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公开(公告)号：CN119578004A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411628817.3
申请日：2024-11-14
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F111/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种配电网拓扑图生成方法、装置、存储介质及电子装置，涉及电网技术领域。其中，该方法包括：获取目标配电网的节点数据、第一线路数据和第二线路数据；基于节点数据和第一线路数据确定第一集合；基于节点数据和第二线路数据确定第二集合；基于第一集合和第二集合生成目标配电网的目标拓扑图。本发明解决了相关技术中对于大型配电网的拓扑绘制，使用人工方法逐条对照数据进行绘制的方法不仅绘制速度慢，且大量的数据使用人工对照十分容易产生错误的技术问题。
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公开(公告)号：CN119577443A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411628815.4
申请日：2024-11-14
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
IPC: G06F18/214 , G06F18/2132 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06F18/21 , H02J3/00 , G06F123/02
Abstract: 本申请公开了一种风电出力预测方法、装置、系统及计算机程序产品，涉及风电技术领域。其中，该方法包括：获取风电机组的历史运行数据；利用目标极限梯度提升模型对历史运行数据进行出力特征预测，得到风电机组的预测出力信息；其中，历史运行数据包括多个数据样本，目标极限梯度提升模型基于目标损失函数训练得到，目标损失函数由多个数据样本对应的经验损失函数以及多个基学习器对应的正则化约束项构建，经验损失函数用于通过目标控制系数控制目标极限梯度提升模型对异常样本的敏感程度，正则化约束项用于限制目标极限梯度提升模型的复杂度处于预设的拟合范围。本申请解决了相关技术中风电出力预测方案的准确性低、适应性差的技术问题。
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公开(公告)号：CN119359482A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411495184.3
申请日：2024-10-24
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
IPC: G06Q50/06 , G06F18/2113 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种线损计算的代表日的选取方法及装置、电子设备。其中，该方法包括：获取电力系统在不同时间段的多个运行数据；对多个运行数据进行分析，得到多个线损影响因子，其中，线损影因子用于表征会对电力系统的线损计算结果产生影响的运行数据的数据类型；基于多个运行数据，引导因子评估模型从多个线损影响因子中选取多个关键影响因子；基于多个关键影响因子和多个运行数据，从多个时间段中确定代表日，其中，代表日用于对电力系统进行线损计算。本发明解决了相关技术中选取的代表日反映台区线损率的准确度较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN119010177A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411094303.4
申请日：2024-08-09
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
Abstract: 本申请提供了一种孤岛微电网的运行方法、运行装置、存储介质和程序产品。该方法包括：构建目标函数，且构建约束条件，目标函数的因变量为孤岛微电网的净收益，净收益为收益与运行成本的差值，收益为售电收益与售热收益的和，运行成本为购买天然气成本、运维成本、弃风光惩罚成本，目标函数的自变量包括：孤岛微电网的运行参数，约束条件用于约束运行参数；在约束条件的约束下，以净收益最大为目标，求解目标函数，得到最优运行方案；控制孤岛微电网按照最优运行方案运行。该方法解决了现有技术中在传统的孤岛微电网的运行方法确定的最优运行方案未能充分体现孤岛微电网运行的经济性的问题。
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公开(公告)号：CN118336698A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410436640.0
申请日：2024-04-11
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/096 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的风电功率预测方法、装置及存储介质。其中，该方法包括：获取目标风电场的历史发电数据，其中，历史发电数据用于表示目标风电场的历史发电时序数据；利用目标功率预测模型对历史发电数据进行迁移学习，得到目标预测结果，其中，目标预测结果为目标风电场在未来预设时间段内的发电功率，目标功率预测模型通过利用第一样本发电数据进行训练而得到，第一样本发电数据通过采用邻近风电场的第二样本发电数据对目标风电场的第三样本发电数据进行扩充处理而得到，邻近风电场与目标风电场之间的特征相似度大于预设阈值。本发明解决了相关技术中风电功率预测模型泛化能力差、预测准确性低下的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118572680A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410618727.X
