公开(公告)号：CN117913807A

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202410057793.4

申请日：2024-01-15

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 邓明瑞 ,  张涛 ,  叶滢 ,  徐浩歌 ,  李东东 ,  赵耀

IPC: H02J3/00 ,  G06F17/11 ,  G06F17/16 ,  G01R31/00

Abstract: 本发明涉及一种基于无迹卡尔曼滤波法的中压配电网参数辨识方法，通过量测装置获取配电网节点电压幅值、注入的有功功率和无功功率；在已知配电网拓扑的情况下，根据量测节点有功功率和无功功率，利用Dijkstra算法从末节点前向推导得到配电网首节点的总功率；再其次利用广度优先搜索算法，从首节点后向推导，得到配电网中的每条支路的支路功率；通过得到的支路功率，利用电压损耗计算公式和线性回归算法得到近似的参数辨识结果；最后利用无迹卡尔曼滤波算法建立状态方程与量测方程，将采样得到的sigma点集代入状态方程与量测方程，求解卡尔曼增益系数，更新状态向量，迭代得到精确的配电网参数辨识结果。本发明方法辨识精度高，为配电网安全稳定运行提供了支撑。

公开(公告)号：CN118133656A

公开(公告)日：2024-06-04

申请号：CN202410087611.8

申请日：2024-01-22

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 叶滢 ,  张涛 ,  邓明瑞 ,  徐浩歌 ,  李东东 ,  赵耀

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/10 ,  G06F18/214 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明涉及一种基于物理信息神经网络的中压配电网线路参数辨识方法，对所采集的中压配电网量测数据进行缺失值、离群值及最大最小化归一化数据预处理，处理后的量测数据构建用于物理信息神经网络模型训练与测试的数据集；以最小线路参数误差为目标构建传统神经网络的损失函数，将配电网潮流方程作为物理约束的正则化项加入损失函数计算过程中，构建物理信息神经网络模型，用于配电网线路参数辨识；训练后物理信息神经网络模型用于配电网中各支路线路参数实时辨识。本发明以最小化线路参数误差为目标，并在传统损失函数的基础上加入了潮流方程约束，从而得到满足电网运行约束的物理一致解，提高了中压配电网线路参数辨识模型的可解释性及泛化能力。

公开(公告)号：CN117633610A

公开(公告)日：2024-03-01

申请号：CN202311361472.5

申请日：2023-10-20

Applicant: 上海电力大学

Inventor： 李东东 ,  徐浩歌 ,  赵耀 ,  张涛 ,  徐波 ,  杨帆

IPC: G06F18/241 ,  H02J3/00 ,  G06F18/20 ,  G06F18/25 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/09 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明属于中压配电网运行拓扑技术领域，尤其涉及一种基于STGCN的中压配电网拓扑辨识方法及系统。本发明公开了一种基于STGCN的中压配电网拓扑辨识方法包括以中压配电网中的总线单元作为节点，所有线路作为边，构建拓扑图；获取并与处理母线单元的状态数据，作为训练样本的输入；构建时空特征图卷积网络并初始化网络参数；训练时空信息图卷积网络并保存训练完成的模型；将实时采集的节点电压幅值、节点电压注入有功功率、节点电压注入无功功率作为节点特征输入至时空图信息图卷积网络模型中辨识配电网线路断路器开断状态，输出拓扑对应标签。本发明能应用于中压配电网中进行实时拓扑辨识，满足配电网中经济性和时效性要求。