-
公开(公告)号：CN112541546B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202011463720.3
申请日：2020-12-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多场景模型的光伏电站典型场景生成方法，首先，获取配电网络下多个光伏电站出力的历史数据，形成由个光伏电站的历史出力数据组成的多维数据集；然后，对多维集进行基于局部密度中心的聚类，将所有数据点分为多个场景；再按照聚类生成的多个场景分别建模，使用核密度估计法和Copula函数估计多个光伏电站出力在各个场景下的联合概率分布；最后，利用拉丁超立方采样方法对每个场景下的最优Copula函数抽样，生成光伏出力典型样本，对生成的样本进行蒙特卡洛概率潮流计算，从而对配电网电压质量进行分析。该方法能够高效地实现对多个光伏电站出力的精确建模。
-
公开(公告)号：CN112994017A
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202110295923.4
申请日：2021-03-19
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 东南大学
IPC: H02J3/06
Abstract: 本发明公开了一种基于配电网概率潮流计算的分布式光伏电源选址优化方法，构建考虑配电网动态特性的多目标优化模型，制定了多目标优化问题的目标函数和约束条件。分析了负荷、光伏出力的时序性波动规律，提出利用概率潮流的方式将动态多目标规划转化为静态多目标优化。对多时空的含光伏电源配电网实际历史运行数据进行拉丁超立方采样，利用蒙特卡洛模拟法计算概率潮流。采用概率潮流计算结果对不同的接入方案评分，结合向量评估遗传算法得到考虑配网拓扑线路动态特性的分布式光伏电源选址优化方案。本发明在任意开关状态组合的典型场景中，均能实现接入后电压偏差、电压波动与网络损耗的降低。
-
公开(公告)号：CN112541546A
公开(公告)日：2021-03-23
申请号：CN202011463720.3
申请日：2020-12-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 东南大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多场景模型的光伏电站典型场景生成方法，首先，获取配电网络下多个光伏电站出力的历史数据，形成由个光伏电站的历史出力数据组成的多维数据集；然后，对多维集进行基于局部密度中心的聚类，将所有数据点分为多个场景；再按照聚类生成的多个场景分别建模，使用核密度估计法和Copula函数估计多个光伏电站出力在各个场景下的联合概率分布；最后，利用拉丁超立方采样方法对每个场景下的最优Copula函数抽样，生成光伏出力典型样本，对生成的样本进行蒙特卡洛概率潮流计算，从而对配电网电压质量进行分析。该方法能够高效地实现对多个光伏电站出力的精确建模。
-
公开(公告)号：CN112488415A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011464701.2
申请日：2020-12-14
Applicant: 国网江苏省电力有限公司经济技术研究院 , 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 东南大学
Abstract: 一种基于经验模态分解和长短时记忆网络的电力负荷预测方法，首先，获取历史时刻的电力负荷数据和日期特征因素，并进行预处理；然后对预处理的历史数据进行经验模态分解，分解产生多个本征模函数信号以及残差信号，并分别作为多个神经网络预测的输入；再采用基于长短时记忆神经网络的深层网络分别对多个本征模函数信号以及残差信号进行训练建模，产生多个针对不同分量进行预测的子模型；最后，利用训练生成的多个针对不同分量进行预测的子模型对配变电力负荷在预测日期内的各本征模函数分量进行预测，并最后将各个分量的预测结果求和，产生当日的电力负荷预测结果。该方法将经验模态分解与神经网络两者结合起来，能进一步提升预测效果的准确性。
-
公开(公告)号：CN118313106B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202410258952.7
申请日：2024-03-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N3/04 , G06N3/084 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了基于数据驱动的电网抢修风险评估方法和决策系统，涉及电网运维技术领域，所述方法包括：通过数据驱动采集构建电网抢修数据库，基于电网抢修风险评估指标体系对所述电网抢修数据库进行分析训练，生成电网抢修风险评估网络；利用数字孪生技术对目标抢修电网区域进行建模，搭建电网抢修区域数字孪生模型；基于所述电网抢修风险评估指标体系对所述电网抢修区域数字孪生模型进行风险要素提取，得到电网抢修风险要素信息；基于所述电网抢修风险评估网络对所述电网抢修风险要素信息进行风险评估和风险抢修决策。达到实现多维指标智能化评估电网抢修风险，提高风险评估全面性和准确性，进而确保抢修决策效率的技术效果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118017502B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202410271701.2
