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公开(公告)号：CN117196340A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311183144.0
申请日：2023-09-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种含SOP的配电网碳排放特性评估方法及装置，方法包括：确定含SOP的待评估配电网的拓扑结构以及参数；将待评估配电网的拓扑结构中的SOP进行支路等效，并根据拓扑结构及参数，计算待评估配电网的碳排放流；根据负荷的社会价值对待评估配电网进行分区，并计算各个区域的权重；根据拓扑结构的参数以及碳排放流，计算各个区域的碳排放因子；根据各个区域的权重及碳排放因子，计算待评估配电网的总体碳排放因子，根据总体碳排放因子对待评估配电网进行特性评估，该方法能够有效提高配电网碳排放特性评估的准确性。
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公开(公告)号：CN116937709A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310891566.7
申请日：2023-07-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种计及多场景含SOP的配电网故障恢复优化方法及装置，方法包括：获取配电网的基本特征、SOP特征以及场景特征，其中，场景特征包括正常场景特征及故障场景特征；基于SOP特征，分别分析正常场景以及故障场景下的初始目标函数；结合综合权重，对各个正常场景及故障场景下的初始目标函数进行权重计算，获取综合目标函数；根据综合目标函数的收敛情况，迭代SOP特征，给出最优目标函数对应的SOP特征。本发明综合考虑一段时间内存在多个正常场景与多个故障场景，将各个场景得到的目标进行叠加进而对SOP的位置和容量进行优化，使其更贴合实际中长时间的运行情况，提高配电网应对故障的能力。
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公开(公告)号：CN116544976A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310497433.1
申请日：2023-05-05
Applicant: 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
IPC: H02J3/28 , H02J3/32 , G06Q10/067 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种计及负荷不确定性的储能系统容量规划方法及装置，方法包括：根据储能系统的成本数据和收益数据，建立储能系统成本模型；根据待规划区域的配电网拓扑结构以及电压数据，建立配电网节点电压偏差模型和有功网络损耗成本模型；根据配电网接入储能系统后的负荷数据建立计及负荷不确定性的储能系统出力模型；根据储能系统成本模型、配电网节点电压偏差模型、有功网络损耗成本模型以及储能系统出力模型，建立储能系统容量优化模型；以储能系统的额定功率容量和额定能量容量为优化变量，求解储能系统容量优化模型。本发明可以在提高配电网电能质量的同时确保储能运行经济性，同时可以满足储能出力优化对于负荷不确定性的考虑。
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公开(公告)号：CN116470518A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310372193.2
申请日：2023-04-06
Applicant: 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了计及多时间尺度多负荷的配电网可靠性评估方法及装置，方法包括如下步骤：获取配电网的基础数据；分析并得到各时间尺度配电网中各个元件的故障率；结合各个元件的故障率及配电网的基础数据，通过抽样仿真，获取每个负荷点的季度可靠性数据；给出各个季度中每个负荷点的时间权重，得到每个负荷点的整年可靠性数据；基于各个负荷点的整年可靠性数据，评估配电网的可靠性。本发明的方案计及多时间尺度、多负荷类型等因素，能在含SOP的配电网获取更加贴合现实的特性评估数据。
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公开(公告)号：CN116565935A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310557306.6
申请日：2023-05-17
Applicant: 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种大规模新能源接入的配电网拓扑评估方法及装置，方法具体包括如下步骤：基于电能类型，划分接入配电网的负荷类别，获取对应不同类别的负荷差异率指标；结合不同类别的负荷的基础特性，给出配电网的负荷入网换流率指标；根据预先分析得到的分布式电源消纳率指标，并结合负荷差异率指标和负荷入网换流率指标，构建评估配电网拓扑结构的综合指标；基于评估配电网拓扑结构的综合指标，完成针对大规模新能源接入的配电网拓扑结构的评估。本发明从负荷侧和发电侧综合考虑不同类别负荷以及分布式电源接入下配电网拓扑的稳定性，为大规模新能源接入的配电网拓扑结构提供了有效的分析评估方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116014807A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211539065.4
