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公开(公告)号：CN106056466A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610356465.X
申请日：2016-05-26
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出一种基于FP‑growth算法的大电网关键线路识别方法，其特征在于：包括利用直流潮流法获得线路有功关联关系矩阵，基于电网运行状态、线路潮流约束条件和线路有功关联关系矩阵建立线路开断概率模型；基于线路开断概率模型对连锁故障进行蒙特卡洛模拟，生成连锁故障集；基于FP‑growth算法，对连锁故障集进行频繁项挖掘，确定关键线路。应用本发明技术方案能在故障早期短时间内对线路有功潮流发生急剧变化的少数线路进行识别并加以控制，对抑制连锁故障保证电力系统的安全稳定运行具有重要意义。
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公开(公告)号：CN102611101A
公开(公告)日：2012-07-25
申请号：CN201210060440.7
申请日：2012-03-08
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明提出一种互联电网运营的安全性评估方法，包括：计算电网和新建项目分别在每个电网分区的各指标作为原始的样本数据，构建样本空间；采用每个电网分区的负荷大小占总网负荷的比例作为每个电网分区的专家权重值，加权计算得到单个指标的合成值并作为样本数据；计算各个指标的关联度，归一化计算得到各个指标的客观权重值；基于各个指标的客观权重值，计算单个指标的合成值后进行归一化处理，计算关联系数；单个指标的客观权重值与所得关联系数进行加权计算，得到电网和新建项目的优劣排序；以指标的客观权重值加权计算每个电网分区的安全性总指标并作为样本数据，采用灰色关联分析计算各电网分区的关联度，得到各个电网分区的安全性优劣排序。
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公开(公告)号：CN102521652A
公开(公告)日：2012-06-27
申请号：CN201210004835.5
申请日：2012-01-10
IPC: G06N3/02
CPC classification number: Y04S10/54
Abstract: 本发明涉及一种电网运营效率评价决策方法，从电网安全稳定性、设备利用水平、供电可靠性、电能质量、资产管理水平与经济收益五个方面，运用现代智能算法对电网运营效率进行多层次性、长期性、全局性和整体性的全视角评价；从电网安全稳定性、设备利用水平、供电可靠性、电能质量、促进电网协调发展和服务经济社会发展六个方面，运用优化算法，从项目分值、单位投资分值及多目标综合寻优三方面对电网基建项目辅助决策，确定电网基建项目排序以提高电网运营效率，为电网规划建设提供决策支持。
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公开(公告)号：CN104155574B
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201410373242.5
申请日：2014-07-31
Applicant: 国网湖北省电力公司武汉供电公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应神经模糊推理系统的配电网故障分类方法。该方法是基于自适应神经模糊推理系统的一种改进方法。对于配电网常出现的几种短路故障类型，该方法构造了一个基于递阶自适应神经模糊推理系统，基于仿真软件仿真各种短路故障并采集故障相电流作为训练样本数据，使用混合学习算法对构造的递阶自适应神经模糊推理系统进行训练，确定系统中的参数；确定了参数的递阶自适应神经模糊系统就可以用于甄别配电网的故障类型了。通过大量的仿真数据验证表明，本发明提出的分类方法具有较高的分类识别准确性、并且对故障点的变化具有较好的鲁棒性以及对网络拓扑结构的变化具有较强的适应性。
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公开(公告)号：CN103323691B
公开(公告)日：2015-07-22
申请号：CN201310078817.6
申请日：2013-03-13
Applicant: 湖北省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学 , 国家电网公司
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明提供一种用于智能变电站数字化二次设备试验的综合试验仪，由上位机、下位机两部分组成。其中，上位机为软件平台，采用面向对象程序设计语言构建，装载在外接的PC机中，下位机为底层硬件平台，采用FPGA+ARM的主体结构。综合试验仪可根据需要，在四种工作模式中选择任意一种工作模式，可以作为数据源输出IEC61860-9-2格式、GOOSE格式或者是IEC60044-8格式的报文；也可以作为数据格式转换装置，将小电压模拟量信号(＜±10V)或IEC60044-8格式报文转换为IEC61850-9-2格式报文，以及实现GOOSE格式报文和开关量信号之间的转换，开展智能变电站数字式二次设备的测试工作。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104361416A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410709617.0
申请日：2014-11-27
