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公开(公告)号：CN116579542A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310381309.9
申请日：2023-04-11
Applicant: 三峡大学
IPC: G06Q10/0631 , H02J13/00 , G06Q50/06 , G06F16/901 , G06N5/02 , G06F16/23 , G06N20/00
Abstract: 一种基于图知识库深度强化学习的变电站操作票生成方法，具体步骤为：步骤1：形成包括设备基础信息以及主接线拓扑结构的知识图谱，并更新设备的基本信息；步骤2：根据任务，判断是否需要恢复供电；需要恢复供电则对任务设备投退路径以及恢复供电路径进行搜索并获取设备信息，否则仅搜索任务设备投退路径；步骤3：更新图知识库中各个设备节点的运行状态信息；步骤4：配置强化学习环境，编辑开关设备动作规则及相关的奖惩函数。步骤5：将图知识库的实时状态信息编码输出作为状态空间st。步骤6：将实时状态空间st输入DQN算法，DQN算法从动作空间中选择动作动作于图知识库，并获得反馈rt。步骤7：通过目标图知识库和DQN算法模型的交互，在不断迭代的过程中获得符合操作规则的最优操作序列，形成操作票。
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公开(公告)号：CN111614286B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202010373029.X
申请日：2018-06-06
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种发电厂电动机的辅助控制方法，它包括以下步骤：1)启动电动机启动的模拟过程；2)厂用电拓扑分析模块分析电动机启动后厂用电的拓扑结构和电动机的启动属性；3)厂用电运行状态分析模块根据厂用电拓扑分析模块的信息计算启动电动机所在的厂用母线负荷和负荷裕度。4)决策模块综合厂用电拓扑分析模块和厂用电运行状态分析模块的信息，判定是否同意操作，并将意见传递给执行模块；5)执行模块确定启动或停止电动机。本发明的目的是要解决现有技术中，在电厂中，在使用互为备用的电动机时，容易出现厂用母线负荷分配严重不平衡，甚至会对厂用电造成严重冲击，危及厂用电的供电安全，甚至可能导致机组发生事故的技术问题。
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公开(公告)号：CN108832641B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201810575188.0
申请日：2018-06-06
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/26
Abstract: 一种厂用电源的智能辅助控制装置及控制方法，它包括厂用电全景拓扑模块、厂用电运行状态分析模块、电机运行状态分析模块以及决策模块，厂用电全景拓扑模块的输出端分别与厂用电运行状态分析模块、电机运行状态分析模块以及决策模块的输入端连接，厂用电运行状态分析模块以及电机运行状态分析模块的输出端均与决策模块的输入端连接，厂用电运行状态分析模块的输出端与电机运行状态分析模块的输入端连接。本发明主要是为了解决由于没有考虑各系统在电源方面的关联，当经历长时间运行后，会出现电动机由某几段母线集中供电的情况，造成厂用电母线的负荷分配严重不平衡的技术问题。
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公开(公告)号：CN110188302A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910369163.X
申请日：2019-05-05
Applicant: 三峡大学
IPC: G06F16/958 , G06F8/34 , G06F8/38
Abstract: 一种在线继电保护整定计算服务平台，采用B/S结构，直接利用Web浏览器完成包括图形化建模模块、故障计算模块、继电保护配置模块、整定计算模块、定值单管理模块的全过程业务功能。所述服务平台了整合用户数据、图形化建模数据、整定计算数据、定值单和计算书数据，建立一体化的数据体系，利用各功能业务之间的联系，在平台内部构建了数据之间的关联；用户通过web网页可自行设置各功能模块的特征，形成各部分功能的模板；模板配置完成后，用户通过web网页绘制接线图，设置短路点和短路类型，平台可以自动完成短路计算、为设备配置好保护、完成整定计算，并形成计算书和定值单。
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公开(公告)号：CN109799732A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201910130123.X
申请日：2019-02-21
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种数据驱动的梯级水电和新能源联合运行实验系统，包括静态数据库：储存用于仿真的静态参数和用于优化的基础数据；动态数据库：储存电网、梯级流域和电站的3类实时运行数据以及调度的序列表；共享内存，保存用于仿真计算过程中形成的数据；优化模块，形成梯级水电站的调度策略；决策模块，形成调度方案的任务序列表；仿真模块，按照决策模块的制定的任务，对子模块的实时动态仿真，模拟在不同场景下的联合运行特性。可视化图形界面，对仿真、优化的结果进行图形化显示，并实现人机交互。本发明提供一种数据驱动的梯级水电和新能源联合运行实验系统，通过设置和修改仿真的参数、优化规则和调度周期，可以实现不同的调度需求，具有良好的通用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109698525A
