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公开(公告)号：CN112531663B
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202011598802.9
申请日：2020-12-30
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PMU量测的面向主动配电网的网络分区方法，其步骤包括：1、建立分区后微电网集群的运行约束条件；2、定位发生故障的孤岛区域；3、划分满足运行约束的基本微电网；4、根据PMU采集的量测数据，计算基本微电网的等效电路；5、根据所有可能合并的基本微电网组合，确定候选微电网集群；6、根据区域的等效电路，计算候选微电网集群集的运行因子；7、计算目标函数，从候选微电网集群中选择最佳集群。本发明无需网络模型的拓扑结构与设备参数，即可得到最佳分区拓扑，从而能在主动配电网某处馈线出现故障时及时调整分区，进而减少配电网故障时长，降低经济损失。
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公开(公告)号：CN113112039B
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202110395954.7
申请日：2021-04-13
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时频记忆递归神经网络的主动配电系统初期故障识别方法，包括：1、对采集到的电流和电压数据进行预处理；2、对预处理后不同类别的电流和电压数据进行分类；3、设计时频记忆递归神经网络核心结构；4、构建多层时频记忆递归神经网络；5、基于时频记忆递归神经网络得到测试集样本的输出结果。本发明通过时频记忆递归神经网络来提供时间序列的细粒度分析，可以捕获数据在时域和频域上的特征，以提高初期故障的识别精度，该方法需要较少的数据周期即可完成检测，满足了准确化快速化的实际需求。
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公开(公告)号：CN112882383A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110031489.9
申请日：2021-01-11
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种面向变电站监测的边缘云协同的预测控制调度方法，其步骤包括：1、变电站中不同类型传感器采集变电站内的各类数据，并对这些数据按种类和采样时刻进行编码，然后将这些数据传输给资源调度器；2、在已知互联网延迟变化趋势的情况下，资源调度器根据当前边缘端资源池的状态和调度器的控制输入进行预测、迭代、求解，得出下一时刻数据是传输给边缘设备来处理还是传输给云端来处理，如此反复进行从而使系统不断优化，实现计算资源的合理分配。本发明可以在满足数据传输延迟的要求下，实现计算资源的合理分配，使系统的吞吐量最大化。
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公开(公告)号：CN113112039A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110395954.7
申请日：2021-04-13
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时频记忆递归神经网络的主动配电系统初期故障识别方法，包括：1、对采集到的电流和电压数据进行预处理；2、对预处理后不同类别的电流和电压数据进行分类；3、设计时频记忆递归神经网络核心结构；4、构建多层时频记忆递归神经网络；5、基于时频记忆递归神经网络得到测试集样本的输出结果。本发明通过时频记忆递归神经网络来提供时间序列的细粒度分析，可以捕获数据在时域和频域上的特征，以提高初期故障的识别精度，该方法需要较少的数据周期即可完成检测，满足了准确化快速化的实际需求。
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Patent Agency Ranking
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公开(公告)号：CN115408945A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202211069836.8
申请日：2022-09-01
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种配电网故障监测轻量化实现方法、装置、设备及存储介质，故障监测神经网络部署于嵌入式微处理器，嵌入式微处理器包含两级存储器结构，一级存储器存储有故障监测神经网络的权重参数，故障监测神经网络为基于网络权重参数图内距离聚类与类内均匀剪枝得到的轻量化LSTM神经网络，方法包括：获取配电网线路的三相电流电压数据；二级存储器从一级存储器中读取所述权重参数，并基于故障监测神经网络，对三相电流电压数据进行处理，得到配电网故障类型。本发明减少了两级存储器之间对于神经网络模型权重参数的内存访问次数，降低了功耗；并且减少了网络模型内权重参数数量，模型规模小，更易于在嵌入式设备上部署。
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公开(公告)号：CN112531663A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011598802.9
申请日：2020-12-30
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于PMU量测的面向主动配电网的网络分区方法，其步骤包括：1、建立分区后微电网集群的运行约束条件；2、定位发生故障的孤岛区域；3、划分满足运行约束的基本微电网；4、根据PMU采集的量测数据，计算基本微电网的等效电路；5、根据所有可能合并的基本微电网组合，确定候选微电网集群；6、根据区域的等效电路，计算候选微电网集群集的运行因子；7、计算目标函数，从候选微电网集群中选择最佳集群。本发明无需网络模型的拓扑结构与设备参数，即可得到最佳分区拓扑，从而能在主动配电网某处馈线出现故障时及时调整分区，进而减少配电网故障时长，降低经济损失。
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公开(公告)号：CN114597970A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210272022.8
申请日：2022-03-18
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图卷积网络的主动配电网分区方法，其步骤包括：1、建立主动配电网无向图模型；2、预处理主动配电网节点的特征数据作为训练样本；3、构建图卷积神经网络；4、通过梯度下降反向传播算法更新图卷积神经网络的网络参数；5、根据最优模型实现主动配电网网络分区。本发明无需建立并求解复杂的主动配电网分区数学优化模型，即可得到最佳分区结果，降低了时间成本，从而使主动配电网的运行、控制、管理指令能够及时地生效，提高电压质量。
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公开(公告)号：CN112882383B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202110031489.9
申请日：2021-01-11
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种面向变电站监测的边缘云协同的预测控制调度方法，其步骤包括：1、变电站中不同类型传感器采集变电站内的各类数据，并对这些数据按种类和采样时刻进行编码，然后将这些数据传输给资源调度器；2、在已知互联网延迟变化趋势的情况下，资源调度器根据当前边缘端资源池的状态和调度器的控制输入进行预测、迭代、求解，得出下一时刻数据是传输给边缘设备来处理还是传输给云端来处理，如此反复进行从而使系统不断优化，实现计算资源的合理分配。本发明可以在满足数据传输延迟的要求下，实现计算资源的合理分配，使系统的吞吐量最大化。
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