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公开(公告)号：CN117996722A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311806738.2
申请日：2023-12-26
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供一种极端事件下配电系统应急资源韧性规划方法及系统，属于电力系统分析技术领域，基于启发式方法，结合设备规划预算限制以及网络连通度指标，确定候选储能和分布式电源配置方案，包括：利用历史数据，选出常发生故障的线路，构成特定场景；根据构建的特定场景，建立面向极限生存能力提升的配电网规划优化模型；利用粒子群优化方法进行配电网规划优化模型求解，得到的相应的应急储能和应急电源配置情况。本发明通过在规划阶段部署分布式电源、储能资源，保证配电系统在应对极端自然灾害时，重要负荷损失减少，减少系统和社会的经济损失。
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公开(公告)号：CN117748473A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311621779.4
申请日：2023-11-30
Applicant: 北京交通大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/092 , H02J3/14 , B60L53/30 , B60L53/31 , B60L53/60
Abstract: 本发明提供一种基于知识嵌入和数据驱动的社群充电站调度方法及系统，属于电动汽车充电站运行调度技术领域，引入电动汽车用户的充电紧迫度判断指标及充电模式选择，量化用户的个性化充电需求，建立以最小化充电站月运行成本为目标的优化调度模型，针对充电桩功率连续可调的特点，将优化运行问题转化为马尔可夫决策过程，实现了多约束优化问题向无约束优化问题的转换；采用基于知识嵌入的改进深度确定性策略梯度算法，实现引导智能体快速地识别并应用先前积累的经验，从而使其更有效地应对不断变化的环境需求，从而求取社群充电站的实时自调度策略。本发明提高了社群充电站运行调度的经济性，实现了平抑站内运行负荷尖峰，有效短了模型的学习过程。
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公开(公告)号：CN114400655A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111585886.7
申请日：2021-12-23
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明为一种基于保控协同的直流线路阻抗幅值保护方法，该保护方法解决以下问题：1)与传统的被动式保护方案相比，不再依赖于短暂的故障暂态特性；2)主动利用换流器产生特征信号识别故障，化被动为主动，极大减小了换流器非线性的影响；3)在产生特征信号的同时，抑制了故障电流的增长速率，可起到保护电力电子元件的作用。本发明所述方法具有以下优点：①利用半桥型换流器在故障后主动注入特征信号，无需额外添加设备，即可创造故障特征可靠的识别故障区间；②无需等待故障隔离后再进行故障识别，具有快速性优点；③相比于全桥型子模块，所提方法的经济性能更好；④具有选择性，不会因为单条线路故障而使得整个系统停运。
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公开(公告)号：CN119885857A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411913064.0
申请日：2024-12-24
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于Infor‑GCN模型的暂态稳定评估及其可解释性分析方法，属于电力系统暂态稳定评估与人工智能深度学习技术领域。通过电气节点耦合强度改进邻接矩阵，向模型引入先验知识的同时，结合自注意力机制的Informer模型，提出Infor‑GCN模型提取时空耦合信息并进行特征增强；然后针对不同输入特征的稳定判别结果设计综合输出策略，提高模型结果可靠性；基于SHAP归因框架展开模型的局部和全局解释，增强基于智能模型完成暂态稳定评估任务的可解释性。
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公开(公告)号：CN119831565A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411869986.6
申请日：2024-12-18
Applicant: 北京交通大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/092 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明提供一种多目标强化学习的配电网检修计划设置方法和系统。包括：利用搜索法开展初始计划的合并与互斥判断；建立了包括配电网检修计划经济性、任务量等多个目标的检修计划调整数学模型，同时考虑了可能出现的工期时长波动；将数学模型转化为约束马尔可夫决策过程，定义检修状态、检修动作、检修计划编排奖励函数和约束空间，利用噪声深度Q强化学习对计划编排智能体进行训练求解；利用某检修计划数据验证了所提方法的有效性。本发明通过搜索法和多目标噪声深度Q强化学习，可以进行配电网检修计划自动合并与计划排期，提高检修计划的合理性和经济性，提升配电网决策的智能化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119831347A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411940080.9
申请日：2024-12-26
