电力调度决策方法、装置、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116703075B

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202310622203.3

    申请日:2023-05-29

    Abstract: 本发明提供电力调度决策方法、装置、电子设备及存储介质,涉及电力调度技术领域,方法包括:获取调度需求,基于所述调度需求确定目标调度问题以及所述目标调度问题的目标问题属性值;基于所述目标调度问题、所述目标问题属性值和预设的映射关系,确定目标调度路径集,所述目标调度路径集中包括至少一条调度路径;基于已训练的选择模型在所述目标调度路径集中确定目标调度路径;基于所述目标问题属性值确定所述目标调度路径中各个节点对应的所述调度元素的元素属性值;基于所述目标调度路径和所述目标调度路径中各个节点对应的所述调度元素的元素属性值确定调度方案。本发明可以实现调度方案的自动生成。

    基于云边协同架构的分布式能源申报策略调控系统及方法

    公开(公告)号:CN116544941B

    公开(公告)日:2023-12-08

    申请号:CN202310481376.8

    申请日:2023-04-28

    Abstract: 本申请涉及一种基于云边协同架构的分布式能源申报策略调控系统及方法。系统包括:申报策略层,将运行边界数据和个体申报策略传输至聚合调度层;聚合调度层根据运行边界数据确定聚合可行域;将个体申报策略整合,得到整合后申报策略;接收全局优化层根据聚合可行域和整合后申报策略生成的边缘集群调节指令;根据边缘集群调节指令和整体出清结果生成个体调节指令,并将个体调节指令下发至申报策略层;申报策略层根据个体调节指令对分布式能源进行调节,将更新后运行边界数据和更新后个体申报策略上传至聚合调度层。本系统在保留分布式能源运行特征的基础上大幅降低管控维度,有效平衡社会总体福利和市场主体利益需求,保障电网安全经济运行。

    基于图神经网络的电力调度命令知识增强表示方法及系统

    公开(公告)号:CN117171356A

    公开(公告)日:2023-12-05

    申请号:CN202311075906.5

    申请日:2023-08-24

    Abstract: 本发明公开一种基于图神经网络的电力调度命令知识增强表示方法及系统,涉及知识增强语义表示领域,方法包括:对每一电网系统中的相关文本文档,得到分层式上下文嵌入;利用知识库,检索与每一相关文本文档关联的语义知识,得到每一相关文本文档对应的知识感知表示,进而得到电网实体、调度命令和交互的高级语义表示;基于高级语义表示得到电网实体、调度命令和交互的知识增强语义表示,并构建电力调度命令图;基于图神经网络获得电力调度命令图中各调度命令间的关系表示。采用基于图神经网络的知识增强表示技术,增强了电网实体与调度命令间交互的可解释性,也为下游任务中知识图谱的构建提供了可靠的知识增强方法。

    针对台风的电网调控方法、系统、电子设备及存储介质

    公开(公告)号:CN116960948A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310834219.0

    申请日:2023-07-07

    Abstract: 本发明公开针对台风的电网调控方法、系统、电子设备及存储介质,涉及电力调控技术领域,所述方法包括:获取待调控电网当前时刻的电网状态观测信息和当前时刻的台风状态信息;将当前时刻的电网状态观测信息和当前时刻的台风状态信息输入至策略调控模型中,得到待调控电网当前时刻的调控策略向量;基于当前时刻的调控策略向量确定当前时刻的调控动作,从而对待调控电网进行调控;调控动作包括:改变电站连接的总线、设置线路连接的总线和调整发电机出力。本发明实现了台风状态下的电力调控,减少了台风对电网带来的损失。

    基于混合特征选择的集成决策树入侵检测系统及检测方法

    公开(公告)号:CN115270112A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210699984.1

    申请日:2022-06-20

    Abstract: 本发明提出一种基于混合特征选择的集成决策树入侵检测系统及检测方法,涉及入侵检测的技术领域,入侵检测系统包括电网信息数据库、数据聚类模块以及数据分析模块,电网信息数据库存储入侵数据包,数据聚类模块调用电网信息数据库的入侵数据并进行类别标注预处理,增强了数据的确定性,数据聚类模块将类别标注预处理后的数据送至数据分析模块进行入侵检测分析,通过少数类样本合成技术进行平滑处理,从而降低数据的不平衡性,使后期的入侵检测更为准确,通过混合式特征选择方法对数据进行特征筛选,删除了数据中的冗余的特征以及提升了后续学习的效率,最后通过对决策树进行集成学习,有效避免了决策树算法的不稳定性,提升了入侵检测的准确性。

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