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公开(公告)号：CN114169237B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202111473398.7
申请日：2021-11-30
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/044 , G06N3/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明提出一种结合EEMD‑LSTM及孤立森林算法的电力电缆接头温度异常预警方法，针对中低压配电网的温度热点电力电缆接头，进行温度异常预警；根据接头历史温度监测数据，建立EEMD‑LSTM的温度预测模型；使用EEMD将原始温度数据序列分解为多个量级更小的子序列，提取接头温度变化趋势信息；通过LSTM对各子序列进行预测，并将子序列的预测结果进行重构，输出接头温度未来时刻温度预测值；采用孤立森林算法对由EEMD‑LSTM预测得到的温度指标进行温度异常检测；建立多个子检测分类器，以接头表面温度、线芯温度、相对温差两两组合，得到三组分类器；最后实现接头温度预警。本发明所提方法能够及时预判接头潜在异常温度，对温度过高、温升过快的电缆接头进行温度预警。
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公开(公告)号：CN114169212B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202111465739.6
申请日：2021-12-03
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/25 , G06F18/23213 , G06Q50/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明提出一种考虑可调热电比的能量枢纽双层优化方法：针对能量枢纽输入侧接入的风电，采用基于数据集的改进k‑means聚类典型场景缩减方法，用若干个有代表性的风电出力场景和对应的概率来描述风电出力特征；基于各风电出力场景，构建考虑热电比可调的能量枢纽双层优化模型，上层以能量枢纽经济效益最大为目标，下层以能量枢纽用能效率最大为目标，建立能量枢纽能源因子分配和设备内部运行间的关系。采用K‑T条件将下层模型转化为约束条件加入上层模型中，从而将双层优化问题转化为单层优化问题，基于MATLAB优化工具箱由启发式算法对模型进行求解。本发明根据不同季节的能源需求特点调节CHP热电比，接入风电后能量枢纽的经济效益和用能效率得到一定改善。
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公开(公告)号：CN113987033B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111615216.5
申请日：2021-12-28
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种主变在线监测数据群体偏差识别与校准方法，数据收集；对线下数据校核过的在线监测数据进行分段线性化，提取线段曲线与数据群体特征；构建分段关联挖掘模型,对曲线特征表征的线段集合进行符号化，使用Apriori算法挖掘在线检测数据不同指标的关联性，发现异常数值；考虑时段特性获取支持度变化，并识别数据偏差；利用强关联指标序列构建多指标预测模型，完成偏差校准；利用校准数据重新计算不同指标的关联性，验证数据群体偏差校准的可靠性。本发明可通过挖掘不同指标序列的关联规则，识别数据群体偏差，并构建一种基于改进遗传算法优化的BP神经网络算法多指标预测模型对数据群体偏差进行校准。
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公开(公告)号：CN114169727A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111442755.3
申请日：2021-11-30
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明根据多能流综合能源系统中存在运行效率和碳排放问题，设计了一种考虑碳捕集和电转气协同的多能流综合能源低碳调度方法，将碳捕集和电转气协同技术和碳交易机制引入能源系统模型中，以此降低系统综合运行成本和碳排放。首先根据电、热、天然气能源系统的运行方法和特点，构建了适合电、热、天然气能源紧密耦合的综合能源系统调度模型，其模型中包含了碳捕集设备、电转气设备、热电联产设备、能源供应设备等设备，并构建了碳交易模型；其次，以能源系统运行综合成本最低为目标，建立了多能流综合能源系统优化调度模型；最后，通过场景算例仿真验证了所提方法能够合理提升能源系统运行效率，减少碳排放，具有较好的经济性。
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公开(公告)号：CN114123323A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111394593.0
申请日：2021-11-23
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明提出一种基于电化学储能参与含大规模海上风电的调峰优化运行方法：选定某沿海地区已配建电化学储能的海上风电场，考虑海上风电和电化学储能联合参与调峰辅助服务，以海上风电和电化学储能联合运行收益最大、海上风电和电化学储能联合输出功率波动方差最小以及火电机组总运行成本最小为优化目标，建立海上风力发电和电化学储能联合参与调峰辅助服务的优化模型。采用分层和归一化方法对含多目标的模型进行简化处理。本发明对海上风电和电化学储能出力进行优化运行，可有效减少海上风电弃风量，提高海上风电与电化学储能联合运行的总收益，并减少火电机组总运行成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114065551A
公开(公告)日：2022-02-18
申请号：CN202111582606.7
申请日：2021-12-22
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 重庆大学 , 南昌大学