申请日：2024-05-17
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
Abstract: 本申请提供了一种考虑分布式电源接入的配电网理论线损的确定方法和装置，该方法包括：获取配电网理论线损计算数据；确定接入分布式电源后配电网系统是否出现反向供电现象；在接入分布式电源后配电网系统未出现反向供电现象的情况下，基于配电网理论线损计算数据与第一损耗确定公式，确定第一电网损耗；在接入分布式电源后配电网系统出现反向供电现象的情况下，基于配电网理论线损计算数据与第二损耗确定公式，确定第二电网损耗。该方法充分考虑了分布式电源接入对线损的影响，将分布式电源进行了合并等效，同时针对等效过程中出现的损耗虚增问题进行了修正，提高了配电网理论线损准确性。
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公开(公告)号：CN119294737A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411368357.5
申请日：2024-09-29
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F17/11 , G06N3/006 , H02J3/46
Abstract: 本公开提供一种微电网群储能系统的能量管理方法及装置，所述能量管理方法，包括：建立用于微电网群储能系统的能量管理模型；基于储能系统成本建立微电网群的目标函数和约束条件；利用改进的人工蜂鸟算法求解所建立的微电网群储能系统能量管理模型，确定最优的能量管理策略。本公开实施例通过融合局部逃避算子和基于对立的学习技术的改进的人工蜂鸟算法以求解所构建的微电网群储能系统能量管理模型，以更好地探索微电网群能量管理模型的解空间，加快收敛速度，克服解陷入局部最优问题。
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公开(公告)号：CN118964895A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411144011.7
申请日：2024-08-19
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06N3/047 , G06N3/044 , G06N3/0475
Abstract: 本发明公开了一种基于深度置信网络的配电网理论线损确定方法及装置。其中，该方法包括：获取配电网的线损特征参数集；将经过标准化处理后的线损特征参数集输入至线损确定模型中，以利用线损确定模型对线损特征参数进行处理，得到配电网的理论线损，其中，线损确定模型是使用多组训练数据通过深度置信网络的方式进行训练得到的，多组训练数据中的每一组均包括：样本线损特征参数集、与样本线损特征参数集对应的样本理论线损。本发明解决了相关技术中在使用传统的方法计算电网理论线损时，难以快速高效地准确计算出理论线损的技术问题。
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公开(公告)号：CN118920472A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411034235.2
申请日：2024-07-30
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
Abstract: 本发明公开了一种微电网的负荷预测方法、装置、存储介质及电子设备。涉及微电网领域，该方法包括：获取微电网群的历史负荷数据；将历史负荷数据输入至目标预测模型，通过目标预测模型进行负荷预测，得到微电网群的预测负荷数据，其中，目标预测模型为对初始预测模型训练得到的，初始预测模型所使用的超参数为根据改进后的北方苍鹰算法确定的，改进后的北方苍鹰算法根据黄金正弦算法、柯西变异算法二者中的至少之一对北方苍鹰算法改进得到。本发明解决了相关技术中预测微电网负荷数据的准确性低的技术问题。
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公开(公告)号：CN118365036A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410436639.8
申请日：2024-04-11
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司珠海供电局
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N7/01 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于人工智能的配电网网架规划方法、装置及存储介质。其中，该方法包括：获取初始网架结构信息和接线成本映射关系，其中，初始网架结构信息用于表示配电网的当前网架布局信息，接线成本映射关系用于表示新增变电站的接线方式与建设成本之间的映射关系；基于初始网架结构信息和接线成本映射关系进行建模处理，得到网架规划模型，其中，网架规划模型用于确定新增变电站的接线方式；利用目标机器学习框架对网架规划模型进行分析处理，得到目标规划策略，其中，目标规划策略用于在配电网中部署新增变电站。本发明解决了相关技术中基于人工智能的配电网网架规划方法效率和准确性低下的技术问题。
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