申请日：2022-12-01
Applicant: 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 , 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种风光储就地平衡贡献度计算方法、装置及电子设备，方法包括：确定电力调节方案；将待计算区域的风光储系统中的组成部分进行划分；根据风光储系统中的组成部分的划分结果和电力调节方案，计算安全性指标、有功平衡指标和无功平衡指标；根据所述安全性指标、有功平衡指标和无功平衡指标对实施每个电力调节方案前后进行评估；基于比例分配原则计算组成电力调节方案的调节资源对于安全性指标、有功平衡指标和无功平衡指标的贡献度；能够有效计算系统就地平衡调节资源对于平衡指标的贡献度，为电力调控提供有效的依据。
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公开(公告)号：CN119963878A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411902129.1
申请日：2024-12-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了基建项目现场特征目标识别检测方法及系统，涉及图像识别技术领域，包括：基于光学、红外和雷达传感器获取多源图像数据；基于多源图像数据中低清晰度的图像，根据对象将图像分割为不同区域；基于分割后的图像，对每个区域内的对象进行识别，并获取不同识别结果的概率；基于每个区域内不同识别结果的概率，分析不同区域识别结果的关联性；基于关联性和识别概率为每个区域的识别结果分配权重，获取综合识别概率；基于综合识别概率，输出概率最高的的识别结果。本方案的优点在于：通过图像中不同区域识别结果之间的关联性分析，整合出更全面的可能性判断，通过多区域信息的协同判断能够显著提升识别的准确度与可靠性。
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公开(公告)号：CN114595837B
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202210250961.2
申请日：2022-03-15
Applicant: 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司双创中心 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/20 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种用于配电终端异常检测的模型建立方法及装置，方法包括：采集配电终端的状态数据；对所述状态数据进行预处理，获得训练集和测试集；根据所述训练集对预先建立的重构模型和预测模型分别进行训练；将所述测试集输入至训练后的重构模型，获得重构数据；将所述重构数据输入至训练后的预测模型，获得异常检测结果；该方法集成重构模型与预测模型，模型泛化能力强，检测准确度高，可靠性强。
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公开(公告)号：CN119472773A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411609083.4
申请日：2024-11-12
Applicant: 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司泰兴市供电分公司
IPC: G05D1/654 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机多机协同的降落控制方法及装置，包括：多个无人机执行飞行任务，无人机检测GPS信号强度，确认GPS信号强度不满足预设要求时切换至接收北斗信号；基于所述北斗信号，采用卡尔曼滤波算法计算获得无人机的位置状态，并基于PID控制算法控制无人机的运动状态；各个无人机同步所述位置状态，根据所述位置状态判断是否满足降落条件；满足降落条件时，待降落的无人机通过图像采集装置采集环境图像并识别降落标识；根据所述降落标识的中心坐标计算与待降落的无人机的相对位置，根据所述相对位置控制待降落的无人机降落至预设位置。该方法能够在GPS信号不稳定时保证无人机降落控制的准确性。
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公开(公告)号：CN119445175A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411570353.5
申请日：2024-11-06
Applicant: 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06V10/762 , G06V10/25 , G06V10/56
Abstract: 本发明公开了一种用于红外图像的超像素聚类方法及装置，方法包括：采集原始红外图像并转换到Lab颜色空间，获得Lab颜色模式图像；对Lab颜色模式图像提取感兴趣区域；对Lab颜色模式图像的每个像素的每个特征要素采用Sobel算子计算梯度，获得每个像素的梯度值；设置初始聚类个数，根据梯度值和初始聚类个数采用非迭代聚类方法对Lab颜色模式图像进行初始聚类，获得初始超像素聚类结果；根据初始超像素聚类结果更新聚类个数；根据感兴趣区域内像素的梯度值和更新的聚类个数采用迭代聚类方法对感兴趣区域进行二次聚类，获得感兴趣区域的精细超像素聚类结果；最后进行零碎超像素合并。该方法能够提高超像素聚类的准确性。
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