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公开(公告)号：CN114530764A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210015905.0
申请日：2022-01-07
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: H02B1/24 , H02B1/04 , H02B1/56 , H02B1/28 , H02B1/01 , H02B1/46 , H02B7/06 , H02J9/06 , H02J3/18 , H01F27/10 , H01F27/14
Abstract: 本发明涉及一种用于数据中心低损耗、高可靠性箱式变电站，其特征在于，包括变压器单元、高压开关单元、低压开关单元、箱体和一体化底框，所述的箱体位于一体化底框上，包括变压器柜、高压开关柜和低压开关柜；所述的变压器单元位于变压器柜内，所述的变压器单元为油浸式立体卷铁心变压器，包括油箱以及油箱内的双分裂立体式线圈结构和电压转换开关，所述的油箱内填充有变压器油，所述的高压开关单元位于高压开关柜内，所述的低压开关单元位于低压开关柜内，所述的高压开关柜、电压转换开关、双分裂立体式线圈结构和低压开关单元依次电性连接。与现有技术相比，本发明具有损耗低、可靠性高等优点。
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公开(公告)号：CN119519009A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510080294.1
申请日：2025-01-20
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明公开了一种大量电缆接入的差异化无功补偿装置配置方法与系统，所述方法包括：确定变电站基本信息和进出线电缆参数；计算变电站高峰负荷时功率因数和低谷负荷时功率因数，分析所需配置的无功补偿装置；通过迭代计算计算变电站所需的容性无功功率补偿值、感性无功功率补偿值，并计算高峰负荷和低谷负荷时补偿后的功率因数，记录补偿后的功率因数达标前后对应的容性无功功率补偿值、感性无功功率补偿值，对其进行插值计算，得到所需配置的无功补偿装置的无功配置容量。本发明的技术方案能够考虑新型电力系统下，大量电缆接入对配电网无功的影响，从而更合理的配置无功补偿装置容量，支持城市新型电力系统的稳定、经济运行。
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公开(公告)号：CN114255137B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202111495601.0
申请日：2021-12-09
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种考虑清洁能源的低碳综合能源系统优化规划方法及系统，所述方法包括以下步骤：构建具有清洁能源接入的综合能源系统典型结构；基于所述典型结构中各类能源设备的运行特征，建立所述能源设备的数学模型；以规划总成本最低为目标建立综合能源系统最优规划模型，所述最优规划模型采用的约束条件包括功率平衡约束、设备建设数量约束、设备出力约束、清洁能源出力约束和基于所述数学模型构建的能源设备运行约束；求解所述最优规划模型获得各类能源设备的最优配置容量。与现有技术相比，本发明能够实现综合能源系统多类能源设备的规划配置，满足系统各类能源需求，保证系统的安全稳定和经济运行。
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公开(公告)号：CN114255137A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111495601.0
申请日：2021-12-09
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/04 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种考虑清洁能源的低碳综合能源系统优化规划方法及系统，所述方法包括以下步骤：构建具有清洁能源接入的综合能源系统典型结构；基于所述典型结构中各类能源设备的运行特征，建立所述能源设备的数学模型；以规划总成本最低为目标建立综合能源系统最优规划模型，所述最优规划模型采用的约束条件包括功率平衡约束、设备建设数量约束、设备出力约束、清洁能源出力约束和基于所述数学模型构建的能源设备运行约束；求解所述最优规划模型获得各类能源设备的最优配置容量。与现有技术相比，本发明能够实现综合能源系统多类能源设备的规划配置，满足系统各类能源需求，保证系统的安全稳定和经济运行。
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公开(公告)号：CN119514811A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510080292.2
申请日：2025-01-20
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明公开了一种基于组合神经网络的无功需求预测方法和系统，所述方法包括：获取无功负荷特征历史数据并进行预处理，将预处理后的数据划分为训练集和测试集；采用卷积神经网络与门控循环单元组合的方式构建无功需求预测模型，并设置损失函数；对无功需求预测模型进行训练和测试，得到训练完成的无功需求预测模型；获取无功负荷特征实时数据并进行预处理，输入训练完成的无功需求预测模型，得到无功需求预测值；将无功需求预测值反归一化，得到最终的无功需求预测值，并评价无功需求预测模型效果。本发明可有效提高无功需求预测精准度，满足配电网规划和设计新要求。
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公开(公告)号：CN117574247A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311476860.8
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06F18/2411 , G06F18/21 , G06N3/006 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应神经网络的光伏出力预测方法、设备、介质，方法包括如下步骤：获取预测目标地区的天气数据，并输入预训练好的基于SVM的天气分类器中，得到天气分类结果；根据所述天气分类结果选取对应的预训练好的自适应神经网络，并将目标地区的气象特征作为输入，基于PSO算法对目标地区目标时段的光伏出力进行预测。与现有技术相比，本发明能够实现高精度和高稳定性的光伏出力预测，且自适应神经网络具有较高的预测准确度。
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