一种用于高维系统的多代理概率电压稳定计算方法

    公开(公告)号:CN115017735A

    公开(公告)日:2022-09-06

    申请号:CN202210783422.5

    申请日:2022-07-05

    Abstract: 本发明公开了一种用于高维系统的多代理概率电压稳定计算方法,S1:收集电力系统中随机变量的历史数据,估计随机变量的概率密度函数;S2:确定电力系统运行场景,基于运行周期内电力系统不同的运行场景,构建多个不同的概率电压稳定评估模型;S3:基于正则化低秩近似建立和运行场景对应的确定性电压稳定评估模型的代理模型;S4:基于蒙特卡洛仿真法在随机变量概率密度函数上采样输入代理模型进行概率电压稳定评估;S5:定义概率电压稳定评估指标的风险计算公式,评估电力系统不同场景中电压稳定风险。本发明能兼顾电力系统概率电压稳定分析中计算速度和计算精度之间的矛盾。

    一种基于渐进拉丁超立方采样的概率最优潮流计算方法

    公开(公告)号:CN115173421A

    公开(公告)日:2022-10-11

    申请号:CN202210911415.9

    申请日:2022-07-30

    Abstract: 本发明公开一种基于渐进拉丁超立方采样的概率最优潮流计算方法,1)收集电力系统的拓扑参数,建立确定性最优潮流模型;2)转换成均匀分布,建立函数映射关系;3)利用传统的拉丁超立方采样方法从均匀分布上产生初始样本集;4)等分成T份不同的切片,选择排序第一的切片作为第一组样本点子集;5)将新增样本点子集变换到原始分布,输入确定性最优潮流模型,进行概率最优潮流计算;6)整理已有的概率最优潮流结果,判断概率最优潮流结果是否收敛;7)基于贪婪启发式算法确定与已经使用的切片具备最优空间填充特性的切片,形成新增样本点子集,执行步骤5)。本发明改进了概率最优潮流计算的收敛性和对抽样结果变异性的鲁棒性。

    一种变压器DGA在线监测数据的处理方法

    公开(公告)号:CN114372093A

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN202111534103.2

    申请日:2021-12-15

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本发明提出一种变压器DGA在线监测数据的处理方法,根据传回数据的特征,将在线数据等效为时间序列;第一阶段引入滑动窗口算法的思想,提出一种改进的序列分段线性化算法,将序列数据划分为若干由斜率与跨度表征的线段,再使用基于改进的K‑means聚类将在线监测数据符号化,最后使用APRIORI算法挖掘DGA中不同指标之间的关联性,并以此发掘其中存在的异常数值;第二阶段,根据筛除的异常数值采样点,使用改进的粒子群优化的支持向量回归算法,保障算法的求解速度与求解多样性,优化支持向量回归算法中的关键参数对这些采样点进行修复,以此完成变压器在线DGA监测数据的处理。

    结合EEMD-LSTM及孤立森林算法的电力电缆接头温度异常预警方法

    公开(公告)号:CN114169237A

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202111473398.7

    申请日:2021-11-30

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本发明提出一种结合EEMD‑LSTM及孤立森林算法的电力电缆接头温度异常预警方法,针对中低压配电网的温度热点电力电缆接头,进行温度异常预警;根据接头历史温度监测数据,建立EEMD‑LSTM的温度预测模型;使用EEMD将原始温度数据序列分解为多个量级更小的子序列,提取接头温度变化趋势信息;通过LSTM对各子序列进行预测,并将子序列的预测结果进行重构,输出接头温度未来时刻温度预测值;采用孤立森林算法对由EEMD‑LSTM预测得到的温度指标进行温度异常检测;建立多个子检测分类器,以接头表面温度、线芯温度、相对温差两两组合,得到三组分类器;最后实现接头温度预警。本发明所提方法能够及时预判接头潜在异常温度,对温度过高、温升过快的电缆接头进行温度预警。