公开(公告)日：2019-04-30
申请号：CN201910140345.X
申请日：2019-02-21
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/46
Abstract: 一种数据驱动的梯级水电和新能源联合运行模型，包括基础数据模块：储存模块所需的基本数据；运行数据模块：储存电网、梯级流域和电站的3类实时运行数据和1类调度决策数据。梯级优化模块：形成梯级水电站的调度策略；厂内优化模块：制定调度计划任务；梯级运行模块：对梯级水电站进行仿真；风电模块：对风电的出力进行仿真；光电模块：对光伏的出力进行仿真；常规电源模块：对常规电源的出力进行仿真；负荷模块，对负荷特性进行仿真；电网运行模块，对联合系统的运行进行仿真。本发明对梯级水库群运行、水电厂厂内优化、电网运行进行实时仿真，利用实时仿真数据，结合各电站所在地的天气数据、接入点电网的负荷数据，对梯级水电站的调度策略进行优化，优化对结果再通过上述的梯级水库群、水电机组、电网的仿真模块中进行验证。
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公开(公告)号：CN112734028B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202011588082.8
申请日：2020-12-28
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种变压器油中溶解气体浓度预测模型建模方法，选择可能对变压器油中溶解气体预测具有积极影响的重要因素并建立变量环境，设定每一种气体的预测都受到其余所有变量的积极影响，使用长短时记忆网络(LSTM)预测模型分别预测并比较误差，验证假设并提取对待预测气体变量具有积极影响的重要因素，在已筛选出重要因素的基础上，建立融合时间注意力机制的LSTM预测模型，增强重要因素历史时序数据中关键信息的表达，将重要因素对应的时序数据作为融合时间注意力机制的LSTM的输入，预测模型建模完成。本发明方法可以根据已采集的变压器历史运行状态数据，解决基于传统关联性分析方法的变压器油中溶解气体浓度预测方法精度不高的问题。
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公开(公告)号：CN109698525B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201910140345.X
申请日：2019-02-21
Applicant: 三峡大学
IPC: H02J3/46
Abstract: 一种数据驱动的梯级水电和新能源联合运行模型，包括基础数据模块：储存模块所需的基本数据；运行数据模块：储存电网、梯级流域和电站的3类实时运行数据和1类调度决策数据。梯级优化模块：形成梯级水电站的调度策略；厂内优化模块：制定调度计划任务；梯级运行模块：对梯级水电站进行仿真；风电模块：对风电的出力进行仿真；光电模块：对光伏的出力进行仿真；常规电源模块：对常规电源的出力进行仿真；负荷模块，对负荷特性进行仿真；电网运行模块，对联合系统的运行进行仿真。本发明对梯级水库群运行、水电厂厂内优化、电网运行进行实时仿真，利用实时仿真数据，结合各电站所在地的天气数据、接入点电网的负荷数据，对梯级水电站的调度策略进行优化，优化对结果再通过上述的梯级水库群、水电机组、电网的仿真模块中进行验证。
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公开(公告)号：CN108805038B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN201810502596.3
申请日：2018-05-23
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种变电站保护压板状态识别方法,采集功能压板、出口压板、备用压板的屏柜图像；根据RGB值对采集图像提取有效色块；对所得图像进行形态学处理，将孔洞区域填充为连通区域；对所有连通区域进行分析，计算区域像素面积、区域边界像素尺寸、区域等效长宽比等，并进行阈值联合比较，确定有效压板区域个数；判断筛选出的有效压板个数是否等于已知，若相等则继续，否则重新进行图像采集并重复上述流程；对有效压板区域依据方向角判据识别各压板的投退状态；依据各区域重心，按照从上至下、从左至右的顺序确定有效压板顺序，进而识别出屏柜有效压板投退状态的标识序列。本发明有效解决了人工巡检时的误操作问题，可为变电站智能化建设与运行提供一定技术支持。
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公开(公告)号：CN112734028A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011588082.8
申请日：2020-12-28
Applicant: 三峡大学
Abstract: 一种变压器油中溶解气体浓度预测模型建模方法，选择可能对变压器油中溶解气体预测具有积极影响的重要因素并建立变量环境，设定每一种气体的预测都受到其余所有变量的积极影响，使用长短时记忆网络(LSTM)预测模型分别预测并比较误差，验证假设并提取对待预测气体变量具有积极影响的重要因素，在已筛选出重要因素的基础上，建立融合时间注意力机制的LSTM预测模型，增强重要因素历史时序数据中关键信息的表达，将重要因素对应的时序数据作为融合时间注意力机制的LSTM的输入，预测模型建模完成。本发明方法可以根据已采集的变压器历史运行状态数据，解决基于传统关联性分析方法的变压器油中溶解气体浓度预测方法精度不高的问题。
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