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极客邦科技：数字化践行者年度力量榜特刊（第一期）2024（279页）

今年《政府工作报告》指出，要深入推进数字经济创新发展。制定支持数字经济高质量发展政策，积极推进数字产业化、产业数字化，促进数字技术和实体经济深度融合。深化大数据、人工智能等研发应用，开展“人工智能 +”行动，打造具有国际竞争力的数字产业集群。

  • 2025-06-10
  • 阅读154
  • 下载1
  • 279页
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国网山东省电力公司孙东磊等｜基于多面体不确定集合的电力系统灵活性量化评估方法

以风电、光伏为代表的新能源迅速发展，但新能源发电的高度不确定性和波动性会大幅影响电力系统运行的经济性以及稳定性。因此，如何准确量化其对电力系统运行灵活性需求的影响，充分挖掘系统灵活性调节能力，进而建立综合考虑灵活性需求的调度策略，对于应对光伏出力不确定性、提高系统对光伏电站功率的消纳能力具有重要意义。

  • 2025-06-06
  • 阅读356
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  • 24页
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中国电力科学研究院 贾东梨等｜考虑净负荷不确定性的配电网协同调度

如何实现可再生能源的最大化消纳同时保证配电网的安全经济运行成为亟须解决的问题。首先，将节点上的可再生能源出力和负荷聚合为净负荷并以区间描述其不确定性，同时将系统中调节能力在节点上的映射以端点可优化的区间描述，以调节能力区间和净负荷扰动区间的公共部分反映该节点净负荷扰动的可接纳域。然后，基于优先目标规划，构建了以最大化净负荷扰动可接纳域、最小化配电网运行总成本、最小化电压偏差为目标的考虑净负荷不确定性的3层优化模型，进而得到协同考虑新能源最大化消纳、运行成本合理、节点电压波动最小化的优化方案，保证了配电网运行的安全性、可靠性与经济性。最后，基于改进的IEEE 33节点配网算例，验证了该模型和方法的有效性

  • 2025-06-06
  • 阅读705
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云南电网有限责任公司 沈鑫等｜融合SENet注意力机制和GA-CNN的非侵入式负荷识别方法

针对卷积神经网络模型负荷识别性能差、识别时间长等问题，提出了基于遗传算法优化CNN-SENet网络的居民负荷识别方法。首先，在卷积神经网络通道加入SENet模块，提升模型对关键特征的重要表征能力。其次，采用加权像素化处理负荷的U-I轨迹图，得到WVI特征矩阵，将其作为特征参量构建CNN-SENet模型。最后，利用遗传算法优化CNN-SENet模型超参数，提升模型负荷识别性能。通过对比不同算法的负荷识别能力，验证了本文方法对卷积神经网络性能的提升以及在负荷识别方面更优的性能表现。同时，为进一步提升准确率，未来的方向将从改进优化算法出发，提升对超参数的寻优能力。

  • 2025-06-06
  • 阅读367
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智慧医院综合体弱电智能化设计方案

建立基于RFID被服芯片的被服洗涤管理系统，形成采购、仓储、洗涤、熨烫、周转、报废的全生命周期、可视化管理基于RFID内置编码的唯一性，在每件被服上缝制一枚VRFID洗衣标签(被服芯片)，通过提供的RFID终端系统(RFID手持系统、RFID隧道系统、RFID智能工作台等)实现被服入库、投放、收发、洗涤、周转、报废等全生命周期管理。

  • 2025-06-06
  • 阅读319
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国网山东省电力公司 王安宁等｜基于多特征量判据的新型配电系统早期故障检测

高比例新能源接入下新型配电系统故障特性发生显著变化，运行方式多变、短路电流受限。电弧类早期故障是系统发生短路前的征兆，通过提前对早期故障的有效识别能够避免新型配电系统短路故障难以隔离的问题。首先，建立了早期故障的电气量与温度量定量解析模型，通过理论分析指出仅依靠单一的电气量或温度量均难以实现可靠的检测；然后，综合电信号的快速性和热信号的高灵敏性和可靠性，将电弧功率作为复合特征量来判别早期故障，提出了结合电流量与温度量的早期故障检测方法；最后，通过PSCAD仿真、现场数据及实验室模拟故障试验证明了该方法的有效性。

  • 2025-06-05
  • 阅读288
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国网能源研究院有限公司 朱瑞等｜适应新型电力系统的电网基建功能化投资结构演化研究

本文考虑构建新型电力系统背景下电网基建功能化投资需求，提出电网功能化投资结构组成，并利用系统动力学进行仿真模拟不同情景下电网基建各功能化投资的组成部分的变化趋势。主要研究结论如下。

  • 2025-06-05
  • 阅读228
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国网安徽省电力有限公司 桂前进等｜基于时序分解与共形分位数回归的超短期光伏功率区间预测

本文提出了一种基于时序分解与共形分位数回归的超短期光伏功率区间预测方法，并在真实光伏出力数据上进行了验证。实验结果表明，通过在NeuralProphet模型中引入日周期成分与季节周期成分，提高了模型对光伏功率时间序列周期性信息的学习能力；通过引入AR-Net自回归模型，可以有效捕捉光伏时序数据间的时间相依性，实现了对光伏波动性细节的追踪，有效提升了确定性预测的准确度；通过引入共形分位数回归方法，使用小样本数据构建区间预测模型，在共形校准中引入经验分位数，根据测试数据实时调整预测区间，在保持较低的预测区间宽度的同时，有效保证了预测区间覆盖率。同时，即使在光伏出力数据波动较为剧烈的场景，本文方法仍然能在设定的置信度下有效地覆盖实际的光伏出力数据，极大地增加了光伏功率区间预测的稳定性与可靠性。

  • 2025-06-05
  • 阅读572
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  • 24页
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