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/23 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供了一种基于自适应时序聚合的电氢能源系统风险防御规划方法，涉及电氢能源系统规划技术领域，首先对据可再生能源和负荷需求的预测值，设计自适应时序聚合算法，降低运行模拟的变量维度；其次，引入条件风险价值理论，采用多元高斯分布对可再生能源和电负荷波动进行建模，用于量化系统潜在的运行风险；最后，兼顾系统投资和运行成本，以年化总成本最小化为优化目标，构建基于自适应时序聚合的电氢能源系统优化规划模型。本发明采用上述的一种基于自适应时序聚合的电氢能源系统风险防御规划方法，能够同时考虑长/短周期储氢的调节能力，并且有效平衡系统潜在运行风险和投资成本。
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公开(公告)号：CN119782886A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411913055.1
申请日：2024-12-24
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/25 , G06F17/10 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06F30/20 , G01R31/08 , G01R31/52 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种融合时空图信息的配网故障区段定位及可解释性分析方法，属于配电网故障诊断与人工智能深度学习技术领域。包括以下步骤：通过构建一种融合时间连续性与空间整体性的时空图信息故障表征结构，刻画时空特征与故障区段之间的映射关系；从时间特征捕捉和空间特征感知两个维度提取故障特征，建立融合时空图信息的配电网故障定位模型；设计可解释性分析校验模块，对模型决策依据及其内在工作机制进行事后可解释性分析，实现故障定位结果的校验。本发明可实现在新能源出力波动及拓扑变化等复杂运行场景下的高精度故障定位任务，对模型本身和故障预测的原理刨析刻画，为基于深度学习的故障定位方法在实际系统中的应用提供技术支持。
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公开(公告)号：CN119543204A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411589511.1
申请日：2024-11-08
Applicant: 北京交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于MA‑DDPG算法的新能源并网系统振荡协调抑制方法。该方法包括：获取新能源经柔直送出系统的系统参数；基于新能源经柔直送出系统的系统参数构建多智能体深度强化学习模型，定义智能体的状态空间集合、动作空间集合和奖励函数；使用MA‑DDPG算法对多智能体深度强化学习模型进行训练，直至收敛，得到训练好的多智能体深度强化学习模型；通过训练好的多智能体深度强化学习模型在线调整附加阻尼控制器的参数，生成新能源经柔直送出系统的最优控制策略，利用所述最优控制策略进行系统振荡抑制。本发明中的能源经柔直送出系统能够协调多个换流器的操作，具有更强的自适应能力和更优的振荡抑制效果，能够在各种复杂工况下保持系统的稳定运行。
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公开(公告)号：CN119359178A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411402636.9
申请日：2024-10-09
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06Q10/067 , G06Q30/018 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种绿氢冶金综合能源系统的多能质流一体化精准建模方法。首先，通过面向绿氢冶金综合能源系统，针对异质能量流与物质流传输特性差异大、难以统一描述的问题，提出基于微分动力学的多能质流传输统一数学方程。其次，为简化复杂动态问题，将时域动态转化为静态代数问题，构建了基于分布参数的广义传输模型。针对多能质流支路和节点分布参数异构的挑战，进一步提出了支路与节点外端口的等效建模方法，完善了多能质流一体化建模的描述体系。最后，基于上述代数化模型，研究了多能质流网络的矩阵化建模，提出标准化矩阵分析范式，并通过构建统一雅可比矩阵，实现了多能质流分布的快速计算，为系统多环节协同调控提供了精确支持。
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公开(公告)号：CN118783412A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410767372.0
申请日：2024-06-14
Applicant: 北京交通大学
IPC: H02J3/00 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F18/27 , G06F18/214 , G06F17/18 , G06N20/20 , H02J3/38
Abstract: 本发明属于灵活性资源聚合与调控技术领域，公开了一种考虑不确定性的虚拟电厂概率可行域构建方法，包括以下步骤：建立考虑出力不确定性的分布式新能源出力概率模型，运用集成学习和分位数回归计算出总样本的出力概率区间；基于分布式新能源出力概率区间，计算虚拟电厂的概率可行域；基于分布式新能源出力概率区间对应的置信度，计算虚拟电厂概率可行域的置信度。本发明采用上述的一种考虑不确定性的虚拟电厂概率可行域构建方法，能够以概率的形式描述虚拟电厂实际可调节能力，所求解出的概率可行域包含实际虚拟电厂可调能力的大部分场景，并给出了包含实际场景的概率，能够更加准确的描述虚拟电厂的可调节能力，具有实用性。
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