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公开(公告)号：CN117291315A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311576668.6
申请日：2023-11-24
Applicant: 湖南大学
Abstract: 一种碳循环利用的电‑气‑热多能联供网络协同运行方法，包括步骤S1，构建高比例分布式光伏接入下的电‑气‑热多能联供网络异质拓扑模型；步骤S2，采用异质结构多任务学习方法识别多能联供网络异质拓扑模型；步骤S3，构建电转气、富氧燃气与二氧化碳捕集装置联动的碳循环利用模型；步骤S4，构建考虑碳循环利用的多能联供系统成本效率模型；步骤S5，构建以运行成本最小化为目标的多能协同调控优化模型，以实现分布式供能网络零碳自循环的多能协同运行。本发明所提方法能够提高多能联供网络拓扑识别的准确率，并提升光伏消纳能力，减少碳排放。
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公开(公告)号：CN119416133B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510025733.9
申请日：2025-01-08
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/2433 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06F18/26
Abstract: 本发明公开了考虑多源量测数据质量的配电台区违规用电智能识别方法，包括以下步骤：分别对各个节点的电压时序数据和功率时序数据进行初步的异常数据点筛选，得到异常时序数据簇；对异常时序数据簇通过关联规则挖掘进行关联性分析，得到数据质量异常数据；基于条件扩散模型对被标记的数据质量异常数据进行修复，得到修复后的电压时序数据和功率时序数据；对修复后的电压时序数据和功率时序数据对应的电压时序图与功率时序图进行多图像融合，得到节点时序融合图像；将节点时序融合图像输入训练后的违规用电识别模型进行图像异常点检测，得到异常像素点，并将其映射回节点电压时序数据与节点功率时序数据，实现配电台区违规用电的溯源定位。
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公开(公告)号：CN117291315B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311576668.6
申请日：2023-11-24
Applicant: 湖南大学
Abstract: 一种碳循环利用的电‑气‑热多能联供网络协同运行方法，包括步骤S1，构建高比例分布式光伏接入下的电‑气‑热多能联供网络异质拓扑模型；步骤S2，采用异质结构多任务学习方法识别多能联供网络异质拓扑模型；步骤S3，构建电转气、富氧燃气与二氧化碳捕集装置联动的碳循环利用模型；步骤S4，构建考虑碳循环利用的多能联供系统成本效率模型；步骤S5，构建以运行成本最小化为目标的多能协同调控优化模型，以实现分布式供能网络零碳自循环的多能协同运行。本发明所提方法能够提高多能联供网络拓扑识别的准确率，并提升光伏消纳能力，减少碳排放。
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公开(公告)号：CN119416133A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510025733.9
申请日：2025-01-08
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/2433 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06F18/26
Abstract: 本发明公开了考虑多源量测数据质量的配电台区违规用电智能识别方法，包括以下步骤：分别对各个节点的电压时序数据和功率时序数据进行初步的异常数据点筛选，得到异常时序数据簇；对异常时序数据簇通过关联规则挖掘进行关联性分析，得到数据质量异常数据；基于条件扩散模型对被标记的数据质量异常数据进行修复，得到修复后的电压时序数据和功率时序数据；对修复后的电压时序数据和功率时序数据对应的电压时序图与功率时序图进行多图像融合，得到节点时序融合图像；将节点时序融合图像输入训练后的违规用电识别模型进行图像异常点检测，得到异常像素点，并将其映射回节点电压时序数据与节点功率时序数据，实现配电台区违规用电的溯源定位。
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