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公开(公告)号：CN112101521A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010812762.7
申请日：2020-08-13
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 沈阳工业大学 , 国网辽宁省电力有限公司
Abstract: 本发明属于电力需求侧响应的控制领域，涉及一种基于长短期记忆网络混合模型的建筑能耗预测方法，提出了一种针对建筑物的能耗预测模型，该模型采用长短期记忆网络LSTM和改进的正弦余弦优化算法，可进行准确并且可靠的建筑能耗预测。同时，引入了一种新型基于Haar小波的突变算子，提高正弦余弦优化算法向全局最优解的发散性。提出的改进的正弦余弦优化算法ISCOA可优化LSTM的超参数（学习率，权重衰减，动量和隐藏单位数）。本方法提出的ISCOA‑LSTM可计算稳定而准确的预测结果，进而作为解决能耗预测问题的有效工具。
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公开(公告)号：CN110399590A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910351360.9
申请日：2019-04-28
Applicant: 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 , 沈阳工业大学
Abstract: 本发明属于电器智能化技术领域，尤其涉及一种基于变权重系数的交流接触器状态评估方法。包括：从交流接触器AC-4条件下的全寿命测试系统中获得数据，并对数据进行特征提取；建立交流接触器状态评估指标体系；常权重系数的确定；变权重系数的确定；建立评价模型的因素集和评判集；确定隶属函数；合成模糊综合评判结果；根据评估结果给出交流接触器的检修策略。本发明能够安全可靠运行，能够合理准确地反映每个参数对交流接触器电寿命状态的影响，使评判结果更加真实准确，对提高电网可靠供电具有十分重要意义。
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公开(公告)号：CN110208643A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910351368.5
申请日：2019-04-28
Applicant: 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 , 沈阳工业大学
Abstract: 本发明属于电网故障诊断方法技术领域，尤其涉及一种基于PMU数据和故障录波数据的电网故障诊断方法，具体是一种基于改进D-S证据理论和模糊C-均值聚类的电网故障智能诊断方法。包括从保护故障信息管理系统RPMS获取故障发生后故障录波器采集的电压、电流录波数据，从PMU量测点获取电压录波数据；基于小波变换及能量谱分析，求取电气量故障可信度表征；将三个可信度作为证据体，采用改进D-S证据理论进行信息融合；对融合结果进行FCM分析；获得最终的电网故障诊断结果。本发明大幅度提高了可操作性，具有很高的工程应用价值。避免断路拒动，保护误动的影响。还能够使评估结果更加准确，具有十分重要的实用价值，适用范围广。
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公开(公告)号：CN110175749A
公开(公告)日：2019-08-27
申请号：CN201910351354.3
申请日：2019-04-28
Applicant: 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 , 沈阳工业大学
Abstract: 本发明属于变压器状态评估技术领域，尤其涉及一种基于PMU数据的变压器运行状态评估方法，通过电力系统PMU数据得到的电气量计算能够反映变压器运行状态的四种指标，通过模糊综合评判评估变压器的运行状态。包括从电力变压器上布置的PMU节点获取电气量数据，对获取的数据预处理；基于电气量数据，通过计算、辨识、参数组合得到状态指标；按照状态指标与物理性能的关系建立变压器运行状态评价体系；运用模糊综合评判的方法对评价指标进行变压器的综合运行状态评估；综合等级的确定；按照综合评判得到的变压器运行状态，分别给出检修策略。本发明具有很高的工程应用价值，适用于不同地区、不同规模电力系统中，具有较好的经济性和应用前景。
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公开(公告)号：CN112072715A
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN202010979994.1
申请日：2020-09-17
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 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
Inventor： 赵学茂 , 朱玲 , 刘福锁 , 李威 , 李兆伟 , 吴雪莲 , 黄锡芳 , 段方维 , 杨滢璇 , 金一丁 , 邱威 , 王超 , 王玉 , 常海军 , 黄畅想 , 丁钊 , 陈珏
Abstract: 本发明公开一种考虑暂态电压约束的电网新能源接纳能力确定方法和装置，方法包括：获取电网拓扑数据、运行状态数据，确定当前运行方式下的约束故障；计算约束故障下，各常规机组出力对预设电网关键节点电压的灵敏度；对于可置换的常规机组，按照灵敏度大小顺序，依次等容量仿真置换为新能源机组，响应于任一次置换后系统暂态电压失稳，根据上一次置换后的电网运行方式确定当前运行方式的新能源最大或最小接纳能力。利用本发明能够对新能源与常规机组置换后带来的暂态电压影响进行预先评估计算，为实际电网的机组置换提供指导，保障电网运行安全，提升电网新能源的消纳能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111276987A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201911043471.X
