基于DANE的电网拓扑结构关键特征提取方法和装置

    公开(公告)号:CN112039198B

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN202010711969.5

    申请日:2020-07-22

    Abstract: 本申请提出一种基于DANE的电网拓扑结构关键特征提取方法与装置,包括以下步骤:从EMS中获取电网网络的在线运行状态;根据在线运行状态,获取t时刻电网网络的拓扑状态转移矩阵A(t)和节点属性矩阵X(t);根据拓扑状态转移矩阵A(t)和节点属性矩阵X(t),计算电网网络的网络拓扑嵌入向量和节点属性嵌入向量利用电网网络拓扑嵌入向量和节点属性嵌入向量计算第一共识嵌入向量Y(t);根据在线运行状态,计算t+1时刻电网网络的拓扑嵌入向量和节点属性嵌入向量利用电网网络拓扑嵌入向量和电网节点属性嵌入向量计算第二共识嵌入向量Y(t+1);根据第一共识嵌入向量Y(t)和第二共识嵌入向量Y(t+1),获得电网拓扑结构的关键特征。由此,提高了电网拓扑结构变化时电网特征提取的效率和准确率。

    基于DANE的电网拓扑结构关键特征提取方法和装置

    公开(公告)号:CN112039198A

    公开(公告)日:2020-12-04

    申请号:CN202010711969.5

    申请日:2020-07-22

    Abstract: 本申请提出一种基于DANE的电网拓扑结构关键特征提取方法与装置,包括以下步骤:从EMS中获取电网网络的在线运行状态;根据在线运行状态,获取t时刻电网网络的拓扑状态转移矩阵A(t)和节点属性矩阵X(t);根据拓扑状态转移矩阵A(t)和节点属性矩阵X(t),计算电网网络的网络拓扑嵌入向量 和节点属性嵌入向量 利用电网网络拓扑嵌入向量 和节点属性嵌入向量 计算第一共识嵌入向量Y(t);根据在线运行状态,计算t+1时刻电网网络的拓扑嵌入向量 和节点属性嵌入向量 利用电网网络拓扑嵌入向量 和电网节点属性嵌入向量计算第二共识嵌入向量Y(t+1);根据第一共识嵌入向量Y(t)和第二共识嵌入向量Y(t+1),获得电网拓扑结构的关键特征。由此,提高了电网拓扑结构变化时电网特征提取的效率和准确率。

    数据驱动的风机并网输电系统短路电流区间预测方法

    公开(公告)号:CN119294236A

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202411326903.9

    申请日:2024-09-23

    Abstract: 本发明提供一种数据驱动的风机并网输电系统短路电流区间预测方法,属于电力系统技术领域,包括以下步骤:S1、获取风机并网输电系统的运行参数;S2、提取所述运行参数的运行特征,将提取的运行特征输入至训练好的BP神经网络,BP神经网络输出风机并网输电系统当前运行参数发生短路故障时的短路电流;S3、将所述短路电流输入短路电流区间预测模型,所述短路电流区间预测模型输出所述短路电流的预测区间。本发明基于BP神经网络可以准确预测风机并网输电系统的短路电流,再通过短路电流区间预测模型得到短路电流的预测区间,从而给出短路电流预测结果的置信度,提高短路电流预测结果的可靠性。

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