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公开(公告)号：CN109948859B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN201910230466.3
申请日：2019-03-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于协同量子遗传算法的风火联合随机优化调度方法，包括采集调度日的数据；构建风火联合调度模型，采用机会约束处理带随机变量的约束条件，并建立单目标的优化调度模型；结合量子遗传算法和协同进化法，搭建协同量子遗传算法框架；对调度模型进行确定性转化，并将协同量子遗传算法用于优化调度模型求解，得到优化调度策略。本发明对模型中的不确定的机会约束进行确定性转化，从而兼顾含风电场电力系统风电出力的波动性和随机性的特征。
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公开(公告)号：CN113850481B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202111044795.2
申请日：2021-09-07
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种电力系统调度业务辅助决策方法、系统、装置和存储介质，其中方法包括：获取多断面下的电力系统的运行方式数据；根据所述运行方式数据构建电力系统的知识图谱；根据所述知识图谱辅助调度决策的选择；其中，所述知识图谱基于调度时刻上的数据不断更新；根据知识图谱获取节点与节点之间电气量变化，以及节点上的电气量的变化。本发明基于不断更新的知识图谱，将电力系统的运行方式数据以图谱的形式直观呈现，以最大的信息获取面去洞悉该时间断面下整个系统的运行情况，让研究人员能够从纵轴时间轴向辨识电力系统的动态变化，辅助调度决策的抉择。本发明可广泛应用于电网调度技术领域。
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公开(公告)号：CN114660495A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210103427.9
申请日：2022-01-27
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/367 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于MTCN算法的电池剩余寿命预测的方法。所述方法包括以下步骤：获取电池数据集；构建多通道时间卷积网络模型；对电池数据集中数据进行预处理；对多通道时间卷积网络模型进行训练，得到训练完成的多通道时间卷积网络模型；采用多通道时间卷积网络模型进行剩余寿命预测。大多寿命预测方法均为点估计，本发明同样也是点估计，单一几个预测起点并不能充分说明预测性能的好坏，因此，本发明通过抽样赋予了不确定性表达的能力，从而使得预测结果更具有说服力，且更加具有参考意义。
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公开(公告)号：CN114612147A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210243475.8
申请日：2022-03-11
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种子图学习的电价预测方法，包括如下步骤：1、对多种外源特征数据进行数据预处理和特征重要度分析，建立电价信息特征库，并提取出日前电价预测所需的训练集、验证集和测试集；2、将多种外源特征数据作为节点信息表示，将各个节点的关系作为节点权重，形成电价信息图；3、构建子图学习框架，对图学习过程转换成分成三部分：子图分解过程、子图学习过程和子图聚合过程4、构建基于子图学习框架下的图卷积网络的日前电价预测模型，实现把区域电价信息图映射到预测日的电价序列；5、将训练集中的训练样本分成若干个批次并按批次送入电价预测模型中进行训练，并用验证集对电价预测模型的超参数进行调整直至收敛。
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公开(公告)号：CN114359949A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111587336.9
申请日：2021-12-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V30/422 , G06V30/413 , G06V30/148 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种针对电网接线图文字的识别方法，包括：1)收集电网接线图图中文字的图片，对图片进行预处理得到文字图片数据集，并划分为文字图片训练集和文字图片测试集；2)搭建CRNN神经网络模型，分别利用Synthetic Chinese String Dataset和文字图片训练集进行预训练和分层解冻式训练；3)收集识别错误的图片构成错误识别数据集，进一步对CRNN神经网络模型进行训练；4)利用训练好的CRNN神经网络模型，构建针对电网接线图文字的识别模型，对文字图片测试集中的图片进行识别。本发明实现了针对电网接线图文字的高准确率识别，解决了传统文字识别方法对电网接线图文字的识别准确率不高的问题，作为电网接线图识别的重要一环，将有助于提高其运维效率及准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109787240B
