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公开(公告)号：CN115579885B
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211429069.7
申请日：2022-11-15
Applicant: 南京工程学院
IPC: H02J3/00 , G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种电网拓扑分析方法及装置，属于电网拓扑分析领域。方法包括读取电网物理模型信息，根据电网物理模型信息，将物理节点按照相邻开关元件的个数从多到少的排序进行节点优化编号；根据与开关相邻的物理节点的优化编号结果，生成邻接矩阵，根据邻接矩阵的上三角一级连通信息建立抽象描述节点间邻接关系的数组；根据所述数组，采用改进的广度优先搜索法对各物理节点进行母线拓扑分析；按照拓扑节点的出线数目从多至少的排序对母线拓扑分析得到的结果进行节点优化编号，完成拓扑岛分析。在大规模电网的背景下，本发明可以有效减少遍历过程中对相同元素的重复搜索，降低计算量，提高拓扑分析的效率。
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公开(公告)号：CN113901624A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111208292.4
申请日：2021-10-18
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06N20/10 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于粒子群算法优化的SVM的配电网拓扑辨识方法，包括：利用SCADA系统采集不同拓扑结构下观测节点的多种负荷水平的断面电压幅值量测数据和相应的拓扑标签，得到经过标准化预处理后的训练数据集；对支持向量机SVM进行训练学习，并通过粒子群算法对设置初始的惩罚因子C和核函数参数进行优化，确定基于粒子群算法优化的支持向量机的PSO‑SVM配电网拓扑辨识模型；获取观测节点的断面电压幅值量测数据，利用基于粒子群算法优化的支持向量机的PSO‑SVM配电网拓扑辨识模型对观测节点预处理后的断面电压幅值量测数据进行分析，确定节点的电路拓扑结构。本发明能够解决现有技术的求解速度慢，搜索效率低。
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公开(公告)号：CN113901621A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111208168.8
申请日：2021-10-18
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06N20/10 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于人工鱼群算法优化的SVM的配电网拓扑辨识方法，包括：利用SCADA系统采集不同拓扑结构下观测节点的多种负荷水平的断面电压幅值量测数据和相应的拓扑标签，进行标准化预处理；得到经过标准化预处理后的训练数据集；建立基于人工鱼群算法优化的SVM的配电网拓扑辨识模型；从监测节点获取观测节点的断面电压幅值量测数据，并进行标准化预处理，将步骤三得到的数据带入基于人工鱼群算法优化的SVM的配电网拓扑辨识模型，获得观测节点的电路拓扑结构。本发明能够实现降低配电网拓扑辨识的时间，提高辨识精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115456454A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211192768.4
申请日：2022-09-28
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种考虑POI点划分功能区的EV快速充电站规划方法，包括如下步骤：采集待规划区域的POI点数据和路网信息数据；划分出城市功能分区；通过EV出行数据来确定用户初始位置；利用交通拥堵模型、信号灯等待时长和路网信息构建路网邻接矩阵；用Floyd最短路径算法生成距离矩阵，用户选取概率以描述用户出行选择充电站的特征，构建用户耗时成本模型；基于帕累托最优态，以快速充电站投资成本、投资回收期、用户耗时成本为目标构建EV充电站多目标联合配置模型；并采用模拟退火粒子群优化算法结合功能区与某城市主干道路网模型进行分析进行求解。本发明可以更加合理的规划充电站位置，满足用户侧和综合经济效益两方面的需求。
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公开(公告)号：CN113901620A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111203656.X
申请日：2021-10-15
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06N20/10 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了基于人工蜂群算法优化的SVM的配电网拓扑辨识，本发明利用数据采集与监控系统采集不同拓扑结构下多种负荷水平的断面电压幅值量测数据和相应的拓扑标签，组成训练数据集。再对训练数据集进行归一化处理，之后用ABC进行SVM参数的优化，筛选出对配电网拓扑辨识最有效的部分节点电压幅值量测，这些节点电压幅值量测构成最优特征子集，优化后的SVM参数可构建最优拓扑辨识模型，且具有计算效率和准确率高的特点。
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公开(公告)号：CN115718968A
公开(公告)日：2023-02-28
申请号：CN202110974400.2
申请日：2021-08-24
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N20/10 , G06F111/02 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于萤火虫算法优化的SVM的配电网拓扑辨识，本专利采用利用SCADA采集不同拓扑结构下多种负荷水平的断面电压幅值量测数据和相应的拓扑标签，组成训练数据集。再对训练数据集进行归一化处理，之后用GSO同时进行特征选择和SVM参数的优化，筛选出对配电网拓扑辨识最有效的部分节点电压幅值量测，这些节点电压幅值量测构成最优特征子集，优化后的SVM参数进行构建最优拓扑辨识模型，具有辨识度效率高且精准的特点本发明的有益效果：具有辨识度效率高且精准的特点。
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公开(公告)号：CN115579885A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211429069.7
申请日：2022-11-15
Applicant: 南京工程学院
IPC: H02J3/00 , G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本发明公开了一种电网拓扑分析方法及装置，属于电网拓扑分析领域。方法包括读取电网物理模型信息，根据电网物理模型信息，将物理节点按照相邻开关元件的个数从多到少的排序进行节点优化编号；根据与开关相邻的物理节点的优化编号结果，生成邻接矩阵，根据邻接矩阵的上三角一级连通信息建立抽象描述节点间邻接关系的数组；根据所述数组，采用改进的广度优先搜索法对各物理节点进行母线拓扑分析；按照拓扑节点的出线数目从多至少的排序对母线拓扑分析得到的结果进行节点优化编号，完成拓扑岛分析。在大规模电网的背景下，本发明可以有效减少遍历过程中对相同元素的重复搜索，降低计算量，提高拓扑分析的效率。
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公开(公告)号：CN113901623A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111208288.8
申请日：2021-10-18
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06N20/10 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于布谷鸟搜索算法的SVM的配电网拓扑辨识方法，包括：利用SCADA系统采集不同拓扑结构下观测节点的多种负荷水平的断面电压幅值量测数据和相应的拓扑标签，进行标准化预处理得到训练数据集。根据训练数据集对支持向量机进行训练学习，并通过布谷鸟搜索算法对设置初始的惩罚因子C和核函数参数进行搜索分析分别获得其最优值；确定基于布谷鸟搜索算法优化的支持向量机的配电网拓扑辨识模型。从监测节点获取观测节点的断面电压幅值量测数据，并进行标准化预处理。利用得到配电网拓扑辨识模型对观测节点预处理后的断面电压幅值量测数据进行分析，确定节点的电路拓扑结构。本发明提出的方法均比传统方法具有很大的优越性。
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