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公开(公告)号：CN117609818A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311583856.1
申请日：2023-11-24
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N5/01
Abstract: 基于聚类与信息熵的电网关联关系发现方法，解决了电网运行方式关联关系不容易分析的问题，属于电网分析领域。本发明包括：根据原始电网系统数据进行关键特征的初步选择，得到多组初次筛选特征；利用改进DBSCAN聚类算法在各特征组内进行聚类，聚类结果为二次筛选特征；计算二次筛选特征与断面输电能力的秩相关系数作为特征的差异化度量，进一步计算余弦相似度d，将d作为K‑means++聚类算法的距离度量，利用所述聚类算法对二次筛选特征进行聚类，得到k种电网运行方式对应的特征，进一步构建决策树，基于决策树分别对每个特征添加随机扰动，分析不同特征扰动对分类的影响，最终得到各个特征与断面输电能力的粗粒度关联关系。
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公开(公告)号：CN117609694A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311583857.6
申请日：2023-11-24
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: G06F18/10 , H02J3/00 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/16 , G06F17/11
Abstract: 基于深度卷积网络的电网运行方式灵敏度分析方法，解决了采用蒙特卡洛方法进行电网在电网系统数据中筛选出多组一维的电网运行方式特征数据，每组进行填充并随机打乱，计算每两组特征数据的组间相关性，再组合并补全缺失部分，得到二维的电网运行方式特征数据，组间相关性高的组位于相邻位置；构建神经网络结构，将二维的电网运行方式特征数据作为神经网络结构的输入，输出为断面可用输电能力；利用训练集对神经网络结构进行训练，根据训练完成的神经网络结构的权重计算神经网络结构中各层输入特征对输出的灵敏度值，进而得到神经网络结构的输入对输出的灵敏度值。
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公开(公告)号：CN119602319A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411410611.3
申请日：2024-10-10
Applicant: 西安交通大学 , 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于知识约束深度期望Q网络的移动储能调度方法及装置，研究了以移动储能为主要负荷支撑组件的充放电决策，包括基于应急资源时空耦合、极端气象场景的不确定性、储能充放电及时空转移约束，建立面向负荷恢复的移动储能弹性优化调度模型；基于移动储能弹性优化调度模型，将应急资源时空耦合、极端气象场景的不确定性、储能充放电及时空转移约束融入到机器学习预处理的数学推导中，以建立涵盖优化约束知识融合的储能马尔可夫决策过程；基于储能马尔可夫决策过程，建立基于深度期望Q网络算法的弹性调度流程训练智能体，以优化移动储能系统的调度策略。本发明增强了系统的弹性，保证了计算效率，有效地解决了不确定性问题。
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公开(公告)号：CN115935210A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211500336.5
申请日：2022-11-28
Applicant: 南京理工大学 , 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司南京分院
IPC: G06F18/23213 , G06F18/214 , G06Q10/0639 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于数据模型双驱动的负荷时序调节潜力分析方法，包括：获取负荷数据；对负荷数据进行一次聚类处理，并将一次聚类结果和可调潜力指标输入至自组织竞争神经网络中进行二次聚类处理，得到二次聚类结果；将二次聚类结果作为所述一次聚类结果的中间变量，对一次聚类结果进行修正，得到考虑综合特征的聚类结果；基于考虑综合特征的聚类结果，计算初步的负荷时序调节潜力结果；将初步的负荷时序调节潜力结果分解为若干特征互异的子模态，并对各子模态分别进行潜力预测，将各子模态对应的潜力预测结果叠加输出作为最终的负荷潜力分析结果。本发明解决了数据结构复杂、存在噪声、端点效应和虚假分量等问题，提高潜力分析精度。
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公开(公告)号：CN120012884A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202411611223.1
申请日：2024-11-12
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N5/022 , G06N5/025 , G06F40/295 , G06F16/36 , G06F18/2433
Abstract: 一种海量电网运行数据的知识转换与融合处理方法及系统，具体方法包括：基于配电自动化终端采集的告警事件数据，获取设备粒度的告警类型、时间戳、严重程度在内的属性，通过数据清洗和标准化处理，将多源异构的告警数据转换为统一的事件粒度表示；融合告警事件数据和操作事件数据，基于时间戳和设备ID属性，将两类事件进行时空对齐和因果关联，构建跨数据源的事件语义链接网络，同时对事件间的语义关系进行关联分析；根据故障诊断的结果，从操作事件知识库中提取与故障处理相关的历史记录，匹配相似故障的处理方式，结合当前故障的严重性和影响范围的因素，生成具体的故障处理方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119647629A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411821369.9