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN201910233298.3
申请日：2019-03-26
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力调度控制中心 , 华南理工大学
IPC: H02J3/06
Abstract: 本申请提供了一种主配网协调分布式潮流优化方法及相关设备，其中本申请的方法包括：根据配电网系统模型的拓扑关系，将配电网系统模型分为主网模型和配网模型；根据预置的潮流优化目标阈值，建立主配协调潮流优化模型，根据主配协调潮流优化模型，通过交替方向乘子计算方式，分别建立主网ADMM迭代优化模型和配网ADMM迭代优化模型；对主网ADMM迭代优化模型和配网ADMM迭代优化模型进行迭代运算，得到当前的主网优化参数和配网优化参数。本申请基于目标同步型交替方向乘子法的主配协调分布式潮流优化方法，无需统一的上层优化中心，以分布式的计算模式解决了现有的集中式优化度方法的计算和通信瓶颈问题，提升了主配协调的潮流优化效率。
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公开(公告)号：CN113673830A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110843131.6
申请日：2021-07-23
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N7/00 , H02J3/00 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于非侵入式负荷监测技术的自适应家庭能量管理方法，包括如下步骤：首先，通过非侵入式负荷监测技术获得必要的用户用电细节，如家电类型、终端用户行为偏好等。采用离散贝叶斯网络对用户用电行为进行建模，自适应地将非侵入式负荷监测结果与家庭能量管理策略相结合。最后，建立基于经济性指标、时间舒适度指标和温度舒适度指标的混合整数线性多目标模型用于家庭能量管理系统的优化调度。本发明提出的家庭能量管理方法的结构相当灵活，可以采用并网发电的方式，即居民用户可以根据自己的用电需求来决定购电或售电。
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公开(公告)号：CN113673085A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110815862.X
申请日：2021-07-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出了一种考虑开关控制失效的配电网可靠性评估方法，包括以下步骤：对配电网的每一个负荷点找出所有可能的供电路径；对配电网的所有元件找出所有可能的供电路径；选定一个故障元件，历遍所有负荷点，对于每一个负荷点，根据故障元件与不同负荷点的供电路径位置确定能够隔离故障的所有开关，作为该负荷点的故障隔离开关集合，并计算集合内所有开关均处于控制失效状态的概率，同时计算故障区域开关都正确跳闸的概率描述故障区域的可靠性影响，进而计算出故障元件对该负荷点的等效故障率和等效故障时间；历遍所有故障元件，统计出所有故障元件对该负荷点的等效故障率和等效故障时间，进而得到负荷和系统的供电可靠性指标。
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公开(公告)号：CN113131489A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110379851.1
申请日：2021-04-08
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于改进人工鱼群聚类算法的非侵入式负荷识别的方法。所述方法包括如下步骤：利用非侵入式负荷识别装置建立相应的电气参数特征数据库；进行实时的家用电器的投入切除事件监测；家用电器的投入切除事件发生后，计算得到所投入或切除的家用电器的电气参数特征；由非侵入式负荷识别装置将获取的电气参数特征上传至云端，云端基于一种改进人工鱼群聚类算法，根据电气参数特征数据库，利用上传的电气参数特征对所投入或切除的家用电器进行识别；云端完成识别后将识别结果下发回非侵入式负荷识别装置。本发明方法可解决全局最优解问题，具有更好的监测率。
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公开(公告)号：CN109934489B
公开(公告)日：2021-03-02
申请号：CN201910185935.4
申请日：2019-03-12
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局 , 华南理工大学
Abstract: 本发明涉及电力系统中电力设备的状态评价方法，更具体地，涉及基于深度深林的电力设备状态评价方法。本发明提供基于概率权重深度森林的电力设备状态评价方法可以较好地处理训练样本及预测样本中的缺失项，概率权重的缺失项处理方法相比于均值填充可以实现更高的准确率，本发明方法在处理高比例含缺失项的数据方面表现出了优势。
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