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公开(公告)号：CN118095049A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410048571.6
申请日：2024-01-11
Applicant: 三峡大学 , 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 一种基于人工智能的自适应去噪暂态稳定评估方法，步骤1：选择故障清除后0‑2个周波内的电气特征作为原始特征，建立原始数据集；步骤2：模拟真实电力系统的随机噪声，进行真实噪声建模；步骤3：构建噪声识别模型，输出一组能够反映输入数据中噪声分布的权值；步骤4：基于期望噪声数据训练单一去噪评估模型，可以对特定的噪声输出评估结果；步骤5：构建自适应去噪组合评估模型，实时得到电力系统的暂态稳定评估TSA结果，本发明的优点是基于人工智能，能适应实际电气信息噪声数据的随机性及复杂性，保障了电力系统暂态稳定安全运行。
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公开(公告)号：CN118095050A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410050220.9
申请日：2024-01-11
Applicant: 三峡大学 , 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/2413 , G06F18/243 , G06F119/02
Abstract: 基于人工智能的考虑样本不平衡的电力系统暂态稳定评估方法，步骤1：基于时域仿真技术，生成包含系统运行信息的原始数据集；步骤2：提出一种具有自适应合格合成器选择的合成少数过采样方法处理原始数据集，建立样本平衡且丰富的数据集；步骤3：基于并行卷积算法，构建特征提取模型；步骤4：基于离线数据集，训练并建立基于富集随机森林的暂态稳定评估模型；步骤5：快速建立更新模型；步骤6：基于相量测量单元采集的数据，完成在线暂态稳定评估。本发明的优点是提出了一种ASN‑SMOTE方法，有效地解决了样本不平衡问题，并基于并行卷积算法构建了特征提取框架，提取出与TSM高度相关的关键运行变量，极大地提高了后续模型评估的计算效率。
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公开(公告)号：CN108062624B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201711320000.X
申请日：2017-12-12
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 国网湖北省电力有限公司
Abstract: 一种导体技术经济评估系统，包括负荷需求子系统、变电容量供给子系统以及基于导体决策的系统计划投资容量模块，评估时，负荷需求子系统、变电容量供给子系统先采集得到待评估导体和其他导体在不同时段的变电容量、容载比和运行容量增长速率，然后基于导体决策的系统计划投资容量模块根据负荷需求子系统和变电容量供给子系统得到的参数计算评估待评估导体和其他导体的基于导体可靠性的分配决策评估参数、基于导体技术经济成本的扩容决策评估参数，并对待评估导体和其他导体在不同故障率下的系统故障严重程度指标和单位输电成本指标进行分析评估即可。本设计实现了对导体大量使用后规模效应的科学全面、切实有效的评估。
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公开(公告)号：CN118735153A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410629924.1
申请日：2024-05-21
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院
IPC: G06Q10/0631 , F22B33/18 , F24F5/00 , F02C6/18 , H02J3/00 , H02J3/32 , G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06Q50/26 , G16C20/10 , G16C10/00
Abstract: 一种考虑余热回收的低碳经济最优运行规划方法、系统及设备，在精细化氢气利用模型内引入热回收技术，通过热电联产设备与燃气轮机及废热锅炉相配合，使得系统可以利用甲烷化和电化学反应中产生的热量发电，从而充分利用反应废热，以达到余热回收的效果，并通过考虑碳交易过程的阶段低碳经济最优运行模型计算系统最低运行成本。本设计不仅可以充分利用反应废热，达到余热回收的效果，而且可以根据碳交易过程的阶段调整系统最低运行成本，有效提高低碳性能。
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公开(公告)号：CN108062624A
公开(公告)日：2018-05-22
申请号：CN201711320000.X
申请日：2017-12-12
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 国网湖北省电力有限公司
Abstract: 一种导体技术经济评估系统，包括负荷需求子系统、变电容量供给子系统以及基于导体决策的系统计划投资容量模块，评估时，负荷需求子系统、变电容量供给子系统先采集得到待评估导体和其他导体在不同时段的变电容量、容载比和运行容量增长速率，然后基于导体决策的系统计划投资容量模块根据负荷需求子系统和变电容量供给子系统得到的参数计算评估待评估导体和其他导体的基于导体可靠性的分配决策评估参数、基于导体技术经济成本的扩容决策评估参数，并对待评估导体和其他导体在不同故障率下的系统故障严重程度指标和单位输电成本指标进行分析评估即可。本设计实现了对导体大量使用后规模效应的科学全面、切实有效的评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119005389B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202410952849.2
