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公开(公告)号：CN110264116A
公开(公告)日：2019-09-20
申请号：CN201910701912.4
申请日：2019-07-31
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于关系探索与回归树的电力系统动态安全评估方法，步骤一)：获取电力系统运行数据样本，构建相应的动态安全指标，形成原始样本矩阵；步骤二)：对原始样本集进行特征选择，形成处理后的高效样本集；步骤三)：提出在线动态安全集成评估模型，并利用高效样本集对模型进行离线训练及更新；步骤四)：基于电力系统实时运行数据与持续更新的集成评估模型完成对电力系统实时动态安全状态的评估，利用置信检测方法对评估结果进行评价并得出最终评估结果。本发明的目的是为了提供一种有利于提升数据驱动方法在电力系统动态安全评估领域的适用性，有利于系统运行人员及时采取预防控制措施，提高电网安全运行水平的电力系统动态安全评估方法。
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公开(公告)号：CN109711435A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811468216.5
申请日：2018-12-03
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于遗传算法的支持向量机在线电压稳定性监测方法，包括通过电网系统向量测量单元(Phasor Measurement Unit，PMU)装置获取初始的数据，并利用这些数据通过常规潮流计算以确定电网电压稳定裕度指标；结合PMU获取的初始数据和电网电压稳定裕度指标生成支持向量机的样本数据，并将样本数据分成训练样本数据和测试样本数据等步骤，本发明是针对传统的电压稳定分析方法最大的缺陷在于最大负载点处的雅克比矩阵的奇异性，并且计算量大、在线应用能力差；而新的机器学习技术比如ANNs在处理非线性回归问题时，受限于训练时间量和学习参数值而提出的。
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公开(公告)号：CN109376939A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811297096.7
申请日：2018-11-01
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于自适应人工神经网络的发电机转子角预测方法，包括以下步骤：采用数据自动生成算法生成数据并存储在数据库中；将数据库中数据进行规范化；通过反向传播算法训练数据；最后通过对发电机转子角的稳定性预测来实现电网实时预测。本发明为电力系统发生故障时实时预测电网稳定性提供了决策支持，对提高大规模电网中长期电压稳定裕度，改善电网运行的经济性与质量，均有着重大意义。
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公开(公告)号：CN110417011B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN201910703285.8
申请日：2019-07-31
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明提供了一种基于互信息与迭代随机森林的在线动态安全评估方法，包括以下步骤：基于电力系统历史运行数据以及对一系列故障的仿真，创建出包含大量运行变量与暂态稳定裕度(Transient Stability Margins，TSMs)的数据集；利用部分互信息(Partial Mutual Information，PMI)对数据集进行特征选择，筛选出关键变量；将关键变量发送到迭代随机森林(Iterated Random Forest，IRF)回归器进行训练；通过从广域量测系统(Wide Area Measurement System，WAMS)服务器实时接收到选定的变量，经过训练的动态安全评估(Dynamic Security Assessment，DSA)模型将立即提供实时评估结果。本发明提出的电力系统在线DSA模型能够为电网提供快速高效的评估，有利于电力人员的系统维护及安全措施预防的工作，对改善电网运行的安全性与质量有着重大意义。
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公开(公告)号：CN109546647B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN201811384786.6
申请日：2018-11-20
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 一种用于含风光水储的电力系统的安全稳定评估方法，它包括步骤1.针对风力发电、光伏发电、水力发电和抽水蓄能进行特性分析与建模；步骤2.选择风光水储并网位置，且确定风光水储各自渗透率系数值，进而确定风光水储的出力情况；步骤3.在无风光水储发电模式的电力系统结构基础上，每确定一组风光水储接入点位置和风光水储各自渗透率系数值，便可得到对应的一种含风光水储的电力系统结构等步骤；本发明能将风光水储纳入电力系统结构中，采用基于知识发现的数据挖掘技术，探究运行变量与安全稳定评估指标之间的关系，构造安全稳定评估模型，可有效评估含风光水储的电力系统的安全稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109376939B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201811297096.7