申请日：2019-10-30
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 李铁 , 苏安龙 , 高凯 , 姜枫 , 崔岱 , 王钟辉 , 唐俊刺 , 孙力勇 , 杨晓明 , 张宇时 , 许小鹏 , 王顺江 , 郭春雨 , 冯占稳 , 朱伟峰 , 詹克明 , 何超军 , 王明凯 , 周志 , 韩秋 , 吴溪 , 董博 , 常荣明 , 韦明 , 李成程 , 从海洋 , 王刚 , 曾辉 , 杨滢璇 , 尚学伟 , 张波 , 余建明 , 张连超 , 张雷 , 吴鑫 , 邓波 , 刘姗 , 张若宸
Abstract: 本发明涉及电力系统的运行和控制技术领域，尤其涉及一种储能系统的电储能控制方法及装置，属于电力系统调度自动化技术领域。本发明包括：根据区域控制偏差值ACE与设定的门槛值的比较结果，将ACE所属区间划分为死区、正常区、帮助区和紧急区；根据ACE所属区间确定控制模式，所述控制模式包括：ACE控制模式、调度控制模式和计划模式；根据电网需求，确定储能系统何时充电何时放电以及充放电电量，采用相应的控制模式对储能系统进行充放电控制，辅助火电机组调频调峰。本发明能够满足电网调频调峰的需求，维持电网系统频率与标准频率的偏差在允许的范围内稳定。
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公开(公告)号：CN111355247B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010100034.3
申请日：2020-02-18
Applicant: 清华大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种电网低频振荡预测方法及装置，所述方法包括：获取电网潮流数据；将所述电网潮流数据，输入至深度学习模型，输出系统的主导模式阻尼比；其中，所述深度学习模型是基于电网潮流数据样本以及电网潮流数据样本对应的主导模式阻尼比标记进行训练后得到；基于所述主导模式阻尼比确定电网是否出现低频振荡。本发明实施例提供的电网低频振荡预测方法及装置，利用基于深度学习的电网低频振荡预测方法，能够有效提高低频振荡模式的阻尼比，从而防止电网发生低频振荡事故。
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公开(公告)号：CN113282759A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110439459.1
申请日：2021-04-23
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 东北大学 , 国网辽宁省电力有限公司
Inventor： 李桐 , 刘一涛 , 刘刚 , 王刚 , 赵桐 , 周小明 , 宋进良 , 姚羽 , 刘扬 , 王磊 , 李广翱 , 陈得丰 , 刘莹 , 杨智斌 , 耿洪碧 , 杨巍 , 任帅 , 陈剑 , 李欢 , 张彬 , 王琛 , 佟昊松 , 孙茜 , 孙赫阳 , 何立帅 , 赵玲玲 , 李菁菁 , 姜力行 , 杨滢璇 , 范维 , 杨璐羽 , 刘芮彤
Abstract: 本发明属于工控网络安全技术领域，尤其涉及一种基于威胁情报的网络安全知识图谱生成方法。包括：高效率分布式威胁情报数据收集；通过分布式威胁情报爬取系统进行网络安全威胁情报数据集制作；将网络安全威胁情报数据质量进行提升；对制作的网络安全威胁情报数据集进行网络安全实体识别；对网络安全实体关系抽取；数据组织。本发明通过大量实验，验证了本方法中所提威胁情报数据质量提升算法、网络安全威胁情报，情报文本中实体识别与实体关系抽取及生成的知识图谱的质量均得到了显著的提高，并且具有良好的本地网络弱点可视化能力与攻击预判分析能力。
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公开(公告)号：CN111193260B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010046416.2
申请日：2020-01-16
Applicant: 清华大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种自适应扩充数据的电力系统暂态稳定智能评估方法，属于电力系统稳定分析技术领域。首先采集电力系统在故障切除后数据，得到训练集和验证集；利用深度神经网络训练算法对训练集进行训练，得到初始暂态稳定评估模型；考虑数据噪声和部分发电机信息缺失情况，对训练集和验证集进行扩充，采用不同扩充规模的训练集对暂态稳定评估模型进行微调，直到暂态稳定评估模型对扩充后的验证集的评估性能不再提高，从而得到最终的暂态稳定评估模型；当电力系统发生故障后，采集相应的输入特征，输入至暂态稳定评估模型中，得到最终的暂态稳定评估结果。本方法能够显著提高暂态稳定评估模型在噪声和信息缺失情况下的鲁棒性，更具有实用价值。
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公开(公告)号：CN111355247A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010100034.3
申请日：2020-02-18
Applicant: 清华大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种电网低频振荡预测方法及装置，所述方法包括：获取电网潮流数据；将所述电网潮流数据，输入至深度学习模型，输出系统的主导模式阻尼比；其中，所述深度学习模型是基于电网潮流数据样本以及电网潮流数据样本对应的主导模式阻尼比标记进行训练后得到；基于所述主导模式阻尼比确定电网是否出现低频振荡。本发明实施例提供的电网低频振荡预测方法及装置，利用基于深度学习的电网低频振荡预测方法，能够有效提高低频振荡模式的阻尼比，从而防止电网发生低频振荡事故。
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