-
公开(公告)号：CN102790396B
公开(公告)日：2014-08-13
申请号：CN201210310469.6
申请日：2012-08-28
Applicant: 贵州电网公司电力调度控制中心 , 武汉大学
IPC: H02J3/12
Abstract: 本发明公开了一种基于短路容量的电压稳定开环控制方法，包括步骤：根据基于短路容量的电压稳定裕度指标建立电压稳定控制模型；依据电压薄弱节点的综合控制灵敏度结果选取有效的控制变量；通过综合控制灵敏度缩小控制变量的变化范围；将控制变量及其变化范围代入改进遗传算法求取电压稳定控制策略。本发明以短路容量的电压稳定指标为基础，建立了一种电压稳定控制模型，提出了一种基于综合控制灵敏度的控制变量选取方法，克服了仅仅从电压安全角度分析电压控制问题的不足，实现了一种快速获取有效电压稳定控制策略的方法，具有良好的应用价值和推广前景。
-
公开(公告)号：CN102790396A
公开(公告)日：2012-11-21
申请号：CN201210310469.6
申请日：2012-08-28
Applicant: 贵州电网公司电力调度控制中心 , 武汉大学
IPC: H02J3/12
Abstract: 本发明公开了一种基于短路容量的电压稳定开环控制方法，包括步骤：根据基于短路容量的电压稳定裕度指标建立电压稳定控制模型；依据电压薄弱节点的综合控制灵敏度结果选取有效的控制变量；通过综合控制灵敏度缩小控制变量的变化范围；将控制变量及其变化范围代入改进遗传算法求取电压稳定控制策略。本发明以短路容量的电压稳定指标为基础，建立了一种电压稳定控制模型，提出了一种基于综合控制灵敏度的控制变量选取方法，克服了仅仅从电压安全角度分析电压控制问题的不足，实现了一种快速获取有效电压稳定控制策略的方法，具有良好的应用价值和推广前景。
-
公开(公告)号：CN102707161B
公开(公告)日：2014-06-18
申请号：CN201110287792.1
申请日：2011-09-26
Applicant: 武汉大学 , 贵州电网公司电力调度控制中心
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明涉及一种短路容量在线监测方法及其装置，尤其是涉及一种基于动态转移阻抗的短路容量在线监测方法及其装置。具体步骤是：A、将电力系统等值目标由传统的单电源形式变为多电源对单负荷节点的形式；B、利用电网拓扑信息，计算系统的纯网络导纳矩阵，并化为xy坐标下的增阶形式；C、分别针对电源节点及负荷节点，对网络导纳矩阵进行修正；D、计算各电源点到负荷节点的动态转移阻抗；E、利用系统运行过程中的发电机功角、端电压、端电流等测量值，计算各电源点的內电势，从而计算节点短路容量值。本发明基于动态转移阻抗，无需任何假设或近似，即可快速精确跟踪节点动态短路容量的变化，具有推广应用价值。
-
公开(公告)号：CN119990389A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411836147.4
申请日：2024-12-13
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/08 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06F123/02
Abstract: 一种基于时频特征的分布式能源发电功率预测方法及系统，收集需要预测的分布式能源节点的历史发电功率时序数据；将历史发电功率时序数据输入编码器，编码器的自注意力层提取序列的依赖特征，编码器的STFT层提取序列的时频特征；然后将历史发电功率时序数据和编码器的自注意力层提取的序列依赖特征、编码器的STFT层提取的序列时频特征相加，通过前馈层得到编码器的输出编码结果；最后基于编码器的输出编码结果，使用解码器预测分布式能源节点的发电功率序列。本发明利用自注意力机制和STFT有效捕捉长期地、大量地分布式能源历史发电数据之间的依赖关系和时频特征，并引入稀疏操作，有效降低了数据运算量，提高了序列预测的准确性。
-
公开(公告)号：CN119944620A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411879296.9
申请日：2024-12-19
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
Abstract: 一种基于联邦学习的分布式能源发电功率预测方法及系统，该方法基于联邦学习框架，部署分布式能源网络中各分布式能源节点的发电功率预测全局模型，以及各节点小区内对应的发电功率预测局部模型，初始化全局模型参数和局部模型参数；进行第一轮迭代，根据分布式能源节点的历史数据更新局部模型参数；对更新后的局部模型参数进行聚合，根据聚合结果更新全局模型参数；判断全局模型参数是否收敛，若不收敛，则进行下一轮迭代，若收敛，则利用此时的发电功率预测全局模型，对未来一定时间内分布式能源节点的发电功率进行预测。本发明分别部署了发电功率预测全局模型和局部模型，有针对性地聚合不同隐私级别数据小区的局部模型参数，在保证全局模型预测效果的同时兼顾不同小区的数据隐私安全。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119011583A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411206943.X
申请日：2024-08-30
Applicant: 武汉大学
