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公开(公告)号：CN114048819B
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202111360101.6
申请日：2021-11-17
Inventor： 田英杰 , 李凡 , 蒋家富 , 吴裔 , 赵莹莹 , 苏运 , 郭乃网 , 金妍斐 , 刘俊 , 杨帆 , 杜习周 , 陈琰 , 杨秀 , 刘方 , 傅广努 , 李承泽 , 张浩 , 仇志鑫 , 刘欣雨 , 张倩倩 , 蒋倩 , 汤金璋 , 周从亨 , 陈浩然
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2113 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N5/01 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制和卷积神经网络的配电网拓扑辨识方法，包括以下步骤：S1：获取配电网的量测数据以及对应的拓扑结构，构建数据库；S2：对量测数据进行预处理；S3：根据特征贡献度对特征筛选，构建特征集；S4：构建配电网拓扑辨识模型，基于特征集对配电网拓扑辨识模型进行训练；S5：将待辨识的配电网的量测数据送入配电网拓扑辨识模型，获取待辨识的配电网的拓扑结构。与现有技术相比，本发明具有仅需要断面量测数据，辨识分类准确性高，克服数据噪声等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113408588B
公开(公告)日：2023-02-14
申请号：CN202110567716.X
申请日：2021-05-24
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06F18/15 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的双向GRU轨迹预测方法，包括以下步骤：获取原始GPS数据，并对获取的原始GPS数据进行预处理；对预处理后的原始GPS数据进行数据扩充，以得到样本数据；构建基于注意力机制的双向GRU神经网络模型；将样本数据输入双向GRU神经网络模型，结合WOA算法进行训练，以得到轨迹预测模型；获取当前实际GPS数据，将实际GPS输入轨迹预测模型，输出得到对应的轨迹预测值。与现有技术相比，本发明对双向GRU神经网络两个方向的隐含层状态进行求和处理，使得双向GRU网络可以同时考虑过去和未来的信息，在迭代过程中利用注意力机制分析并选择重要特征，并采用WOA算法优化网络架构进而提高模型的泛化能力，以此有效提高轨迹预测的精度和速度。
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公开(公告)号：CN114725926A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210269343.2
申请日：2022-03-18
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明公开了一种面向韧性提升的分布式资源辅助主网关键节点黑启动策略，包括：步骤1，分析配电网内各DER的出力特性与调控策略，形成DER支撑主网关键节点快速恢复可行性评估方法，建立黑启动可执行性评估指标，选择DER控制策略；步骤2，基于DER控制策略，建立配电网DER启动与网架重构联合优化模型，并采用遗传算法与弗洛伊德算法相结合的方法求解得到各DER的最优启动顺序，各DER按最优启动顺序平稳启动并网，并聚合形成区域电源；步骤3，区域电源分批次启动火电厂辅机，待火电厂辅机完全正常运行后启动火电机组，恢复后的火电机组陆续接入周边配电网负荷，并为其他火电厂提供启动电源支持，从而逐步扩大恢复范围直至全系统恢复。
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公开(公告)号：CN114048819A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111360101.6
申请日：2021-11-17
Inventor： 田英杰 , 李凡 , 蒋家富 , 吴裔 , 赵莹莹 , 苏运 , 郭乃网 , 金妍斐 , 刘俊 , 杨帆 , 杜习周 , 陈琰 , 杨秀 , 刘方 , 傅广努 , 李承泽 , 张浩 , 仇志鑫 , 刘欣雨 , 张倩倩 , 蒋倩 , 汤金璋 , 周从亨 , 陈浩然
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制和卷积神经网络的配电网拓扑辨识方法，包括以下步骤：S1：获取配电网的量测数据以及对应的拓扑结构，构建数据库；S2：对量测数据进行预处理；S3：根据特征贡献度对特征筛选，构建特征集；S4：构建配电网拓扑辨识模型，基于特征集对配电网拓扑辨识模型进行训练；S5：将待辨识的配电网的量测数据送入配电网拓扑辨识模型，获取待辨识的配电网的拓扑结构。与现有技术相比，本发明具有仅需要断面量测数据，辨识分类准确性高，克服数据噪声等优点。
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公开(公告)号：CN113408588A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110567716.X
申请日：2021-05-24
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于注意力机制的双向GRU轨迹预测方法，包括以下步骤：获取原始GPS数据，并对获取的原始GPS数据进行预处理；对预处理后的原始GPS数据进行数据扩充，以得到样本数据；构建基于注意力机制的双向GRU神经网络模型；将样本数据输入双向GRU神经网络模型，结合WOA算法进行训练，以得到轨迹预测模型；获取当前实际GPS数据，将实际GPS输入轨迹预测模型，输出得到对应的轨迹预测值。与现有技术相比，本发明对双向GRU神经网络两个方向的隐含层状态进行求和处理，使得双向GRU网络可以同时考虑过去和未来的信息，在迭代过程中利用注意力机制分析并选择重要特征，并采用WOA算法优化网络架构进而提高模型的泛化能力，以此有效提高轨迹预测的精度和速度。
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公开(公告)号：CN111915161A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010682347.4
申请日：2020-07-15
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于可调鲁棒算法的区域光储充系统短期调度方法和系统，方法包括：获取区域内各节点信息；根据获取的信息建立光伏电站输出功率的集合模型，同时引入调度间隔系数，建立电动汽车充电站充电需求功率的集合模型，进而建立光储充系统日前调度模型，光储充系统日前调度模型包括实现系统运行和环境治理成本最低的目标函数和对应的约束条件；设置鲁棒参数Γ，并采用拉格朗日松弛算法对光储充系统日前调度模型进行求解；制定日前调度计划进行短期调度。与现有技术相比，本发明实现光伏电站、储能电站和电动汽车充电站组成的微电网系统的优化调度，提高光伏电站的利用效率和环保效益，同时也保证了系统自身运行的稳定性。
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