-
公开(公告)号：CN116167609A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211095913.7
申请日：2022-09-08
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络模型的电力系统风险评估方法，包括以下步骤：S1.获取电力系统的历史气象数据和历史运行数据，根据历史气象数据和历史运行数据，获得不同气象条件的故障概率并形成易损曲线；S2.构建神经网络模型，根据故障概率形成的易损曲线，利用历史气象数据和历史运行数据对模型进行训练，获得训练好的模型；S3.将实时气象数据和实时运行数据输入模型，模型输出各种拓扑结构集合以及各种拓扑结构下的故障概率；S4.计算各种拓扑结构下的线路潮流，根据线路潮流获得故障严重度的风险指标，计算各种拓扑结构下的故障严重度；S5.根据各种拓扑结构下的故障概率和故障严重度，获得综合风险指标，通过综合风险指标对电力系统的风险进行评估。
-
公开(公告)号：CN115526258A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211201987.4
申请日：2022-09-29
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，具体为基于Spearman相关系数特征提取的电力系统暂稳评估方法。该方法包括：收集各发电机电磁功率、端电压、功角，各母线节点电压历史数据，生成暂稳仿真数据，进行数据预处理及样本分类；基于Spearman相关系数进行特征筛选，对数据集进行降维处理；构建暂稳评估机器学习模型，利用降维后的数据集训练模型，通过在线模型验证及再训练后，最终输出训练好的暂稳评估机器学习模型，通过训练好的暂稳评估机器学习模型对电力系统暂态稳定性进行评估。本发明可以降低量测装置成本并降低数据维度，快速准确评估大规模电力系统暂态的稳定性，为电网调度人员提供辅助决策支持，显著提升电网实际运行的安全性。
-
公开(公告)号：CN115438942A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211038367.3
申请日：2022-08-29
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06N20/00 , G06F30/27 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动的电力系统暂态稳定性评估方法，包括：S1.采集电力系统的历史运行数据，并结合电力系统的暂态仿真数据，形成电力系统暂态稳定性评估数据集；S2.对数据集进行特征提取并归类处理，根据特征属性将数据集分为多个不同类别的样本集，将每个具有相同特征属性的样本集分为训练集和测试集；S3.建立多个预测模型，利用不同特征属性的训练集对多个预测模型分别进行训练，训练后的每个预测模型分别输出电力系统暂态稳定性的预测结果；S4.对多个预测模型的预测结果进行贝叶斯模型平均，获得电力系统暂态稳定性的最终预测结果，根据最终预测结果对电力系统暂态稳定性进行评估。通过对多个预测模型进行贝叶斯模型平均，大幅提高模型精度。
-
公开(公告)号：CN115409335A
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210973927.8
申请日：2022-08-15
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习考虑未知扰动类型的电力系统扰动识别方法，包括以下步骤：S1、根据电力系统参数，利用电网暂态仿真数据和电网历史运行数据，获取各类扰动发生时的时间序列数据，生成时间序列扰动数据集；S2、采用滤波技术对时间序列扰动数据集进行去噪；3、根据特征指标对时间序列扰动数据集进行特征提取，生成扰动识别特征样本集，并划分为训练集和测试集；S4、构建包含深度神经网络和启发式判断层的复合模型，利用训练集及其对应的扰动类型标签对深度神经网络进行训练；S5、将测试集输入复合模型，深度神经网络输出预分类结果，根据预分类结果以及测试集与训练集的相似性判定，启发式判断层输出考虑未知扰动的最终扰动识别结果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115372815A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202211038979.2
申请日：2022-08-29
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G01R31/327
Abstract: 本发明公开了一种子模块旁路开关合闸和弹跳时间测试装置、方法及介质，装置包括供能模块、电压检测模块以及控制模块；供能模块与柔性直流换流阀子模块电容并联连接，电压检测模块与柔性直流换流阀子模块交流端口并联连接，控制模块与柔性直流换流阀子模块通信接口连接。本发明在子模块旁路开关封装在子模块内部以后，不需要破坏子模块封装结构，不需要拔出旁路开关控制端子接线，不增加试验用电压源、电压采样探头和示波器等多个辅助设备，采用单个测试装置，实现对工程现场子模块中旁路开关的合闸和弹跳时间无损测试。
-
公开(公告)号：CN115311509A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202211039019.8
申请日：2022-08-29
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了基于图像化数据驱动的电力系统暂态稳定评估方法及系统，方法包括：构建特征备选集；根据特征备选集收集电力系统历史运行数据及并利用仿真分析软件生成暂稳仿真数据，构建样本集合；对样本集合进行数据预处理及利用暂态稳定指标进行样本分类，按照时间和特征两个方向将样本集合中的样本排列为二维矩阵，根据矩阵元素数值大小的不同赋予相应的灰度值，形成样本的原始图像；对原始图像进行特征降维，得到特征图像；构建暂态稳定评估卷积神经网络模型；利用基于特征图像的样本集训练暂态稳定评估卷积神经网络模型并利用该训练好的模型进行电力系统暂态稳定评估。本发明具有计算效率高、评估精度高、能实现实时监视和在线更新等优点。
-
公开(公告)号：CN116167477A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211095889.7
申请日：2022-09-08
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种考虑气象条件影响的电力系统风险评估方法，包括以下步骤：S1.获取电力系统的历史气象数据和历史运行数据，根据历史气象数据和历史运行数据，获得不同气象条件下电力系统的故障概率数据；S2.构建气象元件故障概率模型，根据实时气象数据和实时运行数据，通过气象元件故障概率模型预测电力系统的故障概率；S3.将预测的故障概率与阈值比较，筛选出风险预警线路生成拓扑结构，计算各种拓扑结构下的故障概率；S4.计算各种拓扑结构下的线路潮流，根据线路潮流获得故障严重度的风险指标，计算各种拓扑结构下的故障严重度；S5.根据各种拓扑结构下的故障概率和故障严重度，获得综合风险指标，通过综合风险指标来对电力系统的运行风险进行评估。
-
公开(公告)号：CN115471004A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211200690.6
申请日：2022-09-29
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，具体为基于机器学习组合预测的电力系统暂态稳定性预测方法，该方法包括：对选取的多个不同的轨迹变量进行离散化特征采样，得到离散化轨迹变量数据；根据离散化轨迹变量数据构建样本集合，通过10折交叉验证法划分训练集和测试集；采用支持向量机的机器学习算法训练得到多个暂态稳定性预测的子学习机；通过WTA方法确定多个暂态稳定性预测的子学习机的集成学习组合策略，构建暂态稳定性预测的集成学习模型。本发明可以提高电力系统暂态稳定性的整体预测准确率，充分利用电力系统中的数据，使不稳定样本的预测结果更准确，有更强的学习能力和泛化能力。
-
公开(公告)号：CN115329820A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211038838.0
申请日：2022-08-29
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了基于改进FastICA的电网扰动辨识方法及系统，方法包括：基于目标电网的结构及其各元件参数，设置不同类型、不同母线位置的电网扰动类型，分别对其进行仿真，得到不同扰动类型下目标电网个母线电压幅值变化数据，即扰动数据；利用改进的快速独立成分分析算法对扰动数据进行去噪；提取经过去噪的扰动数据的特征；将提取到的特征生成扰动辨识样本数据集；构建电网扰动辨识模型；通过扰动辨识样本数据集对电网扰动辨识模型进行训练，得到训练完成的电网扰动辨识模型；采用训练完成的电网扰动辨识模型进行电网扰动辨识，输出包括扰动类型和扰动发生位置的扰动辨识结果。本发明具有去噪效果好、扰动辨识精度高等优点。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.057 seconds)
