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公开(公告)号：CN117856347A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311732592.1
申请日：2018-10-19
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于多智能体的分布式电源一致性控制系统，系统包括监督智能体、通信智能体、分布式电源智能体、储能智能体和负载调整智能体；监督智能体与智能电网中的PMU测量模块相连，通信智能体与监督智能体相连，分布式电源智能体与通信智能体相连，储能智能体和负载调整智能体均与通信智能体相连；在系统故障状态时，监督智能体采集关键节点信息，辨识故障类型，计算相关控制参数，并将计算结果送至通信智能体、储能智能体和负载调整智能体中；通信智能体接收监督智能体发布的故障特征信息后进行计算，并将计算结果与其他智能体共享。
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公开(公告)号：CN111401476B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202010301010.4
申请日：2020-04-16
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/2411 , G06N20/10
Abstract: 基于边界区域重要性采样与核向量机的暂态安全评估方法，包括以下步骤：步骤一：获得系统运行样本，构建暂态安全指标，建立相应的样本数据库；步骤二：对样本数据库进行采样，以高效的生成离线训练样本集，并进行归一化以减轻机器计算负担；步骤三：构建电力系统暂态安全评估模型，并利用训练样本集对模型进行离线训练；步骤四：基于电力系统实时运行数据，利用持续更新的暂态安全评估模型完成对电力系统实时暂态安全状态的评估，得到最终暂态稳定评估结果。本发明的目的是为了提供一种有利于提高训练过程的速度和评估过程精度的方法，并且在电力系统暂态安全评估领域具有较强的适用性，可以避免大停电事故。
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公开(公告)号：CN110488149A
公开(公告)日：2019-11-22
申请号：CN201910717953.2
申请日：2019-08-05
Applicant: 三峡大学
Abstract: 基于小波求和极限学习机SW-ELM的输电线路短路故障分类与定位方法，建立训练测试集，对故障检测和故障诊断算法进行训练；采集并输入三相电流差值的瞬时三相电流的差值；输入权重和偏差随机分配到sigmoid激活函数的节点；输出权值由Moore-Penrose伪递求出，表示为y1；如果发现故障，在故障诊断步骤中，输入显示出故障的三相电流差值的一个周期内的离散波形；通过Nguyen-Widrow方法，向被激活的小波求和函数的节点，输入初始化的权重和偏差；输出的权值由Moore-Penrose伪递求出，表示为y2。本发明方法能够适用于多个系统，并且只需要一个步骤就能完成故障分类和定位。以解决传统故障诊断方法训练速度慢，训练过程繁琐等问题。
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公开(公告)号：CN109684673A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811466907.1
申请日：2018-12-03
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009
Abstract: 一种电力系统暂态稳定结果的特征提取和聚类分析方法，包括以下步骤：1)对暂态稳定的特征数据进行归一化的预处理，以对数据进行聚类；2)将预处理的数据利用改进的聚类算法进行特征提取和异常点判断；3)对聚类效果进行有效性评价；4)将从瞬态稳定中提取的数据特征结合地理位置信息进行分析。本发明的目的是为了解决现有对电力系统暂态稳定结果特征提取和聚类的方法存在的归一化程度较低，不同参量间联系不紧密，网络收敛较慢的技术问题。可以有效准确提取系统数据特征，为电力系统规划人员对系统响应识别提供帮助。
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公开(公告)号：CN111814394B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202010614331.X
申请日：2020-06-30
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/211 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06Q50/06
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115660309A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202210991160.1
申请日：2022-07-18
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 考虑电‑碳‑绿证联合交易的虚拟电厂日前优化调度方法，包括：构建电‑碳‑绿色证书联合交易框架；构建联合交易机制下VPP日前优化调度模型；构建优化调度模型的约束条件；对电‑碳‑绿证联合交易下VPP调度方案和市场交易策略进行风险度量；以VPP总成本最小为目标函数进行求解。首先对VPP分别在电‑碳市场、电‑绿证市场、碳‑绿证市场的市场交易策略和调度方案进行分析；其次，通过设置四种不同场景，对其在可再生能源消纳效果和二氧化碳排放的削减效果进行对比分析；最后，对于风光的不确定性，采用信息间隙决策理论对不确定参数进行处理，得出了风险规避模型和风险偏好模型约束下VPP的最优调度方案及市场交易策略，能够为不同投资者提供决策参考。
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公开(公告)号：CN111523785A
公开(公告)日：2020-08-11
申请号：CN202010301889.2
申请日：2020-04-16
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种基于生成对抗网络的电力系统动态安全评估方法，包括以下步骤：步骤1：构建一个包含大量运行变量和暂态稳定裕度安全指标的初始样本集；步骤2：构建一个包含关键特征数据及TSMs标签的高效样本集；步骤3：得到能够准确填补缺失数据的GAN模型和动态安全评估模型；步骤4：通过智能系统实时检测PMUs数据的完整性，若数据完整，则将数据直接输入到DSA模型进行电力系统的DSA；若有数据缺失，则将PMUs采集的不完整数据输入到GAN模型进行缺失数据的填补，再将填补的完整数据集输入DSA模型进行电力系统的DSA。本发明提出了一种基于GAN的电力系统DSA方法，针对电力系统数据缺失的问题能够快速、准确的填补缺失数据并对系统进行DSA，有利于电力操作人员快速采取控制措施，避免发生故障和经济损失。
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公开(公告)号：CN110311376A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910703341.8
申请日：2019-07-31
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种电力系统动态安全评估综合模型及时空可视化方法，步骤一)：构建动态安全指标，基于电力系统历史运行数据与预想事故集，建立动态安全评估初始样本集；步骤二)：构建特征选择框架，对初始样本集进行特征选择，形成处理后的高效样本集；步骤三)：基于随机位森林构建在线动态安全评估综合模型，并利用高效样本集对模型进行离线训练及更新；步骤四)：利用持续更新的动态安全评估模型完成对动态安全状态的在线评估，并利用时空可视化方法实现对动态安全信息的可视化呈现。本发明的目的是为了提供一种有利于系统运行人员及时采取预防控制措施，避免事故引起的大停电，提高电网安全运行水平的在线动态安全评估综合模型及时空可视化方法。
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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：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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