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司武汉供电公司 , 武汉大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明属于电力系统运行和调度领域，涉及一种考虑大规模电动汽车接入的电网双层优化调度方法。本发明从输电网和配电网两个层次研究电动汽车的充放电策略，从输电网得出电动汽车最优充电时间，进而指导配电网中电动汽车最优充电位置，而配电网络的负荷如图1所示都集中在输电网上的某一节点上。本发明还综合考虑了风电、基荷和火力发电机组以及电动汽车充放电的协调作用，并且用该模型对电动汽车充放电的时间和位置提出了有效的建议。
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公开(公告)号：CN107846012A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201710893041.1
申请日：2017-09-27
CPC classification number: H02J3/00 , G06N3/0454 , G06N3/08 , H02J2003/007
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习技术的电力系统暂态稳定评估方法，首先利用时域仿真方法生成样本集{x0,y0}；然后根据样本集提取特征变量向量，形成训练集{x1,y0}，即特征变量向量集；确定训练参数，基于训练集对堆叠自动编码器进行训练，对训练集进行特征抽取生成计算集{x2,y0}，最后基于计算集对卷积神经网络进行分类模型训练，形成电力系统暂态稳定评估模型。本发明利用堆叠自动编码器对特征变量向量逐层进行特征抽取，挖掘数据的隐藏模式，形成更有利于暂态稳定评估的高阶特征，进而使用卷积神经网络构建稳定分类模型，从而保证模型的评估性能，能够降低不稳定样本的误判率，有效克服了电力系统广域测量系统中噪声的干扰，对于电力系统在线安全稳定评估具有重要意义。
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公开(公告)号：CN105678406A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201511026277.2
申请日：2015-12-31
Applicant: 国网湖北省电力公司 , 湖北华中电力科技开发有限责任公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于云模型的短期负荷预测方法，首先基于季节，日类型和气象因素建立一个三层分类模型，通过相关系数法提取第三级指标，即气象因素影响负荷大小的特征量，根据特征量对负荷影响的机理不同制定相应打分标准，利用隶属度函数得到各个三级指标的分值，其中分值越大表明该指标使得负荷量越大。然后根据各个指标的重要性利用层次分析法求取各个指标的权值，并基于云模型，求取加权偏离度，绘制云图，通过云图对负荷进行分类。最后求取预测日按特征量获得的分值，根据负荷分类，将其归入所属类别，基于bp神经网络，利用负荷所属类别的负荷数据作为训练样本，对预测日的负荷进行预测。本发明具有较高的分类识别准确性，有较强的适应性。
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公开(公告)号：CN104361453A
公开(公告)日：2015-02-18
申请号：CN201410655702.3
申请日：2014-11-18
Applicant: 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司经济技术研究院 , 武汉大学
CPC classification number: Y04S10/54 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 一种智能配电网智能化建设项目的决策方法，该方法先建立智能配电网的评价指标体系，然后将当前年份的智能配电网数据带入上述评价指标体系中计算得到评价数据，再根据得到的评价数据对下一年待决策的多个智能配电网智能化建设项目进行打分以获得各智能化建设项目的项目分值，最后根据各智能化建设项目的项目分值大小、下一年待决策的多个智能化建设项目的信息，运用多目标综合寻优算法从下一年待决策的多个智能化建设项目中筛选出需要进行投资的智能化建设项目。本设计实现了对智能配电网智能化建设项目的科学、客观、合理化决策。
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公开(公告)号：CN104155574A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410373242.5
申请日：2014-07-31
Applicant: 国网湖北省电力公司武汉供电公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应神经模糊推理系统的配电网故障分类方法。该方法是基于自适应神经模糊推理系统的一种改进方法。对于配电网常出现的几种短路故障类型，该方法构造了一个基于递阶自适应神经模糊推理系统，基于仿真软件仿真各种短路故障并采集故障相电流作为训练样本数据，使用混合学习算法对构造的递阶自适应神经模糊推理系统进行训练，确定系统中的参数；确定了参数的递阶自适应神经模糊系统就可以用于甄别配电网的故障类型了。通过大量的仿真数据验证表明，本发明提出的分类方法具有较高的分类识别准确性、并且对故障点的变化具有较好的鲁棒性以及对网络拓扑结构的变化具有较强的适应性。
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