IPC: H04L67/1001 , G06N3/045 , G06N3/092 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开一种图神经网络辅助强化学习的边缘计算卸载方法及系统，包括：获取移动边缘节点计算服务所需的可拆分任务并拆分为多个子任务，基于子任务之间的依赖关系进行图建模为有向无环图；调度器基于所有边缘节点之间的通信条件、计算条件建模为带权图；调度器端分别将有向无环图和带权图的节点特征和边特征建模为张量，并基于图卷积神经网络进行处理；调度器将最终状态特征张量送入训练好的深度强化学习智能体进行处理，输出最优的子任务‑节点分配；各个移动边缘节点根据子任务‑节点分配，跟从子任务依赖关系进行各个子任务的计算。本发明显著降低了进行任务分配决策的复杂度，易于在基站处和边缘算力设备上部署。
-
公开(公告)号：CN118014241A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202311763332.0
申请日：2023-12-19
Applicant: 国家电网有限公司华中分部 , 武汉大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电网阻塞预测技术，具体涉及一种基于HGTB的多时间尺度电网阻塞预测方法，该方法以数据驱动为基础，结合特征选择理论和梯度提升树理论，实现了电网阻塞在电力系统中的实时预测。基于梯度提升树理论，结合直方图封箱的数据处理方法，提出了适用于电网阻塞问题的功率值预测、多分类预测方法，实现了电网阻塞的实时预测与在线更新；针对电网阻塞实时预测问题的多时间尺度模型联合预测方法，提升了预测的准确性，结合了特征选择的方法提升模型的运算效率。这一方法能发挥不同时间尺度的预测模型优势，在保持较长预测视野的前提下提升预测准确性，便于电网调度部门通过事前的规划和管理避免阻塞事件的发生。
-
公开(公告)号：CN117938293A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311809092.3
申请日：2023-12-26
Applicant: 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学 , 北京中电飞华通信有限公司
Inventor： 徐焕 , 陈家璘 , 胡钰林 , 周正 , 金波 , 查志勇 , 徐浩 , 余铮 , 高飞 , 孟浩华 , 郑蕾 , 龙霏 , 夏凡 , 赵靑尧 , 魏晓燕 , 梅子薇 , 周德坤 , 王红卫 , 曾铮 , 王逸兮 , 李磊 , 王晟玮
IPC: H04J3/06
Abstract: 本申请涉及一种基于Transformer和序贯最小二乘估计的TSN时钟同步方法，包含以下步骤：在同步周期开始时判断是否需要选择主时钟；基于时钟参数向量之间的欧氏距离选出最佳主时钟；各个从时钟之间逐个与主时钟通过报文测量时钟偏差并在每个周期利用序贯最小二乘估计和Transformer模型更新传播时延与时钟偏差值；从时钟减去主从时间偏差实现时间同步。本申请通过引入主时钟选择算法和基于序贯最小二乘估计和Transformer模型的从时钟偏差估计方法提高了网络时钟同步的准确性和鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN117330807A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311213949.5
申请日：2023-09-19
Applicant: 国网上海市电力公司 , 武汉大学 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网山西省电力公司 , 国网湖北省电力有限公司 , 西安交通大学
Inventor： 刘召杰 , 司文荣 , 陈柏超 , 张哲璇 , 陈耀军 , 田翠华 , 江安烽 , 徐浩 , 叶卫华 , 齐春平 , 毕庆刚 , 汲胜昌 , 李朝晖 , 李楠 , 刘宏 , 杨冬冬
Abstract: 本发明涉及一种双铁心磁阀式电流互感器，包括：双铁心磁路部分，包括由完整的下铁心和具有磁阀结构的上铁心组成的双铁心结构、穿设于双铁心结构中的一次绕组和缠绕于双铁心结构上的二次绕组，所述二次绕组的输出端连接有二次电阻；磁场传感器模块，包括设置于所述磁阀结构处的磁场传感器；模拟信号处理设备，分别连接所述二次电阻和磁场传感器，用于对采集的二次电阻电压信号与磁场传感器的输出电压信号进行处理，获得电流结果。与现有技术相比，本发明在传统磁阀式电流互感器的基础上进一步提高了测量精度、测量范围与测量稳定性，降低了温度、噪声对磁阀式电流互感器的影响。
-
公开(公告)号：CN112116162A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202011026983.8
申请日：2020-09-26
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CEEMDAN‑QFOA‑LSTM的输电线覆冰厚度预测方法，涉及输电线状态评估与深度学习结合的领域。本方法包括下列步骤：①数据获取和预处理（11）；②对覆冰厚度历史数据序列进行CEEMDAN分解（12）；③量子果蝇算法优化LSTM的超参数（13）；④LSTM模型训练（14）；⑤预测输电线覆冰厚度并分析结果（15）。本发明使用CEEMDAN分解算法，将难以直接预测的序列转换为多个可预测的分量序列，根据分解得到的多维度特征信息可以使神经网络更加准确地把握序列的规律；使用QFOA优化算法来获取超参数，避免了复杂的人为调参过程，更有效地训练网络模型；使用的LSTM神经网络不存在一般网络的梯度消失问题，保证模型能够最优收敛，有效解决短期和长期时间序列预测的问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
33
records
(took 0.06 seconds)