申请日：2024-12-11
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: G06N20/00 , G06N5/022 , G06F11/3668 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本申请属于一种智能体优化方法，构建虚拟电力系统，基于配电网文本数据构建知识图谱，选取智能体评价指标并在虚拟电力系统中设置智能体测试场景，在智能体测试场景中测试智能体的智能水平，然后以测试得到的智能体的智能水平为依据，不断迭代优化智能体的超参数，最终得到智能水平最高的智能体，作为最优智能体。本申请针对提出一种基于先验知识引导的智能体趋优进化方法，利用构建的智能量化评估指标体系，可以评估不同智能体的智能水平，并选取智能水平最高、调控电网能力最好的智能体，通过调整智能体的超参数，提升智能体的智能水平，改善相应电网运行状态，实现基于先验知识引导的智能体趋优进化。
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公开(公告)号：CN119089949A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410891594.3
申请日：2024-07-04
Applicant: 西安交通大学 , 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/042
Abstract: 本申请涉及可再生能源技术领域，具体而言，涉及一种基于深度生成模型的可再生能源场景可控生成方法及装置，一定程度上可以解决在实际应用中更需要可控的生成具有特定特征和模式的可再生能源场景的问题。该方法首先获取风电、光伏等可再生能源出力以及相应气象的历史数据，并据此建立可再生能源可控场景生成的数学模型，同时设计控制条件的分类编码规则；其次建立适用于可再生能源场景可控生成的条件深度生成模型，设计类别权重分配方法提升对样本较少的极端气象条件或波动剧烈下的可再生能源场景的学习效率；最后，对条件深度生成模型进行训练，将控制条件的类别编码输入到训练好的条件深度生成模型中，从而可控的生成特定的可再生能源场景。
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公开(公告)号：CN115795250A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211421796.9
申请日：2022-11-14
Applicant: 东北大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明提供一种基于改进矩阵聚合算法的关键断面与强关联断面确定方法，涉及电网运行技术领域。本发明由节点系统图得到系统拓扑结构，在拓扑结构中采集线路连接及潮流走向信息，获得改进邻接矩阵，定义矩阵距离指标并求其最小值，通过矩阵运算聚合邻接矩阵，得到矩阵元素最贴近主对角线的拓扑分布；对聚合后的拓扑结构进行分区，分区间的连线作为断面输电线路，通过筛选得到满足输电断面条件的初始输电断面；建立由支路开断分布因子和线路负载率组成的改进综合指标作为判据来确定关键输电断面；最后通过断开线路对其他线路的潮流转移冲击，量化多个输电断面之间的转移比例，得到多个关键断面间的关联关系，由此判断出强关联断面。
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公开(公告)号：CN119482715A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411532871.8
申请日：2024-10-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明属于配电网故障恢复技术领域，提供一种基于多智能体强化学习的配电网故障恢复方法及系统，所述方法包括：基于配电网负荷优先级，以恢复的负载作为目标函数，以配电网中各节点线路的运行限制作为约束条件，构建配电网故障恢复问题模型；基于配电网故障恢复问题模型，构建多智能体强化学习的智能体集合，将配电网故障恢复问题转为马尔可夫决策过程；基于多智能体强化学习的智能体集合构建多智能体强化学习框架，进行多智能体的训练，各智能体根据各自观测信息生成决策，得到故障恢复策略。基于配电网负荷优先级和节点线路运行限制构建的目标函数和约束条件，能够确保恢复策略的准确性和可行性。多智能体的并行决策过程缩短了策略生成时间。
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公开(公告)号：CN118260947A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410409146.5
申请日：2024-04-07
Applicant: 武汉大学 , 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于CIM/E数据的地区电网仿真模型构建方法及系统，所述方法包括：读取电力系统CIM/E格式地区电网数据，识别出CIM/E文件中的各类电网元件起始行，将每类设备数据分离；基于列信息划分每类设备的属性值，将CIM/E格式文件读取为二维表单；基于二维表单，识别出各元件的连接列属性，将连接列属性导入图数据库构建元件拓扑信息；根据图数据库中节点、边的连接信息获取电气主岛元件和确认等值元件拓扑信息；根据等值元件拓扑信息，构建地区电网仿真模型，并校验仿真模型的正确性。本发明从实际电网数据出发，构建可以更好地应对新能源接入和智能化应用的电网仿真模型，为电力系统规划、运行和管理提供准确的评估和决策支持，推动电网可持续发展。
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