IPC: G06F30/20 , G06K9/62 , G06F17/16 , H02J3/06 , H02J3/36 , H02J3/38 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于Copula的交直流混联电网概率潮流计算方法，采用基于目标函数的FCM模糊聚类算法，模糊聚类算法对多维数据进行场景划分，进而确定随机变量两两之间的最优Copula函数类型及参数，并以AD距离作为藤结构的评判标准，对各场景进行最优藤结构的判断，建立基于混合藤Copula的“风光荷”模型，最后结合混合藤Copula模型，基于拉丁超立方抽样算法对AC/VSC‑MTDC混联电网进行概率潮流计算。本发明运用FCM聚类算法，给每一个对象和类别赋予权值，运用AD距离，给高密度数据分布的位置给予更高权重，提高了AC/VSC‑MTDC混联电网的概率潮流计算的准确性。
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公开(公告)号：CN112966990B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110539663.0
申请日：2021-05-18
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种变电设备综合状态评价的方法，导入状态指标数据处理结果，电力变压器状态评价以表征电力变压器异常状态的数据集为基础，按状态指标的分类、指标数据的处理、构建分层评价体系、使用主客观融合赋权法制定指标权重并据此得到电力变压器的状态评价结果四个步骤进行；在线监测装置的状态评价以由在线监测装置工作的异常导致的异常数据集为基础，状态评价包括构建异常模式的数据与在线监测装置异常状态之间的表征关系、异常状态概率表征、使用模糊评价理论中隶属度函数完成在线监测装置的状态评价三步。本发明针对电力变压器与在线监测装置分别建立其状态评价模型，从而构成基于数据驱动的变电设备综合状态评价体系。
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公开(公告)号：CN119273114A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411804187.0
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网江西综合能源服务有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司经济技术研究院 , 深圳市泰昂能源科技股份有限公司 , 江西赣能股份有限公司 , 南昌大学 , 华北电力大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/092 , G06N7/01 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种园区电氢热冷储协调优化调度方法及系统，方法包括：将园区多能调度物理模型转换为改进DDQN智能体；改进DDQN智能体基于环境给出的运行状态#imgabs0#，根据行为策略#imgabs1#确定第一步动作，即所有0‑1变量的动作情况#imgabs2#，并判断#imgabs3#是否满足0‑1变量约束；若#imgabs4#满足，则用内点法求解第二步动作#imgabs5#和#imgabs6#，并判断#imgabs7#是否满足储能运行约束；若#imgabs8#满足，则在#imgabs9#越上限时取上限值，#imgabs10#越下限时取下限值；判断#imgabs11#是否满足其他约束；若#imgabs12#不满足，则将奖励值设为极小值#imgabs13#并反馈给智能体；将当前时刻#imgabs14#智能体的动作、环境给出的系统状态#imgabs15#和不确定性#imgabs16#输入状态转换函数#imgabs17#，得到新时刻的系统状态#imgabs18#。能够有效地处理高维连续的动作空间，能够更好地拟合园区电氢热冷储协调的优化调度问题。
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公开(公告)号：CN113792754B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202110922307.7
申请日：2021-08-12
Applicant: 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 南昌大学
IPC: G06F18/23213 , G06N3/006 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种先除异后修复的换流变DGA在线监测数据处理方法，第一阶段引入滑动窗口算法的思想，使用分段线性化算法将序列数据划分为若干由斜率与跨度表征的线段，再使用基于最大最小距离改进的K‑means聚类将在线监测数据符号化，最后使用APRIORI算法挖掘DGA中不同指标之间的关联性，并以此发掘其中存在的异常数值；第二阶段，根据筛除的异常数值采样点，提出改进的粒子群优化的支持向量回归算法，定义粒子解集之间的距离，使用模糊推理规则划分不同类型的粒子，并以此定义不同更新公式，保证算法的求解速度与求解多样性，优化支持向量回归算法中的关键参数对这些采样点进行修复，实现在线DGA监测数据的处理。
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公开(公告)号：CN115173421A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210911415.9
申请日：2022-07-30
Abstract: 本发明公开一种基于渐进拉丁超立方采样的概率最优潮流计算方法，1)收集电力系统的拓扑参数，建立确定性最优潮流模型；2)转换成均匀分布，建立函数映射关系；3)利用传统的拉丁超立方采样方法从均匀分布上产生初始样本集；4)等分成T份不同的切片，选择排序第一的切片作为第一组样本点子集；5)将新增样本点子集变换到原始分布，输入确定性最优潮流模型，进行概率最优潮流计算；6)整理已有的概率最优潮流结果，判断概率最优潮流结果是否收敛；7)基于贪婪启发式算法确定与已经使用的切片具备最优空间填充特性的切片，形成新增样本点子集，执行步骤5)。本发明改进了概率最优潮流计算的收敛性和对抽样结果变异性的鲁棒性。
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