申请日：2024-03-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F18/23213
Abstract: 本申请提供了基于数字孪生的配电算力预测方法、系统及介质，涉及配电预测技术领域，所述方法包括：通过采集配电系统的多维度电力设备信息构建初始数字孪生配电模型，然后对动态监测得到的实时运行数据进行预处理，然后得到目标运行数据，再利用该数据进行运行仿真，得到仿真运行数据，然后分析得到仿真运行信息得到配电算力的预测结果。本申请主要解决了现有技术实时性不足，电网状态变化不能及时发现并反馈，导致预测结果不准确的问题。通过对动态的运行状态监测和采集并进行异常去除得到实时数据，然后通过数字孪生配电模型进行仿真进行配电算力预测，实现了更高效和更可靠的能源预测。
-
公开(公告)号：CN118899961B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411398286.3
申请日：2024-10-09
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明提供了基于数字孪生的电网设备运行优化方法及系统，涉及数据处理技术领域，包括：交互获得目标变电站的历史故障数据，进行电网设备故障关联分析，获得多个电网设备故障树；获得多个设备建模关联数据；构建多个设备孪生模型；预构建云端运行优化架构；完成云端运行优化架构的本地更新；在目标变电站运行过程中，实时接收并分析多个实时运行数据进行故障识别，获得实时故障设备；定位目标设备故障树，生成故障排查指令回传至目标变电站执行电网设备故障排查。本发明解决了现有技术缺乏高精度的电网设备故障监测模型，并且无法应对电网设备之间存在的多种关联关系，存在系统的稳定性和安全性差的技术问题。
-
公开(公告)号：CN119167805A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411688174.1
申请日：2024-11-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/09 , G06F111/10 , G06F113/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了基于数字孪生的电力故障计算预测方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：通过数据传感云平台获取电力系统的实时运行参数建立数字电力孪生模型，通过数字电力孪生模型对历史故障信息进行模拟仿真，生成电力故障仿真数据集计算获取多个电力故障预测信息，利用多个电力故障预测信息进行电力系统运行故障的预估分析，制定电力运行调度策略对电力系统进行运行维护。本发明解决了现有技术中对电力系统故障的预测准确率低，导致电力系统出现故障难以及时进行维护的技术问题，实现了通过数字孪生技术对故障进行合理化精准预测，更好的对电力系统进行运维。
-
公开(公告)号：CN119151193A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411104950.9
申请日：2024-08-13
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了用于极端天气下电力设备故障处理的资源调度方法，涉及数据处理技术领域，所述方法包括：利用数字孪生技术将电力设备拓扑点云模型和电力设备故障分析功能网络进行嵌合，生成电力设备运行孪生模型对电力设备运行数据流进行分析，获得电力设备故障特征信息；对电力设备区域天气信息进行影响分析，获得多维天气资源影响因子，将电力设备故障特征信息和多维天气资源影响因子传输至运维资源云端进行调度分析，获得电力设备资源协同调度参数进行资源调度和设备故障处理。达到利用数字孪生技术实现电力设备故障分析和运维资源智能化调度，提高资源调度准确性和调度效率，减少设备运维成本，进而确保电力设备故障处理及时性的技术效果。
-
公开(公告)号：CN119130025A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411171636.2
申请日：2024-08-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本公开提供了用于电力系统的冗余算力自适应调用方法，涉及算力调用技术领域，该方法包括：交互目标区域的智算中心构建算力孪生网络；搭建电力运管模型，将电力运管模型下放至各智算中心；回传电力数据集至目标智算中心，确定预分配算力；确定调用算力需求；基于算力孪生网络，读取实时冗余算力并结合匹配原则确定基于调用算力需求的协同智算中心；基于目标智算中心与协同智算中心的电力运管模型，进行数据差分处理与电力调度分析，确定电力调度运管方案，通过本公开可以解决现有技术中存在由于电力系统的冗余算力智能调度的能力较差，导致算力资源满足实际的电力需求程度较低的技术问题，实现算力调度智能化程度的目标的技术效果。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
200
records
(took 0.115 seconds)