申请日：2024-07-16
Applicant: 中铁第四勘察设计院集团有限公司 , 三峡大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F30/23
Abstract: 本发明提供的一种兼容电磁干扰影响的信号设备机房选址方法，属于信号设备机房选址领域，包括确定信号设备机房的候选区域，基于变电所的位置，通过密度聚类分析缩小候选区域的范围，得到选址区域；将选址区域中划分出若干个单元格，将满足预设电磁干扰条件的变电所作为待仿真变电所；通过对待仿真变电所正常运行时的电场强度和磁场强度进行有限元仿真，过滤掉部分单元格；通过对待仿真变电所接地故障时的电场强度和磁场强度进行有限元仿真，确定过滤后剩余的单元格的选址优先级；根据选址优先级，选择对应的单元格作为信号设备机房的选址位置。该方法电磁干扰影响因素，根据铁路项目实际的变电所情况，确定条件最优的选址区域。
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公开(公告)号：CN119903340A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411905485.9
申请日：2024-12-23
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/214 , G01R35/02 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N20/20 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 基于混合深度学习模型和Bootstrap方法的互感器测量误差区间预测方法，包括：采集电压互感器的运行测量误差数据，构建数据集，并进行ICEEMDAN得到的分解信号；利用改进的TCN对中得到的分解信号进行特征提取，并输出提取后的特征信息yTCN；利用BiGRU对中得到的特征信息yTCN进行依赖关系的处理，并输出综合特征yBi；将输出的综合特征yBi输入到多头注意力机制网络，进行特征处理，处理后的数据经过全连接网络，得到最终的输出为yout；根据最终的输出yout计算得到预测误差yFin，基于改进的Bootstrap方法对预测误差yFin进行统计推断，得到给定置信水平下的误差分布区间，生成区间预测结果。该方法能够更精确地提取互感器运行数据中的特征，显著提高了比差预测的准确性。
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公开(公告)号：CN119416550A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411272193.6
申请日：2024-09-11
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/23 , G06F17/12 , G06F17/13 , G06F113/04 , G06F111/10
Abstract: 基于增维精细积分的高压输电线路电磁暂态数值计算方法，包括以下步骤：S100、获取高压输电线路信息数据，其中，所述高压输电线路信息数据包括尺寸信息和特征信息，所述特征信息包括绝缘子位置信息、地线位置信息、线路材质信息；S200、根据尺寸信息和线路材质信息进行计算处理，获取线路电阻数据、线路电容数据、线路电感数据；S300、根据高压输电线路信息数据、线路电阻数据、线路电容数据、线路电感数据对高压输电线路进行模型化处理，获取高压输电线路的电磁暂态数学模型；S400、根据高压输电线路的电磁暂态数学模型进行分析处理，获取电流数据、电荷分布数据和电磁特性。
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公开(公告)号：CN119358490A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411228872.3
申请日：2024-09-03
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F30/367 , H02J3/01
Abstract: 一种电力系统用二阶高通滤波器与C型阻尼滤波器的优化设计方法，包括：输入二阶高通滤波器、C型阻尼滤波器设计所需参数；计算主电容参数与电阻下限值；计算二阶高通滤波器、C型阻尼滤波器的中电阻R、R'的基波功率损耗、工频损耗特性的m参数和换流站交流滤波器特征谐波电压的谐波放大系数；参数选择计算过程是否终止判断。本发明考虑滤波效果和谐波放大效应结合电路原理，对二阶高通滤波器与C型阻尼滤波器优化设计流程进行了详细分析，从而提高二阶高通滤波器与C型阻尼滤波器的滤波效果和经济性。
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公开(公告)号：CN118965945A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410872555.9
申请日：2024-07-01
Applicant: 三峡大学 , 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 基于MHA‑CNN‑SLSTM和误差补偿的互感器预测方法，包括：采用VMD将互感器误差数据分解为不同高低频分量；基于改进海鸥优化算法ISOA优化VMD的关键参数，实现误差数据最优分解；基于多头注意力机制MHA对误差影响特征交叉处理，挖掘各特征间关联性，通过强相关性特征与误差间关系建立弱相关特征与误差间深层联系；将CNN置于多头注意力机制MHA后端，降低多头注意力机制MHA输出特征维度；考虑训练集与测试集之间相关性，改进LSTM神经网络，动态调整网络权重和偏置，构建MHA‑CNN‑SLSTM组合预测模型；将预测值与实际值误差作为训练集输入构建的组合预测模型，生成补偿数据对预测值进行补偿。该方法能够准确的预测未来短期内互感器误差状态变化，具有预测精度高、泛化性强等特点。
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