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公开(公告)号：CN112200694A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011071486.X
申请日：2020-10-09
Applicant: 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的主导失稳模式识别模型构建及应用方法，属于电力系统稳定性判断领域。本发明所构建的加权图结构能够较好的体现电网拓扑。在模型训练之前，根据样本集的电网拓扑预先构建对应地图结构；训练过程中，图结构的作用相当于将原始的矩阵类型数据转化为图结构数据，测试结果表明，考虑了电网拓扑结构的图神经网络方法相对于不考虑拓扑的卷积神经网络方法而言，具有更高的判别精度；本发明对依据电网拓扑构成的图结构，采用各传输线的导纳对图进行加权处理，能够进一步强化电网的拓扑信息，使得模型更加契合电网这种特殊的图结构，增强了所输入的图构中包含的电网拓扑特征，使得模型有更好的判断准确率。
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公开(公告)号：CN112051481A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010810874.9
申请日：2020-08-12
Applicant: 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网湖北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于电力系统输电安全技术领域，公开了一种基于LSTM的交直流混联电网故障区域诊断方法和系统。包括：构建电力系统时域仿真模型仿真多种工况获取全网节点电压幅值及对应标签得到基础样本集；用滑动窗口方法截取基础样本获得训练故障时刻判断模型和故障区域判断模型的样本集合进行训练并适当调整模型相关参数；输入当前滑动窗口时刻的样本，故障时刻判断模型判断是否发生故障，如果确认发生故障则将样本输入故障区域判断模型，获得故障位置；最后输出当前故障诊断信息。本发明利用深度神经网络能快速有效地确定电网中的故障发生时刻并且确定故障区域，在不同运行工况及一定噪声条件下都具有较好的性能，能适应复杂电力系统中故障诊断的需求。
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公开(公告)号：CN110571834B
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN201910902993.4
申请日：2019-09-24
Applicant: 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明公开了一种考虑发电机性能差异的励磁顶值电压优化配置方法及系统，方法包括在预想故障下对发电机分群，进行多机系统的单机等值得到等值功角曲线；进行励磁顶值电压增量扰动，计算各发电机对系统故障恢复的调节性能指标；选取对系统故障恢复的调节性能指标最大的发电机，完成励磁顶值电压的一轮配置，判断是否达到系统稳定性能改善目标，若是，结束配置；否则，判断更新后发电机的励磁顶值电压继续增加一个扰动步长是否达到预设的配置上限，若是，选取仍有励磁顶值电压提升裕度的发电机进行下一轮配置；否则，继续进行励磁顶值电压增量扰动。本发明可以实现发电机励磁顶值电压差异化配置，较好改善系统暂态稳定性，提升区域联络线输送功率。
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公开(公告)号：CN109873406B
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910240922.2
申请日：2019-03-28
Applicant: 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种电力系统薄弱线路辨识方法，该辨识方法基于Q学习算法，根据电网当前运行状态信息，采用ε‑贪婪策略探索不同故障切线组合，通过电网暂态稳定仿真，计算验证所给出的故障切线组合下的系统暂态安全稳定性。接着，Q学习算法结合暂稳仿真计算结果，不断更新不同切线组合的Q值，筛选出容易导致系统失稳的切线组合。最后，基于不同切线组合的Q值，提出线路薄弱度指标，计算得到考虑电网暂态安全稳定性的薄弱线路。本发明利用Q学习算法能有效辨识出考虑系统暂态安全稳定性的薄弱线路，所需的仿真次数远少于故障遍历辨识方法，极大地减少了电网运行专家与技术人员在不同运行方式下进行稳定分析与潮流调整的工作量。
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公开(公告)号：CN109376951A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811390241.6
申请日：2018-11-21
Applicant: 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司六安供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种光伏概率预测方法，包括(1)收集光伏电站历史数据并对历史出力数据进行序列分解；(2)随机生成输入层-隐层权重及偏置；(3)设定概率预测区间期望覆盖率；(4)训练网络，确定隐层-输出层的权值；(5)输入数据，获取输出预测区间。本发明以光伏电站历史出力作为模型输入，解决了光伏阵列的安装位置随机性和光伏阵列的使用时间等对转换效率的影响，提高预测准确性；对历史数据进行序列分解，可更有效判别不同因素对出力的影响，增强数据特征；引入极限学习机ELM思想，在保证精度的同时大幅提升训练速度；以分位数回归方式对光伏出力区间进行概率预测，对调度计划的制定有更强的参考价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117096874A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311262455.6
申请日：2023-09-27
