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公开(公告)号:CN117992784A
公开(公告)日:2024-05-07
申请号:CN202410075999.X
申请日:2024-01-18
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种低频振荡态势感知预测方法及设备,方法包括:获取待预测的低频振荡指标数据;将所述低频振荡指标数据输入低频振荡态势感知预测模型中,得到所述低频振荡态势感知预测模型输出的预测结果;其中,所述低频振荡态势感知预测模型用于基于改进的动量梯度下降法对Logistic回归算法中的权重参数进行优化,将Logistic回归算法按照优化后的权重参数进行更新,基于权重参数更新后的Logistic回归算法对待预测的低频振荡指标数据进行预测。本发明通过改进的动量梯度下降法及Logistic回归算法,对低频振荡综合指标进行态势感知预测,能够提高低频振荡态势感知预测的速度和预测精度。
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公开(公告)号:CN118519027A
公开(公告)日:2024-08-20
申请号:CN202410422971.9
申请日:2024-04-09
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G01R31/34 , G06N3/0442 , G06N3/04 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种发电机运行状态估计方法、装置、电子设备及存储介质,其中方法包括:获取原始同步相量测量单元数据;将原始同步相量测量单元数据输入至第一模型中,得到第一发电机运行状态预测结果,并将原始同步相量测量单元数据输入至第二模型中,得到第二发电机运行状态预测结果;将第一发电机运行状态预测结果和第二发电机运行状态预测结果分别输入至强跟踪平方根容积卡尔曼滤波中,得到第一滤波结果和第二滤波结果;基于第一滤波结果和第二滤波结果,得到发电机运行状态估计结果。此过程利用第一模型、第二模型和强跟踪平方根容积卡尔曼滤波优势,有效地处理系统复杂性和不确定性,从而提高发电机运行状态估计的质量和可靠性。
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公开(公告)号:CN117609893A
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202311721338.1
申请日:2023-12-14
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/2131 , G06N20/20
Abstract: 本发明提供一种电力系统低频振荡分类预警方法、装置、电子设备及介质,所述方法包括:在确定电力系统发生低频振荡的情况下,获取低频振荡信号;对所述低频振荡信号进行时频分析,确定所述电力系统的衰减因子和阻尼比;在确定所述衰减因子不小于第一阈值情况下,基于所述阻尼比,对所述低频振荡信号进行分类预警。本发明实现了三阶段的分类预警效果,可以减少数据的处理量,提升分类预警速度和稳定性,实现精准分类和快速预警。
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公开(公告)号:CN119621267A
公开(公告)日:2025-03-14
申请号:CN202411668017.4
申请日:2024-11-20
Abstract: 本申请公开了一种并行测试的调度优化方法、装置、设备、介质及产品,涉及电力特种设备的测试任务调度领域,该方法包括:获取待测试电力特种设备的测试任务集合;构建递归树;递归树的子节点为测试任务集合中需要满足预设测试时序约束的测试任务;对递归树进行递归搜索得到待测试电力特种设备的多个满足预设测试时序约束的局部测试方案;确定所有满足预设测试时序约束的局部测试方案为隐集编码;采用隐集编码对采用人工蜂群算法得到的全局测试方案进行调整,使得调整后的待测试电力特种设备的全局测试方案符合预设测试时序约束,得到待测试电力特种设备的最优全局测试方案,本申请可在排布过程中兼顾到各测试任务间固有的时序约束。
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