申请日：2018-11-01
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于自适应人工神经网络的发电机转子角预测方法，包括以下步骤：采用数据自动生成算法生成数据并存储在数据库中；将数据库中数据进行规范化；通过反向传播算法训练数据；最后通过对发电机转子角的稳定性预测来实现电网实时预测。本发明为电力系统发生故障时实时预测电网稳定性提供了决策支持，对提高大规模电网中长期电压稳定裕度，改善电网运行的经济性与质量，均有着重大意义。
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公开(公告)号：CN109559019B
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN201811297094.8
申请日：2018-11-01
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于风险指数的电力系统动态安全评估方法，包括基于预想事故发生的概率以及预想事故发生后的影响，建立风险模型，对预想事故进行筛选和排序，得出主导预想事故集；对筛选后的主导预想事故进行负载潮流分析计算并记录系统中所有节点的电压V和电压相角δ；基于多项式形式的暂态稳定裕度以及所获得的潮流数据，计算暂态稳定裕度的概率分布及其均值和标准差；基于所建立的风险模型，利用暂态稳定裕度的概率分布以及严重度函数计算预想事故的风险指数；基于所求的风险指数，采取相应的预防控制和紧急控制措施。本发明方法考虑负载预测的不确定性，定量地将事故的概率和严重性这两个决定系统安全性的因素结合起来，能比较全面地反映事故对整个电力系统的影响，从而更好的协调电力系统运行的安全性与经济性之间的关系。
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公开(公告)号：CN111814395A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010616348.9
申请日：2020-06-30
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于主成分分析和置信检测的在线电压稳定评估的方法，具体步骤包括：步骤一：基于电力系统历史运行数据，建立初始样本集，并进行归一化；步骤二：对初始样本集的压缩和降维，得到高效样本集；步骤三：完成评估模型的更新；步骤四：利用已完成更新的评估模型进行实时电压稳定评估，得到在线评估结果；步骤五：使用置信检测的方法，对实时电压稳定评估结果进行评价，得出最终的在线评估结果。本发明的目的是提出一种高精度，高效率的的电力系统在线电压稳定评估模型，有利于系统操作人员更好地确定电力系统的运行状态，提高电网运行的安全性与可靠性，降低严重的电力系统事故对社会经济的损失。
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公开(公告)号：CN111814394A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010614331.X
申请日：2020-06-30
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于相关性和冗余性检测的电力系统安全评估方法，包括以下步骤；步骤1：基于电力系统历史运行数据和大量预想事故下的动态仿真，构建包含大量电力系统运行变量和动态安全分类标签的原始数据库；步骤2：对原始数据库进行特征选择，从大量运行变量中选出与类标签相关度高的变量作为关键特征，形成高效数据库；步骤3：结合遗传算法和BP神经网络，构建电力系统动态安全评估模型，利用高效数据库对评估模型进行离线训练与更新；步骤4：基于同步相量测量单元(Phasor Measurement Unit，PMU)实时测量数据，利用评估模型，对电力系统进行在线动态安全评估。本发明能够快速实现电力系统稳定性的判别，同时保证较高的准确性和可靠性，满足电力系统在线评估要求。
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公开(公告)号：CN111797919A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010616366.7
申请日：2020-06-30
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于主成分分析与卷积神经网络的动态安全评估方法，具体包括以下步骤：步骤一：获取系统运行数据样本，构建动态安全指标，形成相应的初始样本集；步骤二：生成高效样本集；步骤三：更新高效样本集，完成对评估模型的更新；步骤四：基于电力系统实时运行数据，利用持续更新的动态安全评估模型完成对电力系统实时动态安全状态的评估，得到最终在线动态安全评估结果。本发明提出的电力系统在线动态安全模型，能够为电力系统提供快速、高效、精准的预测评估，有利于电力人员的系统维护和安全措施预防的工作，提高电力系统运行的安全性和稳定性，提高供电的可靠性。
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