    结合EEMD-LSTM及孤立森林算法的电力电缆接头温度异常预警方法

    公开(公告)号:CN114169237B

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202111473398.7

    申请日:2021-11-30

    Applicant: 南昌大学

    Abstract: 本发明提出一种结合EEMD‑LSTM及孤立森林算法的电力电缆接头温度异常预警方法,针对中低压配电网的温度热点电力电缆接头,进行温度异常预警;根据接头历史温度监测数据,建立EEMD‑LSTM的温度预测模型;使用EEMD将原始温度数据序列分解为多个量级更小的子序列,提取接头温度变化趋势信息;通过LSTM对各子序列进行预测,并将子序列的预测结果进行重构,输出接头温度未来时刻温度预测值;采用孤立森林算法对由EEMD‑LSTM预测得到的温度指标进行温度异常检测;建立多个子检测分类器,以接头表面温度、线芯温度、相对温差两两组合,得到三组分类器;最后实现接头温度预警。本发明所提方法能够及时预判接头潜在异常温度,对温度过高、温升过快的电缆接头进行温度预警。

    一种用于高维系统的多代理概率电压稳定计算方法

    公开(公告)号:CN115017735B

    公开(公告)日:2023-08-15

    申请号:CN202210783422.5

    申请日:2022-07-05

    Abstract: 本发明公开了一种用于高维系统的多代理概率电压稳定计算方法,S1:收集电力系统中随机变量的历史数据,估计随机变量的概率密度函数;S2:确定电力系统运行场景,基于运行周期内电力系统不同的运行场景,构建多个不同的概率电压稳定评估模型;S3:基于正则化低秩近似建立和运行场景对应的确定性电压稳定评估模型的代理模型;S4:基于蒙特卡洛仿真法在随机变量概率密度函数上采样输入代理模型进行概率电压稳定评估;S5:定义概率电压稳定评估指标的风险计算公式,评估电力系统不同场景中电压稳定风险。本发明能兼顾电力系统概率电压稳定分析中计算速度和计算精度之间的矛盾。

    一种基于渐进拉丁超立方采样的概率最优潮流计算方法

    公开(公告)号:CN115173421B

    公开(公告)日:2023-07-21

    申请号:CN202210911415.9

    申请日:2022-07-30

    Abstract: 本发明公开一种基于渐进拉丁超立方采样的概率最优潮流计算方法,1)收集电力系统的拓扑参数,建立确定性最优潮流模型;2)转换成均匀分布,建立函数映射关系;3)利用传统的拉丁超立方采样方法从均匀分布上产生初始样本集;4)等分成T份不同的切片,选择排序第一的切片作为第一组样本点子集;5)将新增样本点子集变换到原始分布,输入确定性最优潮流模型,进行概率最优潮流计算;6)整理已有的概率最优潮流结果,判断概率最优潮流结果是否收敛;7)基于贪婪启发式算法确定与已经使用的切片具备最优空间填充特性的切片,形成新增样本点子集,执行步骤5)。本发明改进了概率最优潮流计算的收敛性和对抽样结果变异性的鲁棒性。

    一种高精度的交直流混联电网潮流算法

    公开(公告)号:CN114970212A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210818181.3

    申请日:2022-07-13

    Abstract: 本发明公开了一种高精度的交直流混联电网潮流算法,根据最大熵方法的原理,以K‑L距离最小化作为目标函数,采用分数阶矩作为约束条件,求解各个变量的概率密度函数。最后结合该模型,基于拉丁超立方抽样算法对AC/VSC‑MTDC混联电网进行概率潮流计算。本发明采用一种基于最大熵模型和分数阶矩去拟合实际电网中风速和光照强度概率密度分布的方法,并将其用于AC/VSC‑MTDC混联电网的概率潮流计算;低阶分数统计矩可以包含大量整数阶矩的信息,从而避免求解高阶整数统计矩过程中的变异问题。分数阶矩最大熵方法可以显著提高AC/VSC‑MTDC混联电网的概率潮流计算的准确性。

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