮流数据频繁项集；通过K‑Means算法对所述潮流频繁项集进行离散处理，获得离散结果；将所述离散结果作为Apriori算法中新的事务，构建强关联规则，并基于所述强关联规则筛除电力系统中的冗余数据；本发明的有益效果为能够准确筛选出相对应的冗余数据，减小了识别冗余数据的误差。
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公开(公告)号：CN104268659A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410524926.0
申请日：2014-10-09
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种光伏电站发电功率超短期预测方法，包括如下步骤：步骤1：获取光伏电站的历史实测功率数据和短期预测功率数据；步骤2：对所述光伏电站的历史实测功率数据和短期预测功率数据进行数据预处理；步骤3：根据预处理后的光伏电站的历史实测功率数据和短期预测功率数据，利用基于预测时间长度的光伏电站发电功率超短期预测模型得到不同的预测时间长度对应的光伏电站的超短期预测功率；步骤4：根据所获得的光伏电站的超短期预测功率确定光伏电站发电功率超短期预测模型的最佳预测时间长度；步骤5：采用基于最佳预测时间长度的光伏电站发电功率超短期预测模型进行光伏电站的超短期功率预测。提高光伏电站发电功率超短期预测精度。
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公开(公告)号：CN112417028A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011357189.1
申请日：2020-11-26
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明一种风速时序特征挖掘方法及短期风电功率预测方法，风速时序特征挖掘方法包括：获取原始风速序列数据；对原始风速序列数据进行分解，得到多模态分量；计算分解得到的各模态分量的多尺度排列熵；对各模态分量的多尺度排列熵进行聚类，根据聚类结果将多模态分量进行重组得到新的模态分量；对原始风速序列数据和重组后的各模态分量分别进行时序特征提取，得到风速时序特征集合；基于所述风速时序特征集合进行特征选择，得到最优风速时序特征集合，即为原始风速序列数据的风速时序特征挖掘结果。利用本发明方法能够提取引起风电功率波动的主导因素，为风电功率预测提供可靠的数据基础。
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公开(公告)号：CN104268659B
公开(公告)日：2017-12-29
申请号：CN201410524926.0
申请日：2014-10-09
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 本发明公开了一种光伏电站发电功率超短期预测方法，包括如下步骤：步骤1：获取光伏电站的历史实测功率数据和短期预测功率数据；步骤2：对所述光伏电站的历史实测功率数据和短期预测功率数据进行数据预处理；步骤3：根据预处理后的光伏电站的历史实测功率数据和短期预测功率数据，利用基于预测时间长度的光伏电站发电功率超短期预测模型得到不同的预测时间长度对应的光伏电站的超短期预测功率；步骤4：根据所获得的光伏电站的超短期预测功率确定光伏电站发电功率超短期预测模型的最佳预测时间长度；步骤5：采用基于最佳预测时间长度的光伏电站发电功率超短期预测模型进行光伏电站的超短期功率预测。提高光伏电站发电功率超短期预测精度。
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