Applicant: 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司
Inventor： 陈新宇 , 金天昱 , 王淼 , 冯长有 , 郎燕生 , 严亚勤 , 李理 , 陈郑平 , 胡鑫 , 孙博 , 程芸 , 穆永铮 , 吕闫 , 范海威 , 李金盛 , 石上丘 , 丁凌龙 , 孙略 , 罗雅迪 , 宁剑 , 沙立成 , 刘升 , 门德月 , 陈书里 , 陈茜 , 文劲宇
IPC: H02J3/00 , H02J3/32 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力系统调度模型的建模方法及应用，属于电力系统调度技术领域，所构建的电力系统调度模型的优化目标为最小化电力系统调度总成本，优化变量包括热电联产机组在每一时刻下的电力输出功率和热力输出功率，以及每一辆电动汽车在每一时刻下的充、放电功率；其中，电力系统调度总成本为全时间段T内热电联产机组的总运行成本及电动汽车的总购电成本之和减去全时间段T内电动汽车的总售电收益、总备用收益、及热电联产机组的总备用收益之和。本发明在源侧考虑热电联产机组可提供的备用功率，在荷侧考虑电动汽车可提供的备用功率，建立了同时考虑源荷双侧备用的电力系统调度模型，提高了源荷双侧的备用灵活性，电力系统调度灵活性较高。
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公开(公告)号：CN113452026B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110731653.7
申请日：2021-06-29
Applicant: 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力系统薄弱评估智能体训练方法、评估方法和系统，属于电力系统薄弱评估领域。本发明基于深度强化学习算法与电力系统连锁故障模型，基于深度Q网络的智能体决策最易导致电力系统崩溃的攻击线路，基于电力系统连锁故障模型模拟受攻击线路退出运行后的潮流转移过程，自动切除潮流越限最严重的输电线路。继续利用智能体决策攻击线路，直至停运线路或损失负荷达到一定的阈值，判定电力系统崩溃，并输出智能体决策的攻击序列。在此过程中，存储强化学习所需的经验样本并训练更新智能体。本发明利用深度强化学习算法训练得到的智能体，能有效决策出当前潮流工况下，最易导致电力系统崩溃的攻击序列，从而评估电力系统的薄弱程度。
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公开(公告)号：CN111222738B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN201910991503.2
申请日：2019-10-18
Applicant: 华中科技大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种风电集群功率预测及参数优化的方法，将历史NWP数据和历史功率数据划分两个独立数据集，分为三个阶段来对参数进行优化；对原始风速矢量进行主成分分析，并将主成分分析的结果作为风电集群功率预测模型的输入，将两个独立的数据集分别划为待预测数据集和历史数据集；计算预测点的输入数据矩阵与历史数据集之间的欧式特征距离，并将其与阈值δ进行比较，获得具有最高匹配度的数据集与预测数据集，判断优化是否结束，否则以变尺度网络搜索法设置参数值以继续优化得到具有最小总体预测误差的四个参数；将获得的四个参数初始优化值，控制三个参数值不变，改变剩余一个参数值，直到获得最优四个参数组合。该方法预测精度高，具有推广价值。
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公开(公告)号：CN112713606B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202011527525.2
申请日：2020-12-22
Applicant: 华中科技大学 , 武汉大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC: H02J3/36
Abstract: 本发明公开了一种给定场景下LCC‑MMC混合直流输电系统最佳拓扑确定方法和系统，属于高压混合直流输电规划领域。本发明首先建立混合直流输电系统建设成本和运行损耗的统一模型，计算各混合直流输电系统的建设成本和运行成本，作为综合性评估体系中的经济性指标。然后结合经济性、技术性以及场景需求，建立混合直流输电系统的综合性评估体系，并使用层次分析法对各个指标进行权重分配，计算各混合直流输电系统在体系中各个指标值，进行综合评估，选出具体场景下的最适宜的混合直流输电系统拓扑。本发明可给混合直流输电系统工程的规划建设提供参考，在具体的应用场景下，选出最合适的系统拓扑进行工程建设。
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公开(公告)号：CN112051481B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202010810874.9
申请日：2020-08-12
Applicant: 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网湖北省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于电力系统输电安全技术领域，公开了一种基于LSTM的交直流混联电网故障区域诊断方法和系统。包括：构建电力系统时域仿真模型仿真多种工况获取全网节点电压幅值及对应标签得到基础样本集；用滑动窗口方法截取基础样本获得训练故障时刻判断模型和故障区域判断模型的样本集合进行训练并适当调整模型相关参数；输入当前滑动窗口时刻的样本，故障时刻判断模型判断是否发生故障，如果确认发生故障则将样本输入故障区域判断模型，获得故障位置；最后输出当前故障诊断信息。本发明利用深度神经网络能快速有效地确定电网中的故障发生时刻并且确定故障区域，在不同运行工况及一定噪声条件下都具有较好的性能，能适应复杂电力系统中故障诊断的需求。
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