电网安全稳定规则建模及在线匹配方法

    公开(公告)号:CN108075464A

    公开(公告)日:2018-05-25

    申请号:CN201611001128.5

    申请日:2016-11-14

    Abstract: 本发明提出一种电网安全稳定规则建模及在线匹配方法,包括以下步骤:根据电网的实际运行情况,获取电网的特征属性的定义;根据特征属性的定义建立稳定规则模型;根据特征属性的定义建立电网实时数据模型;根据稳定规则模型和电网实时数据模型,建立电网的运行数据与稳定规则的映射关系,并根据映射关系进行稳定规则的在线匹配。本发明能够实现电网稳定规则的电子化,进一步利用在线数据建模与稳定规则的在线匹配,实现了稳定规则的实时在线应用,并可以对匹配结果进行统计分析,从而在制定新的稳定规则时提供建议。

    电力系统的暂态稳定自适应评估方法及装置

    公开(公告)号:CN114662989A

    公开(公告)日:2022-06-24

    申请号:CN202210446090.1

    申请日:2022-04-26

    Abstract: 本申请公开了一种电力系统的暂态稳定自适应评估方法及装置,其中,方法包括:获取并预处理电力系统的样本数据,构建电力系统的源域样本集和目标域样本集;采用源域样本集对源域的基于图卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估模型进行预训练,得到预训练好的第一初始电力系统暂态稳定评估模型;采用目标域样本集构建目标域的第二初始电力系统暂态稳定评估模型,并将第一初始电力系统暂态稳定评估模型的模型参数迁移至第二初始电力系统暂态稳定评估模型,生成用于暂态稳定自适应评估的最终电力系统暂态稳定评估模型。由此,解决了相关技术中基于人工智能技术的机器学习方法,无法适应电力系统运行方式和拓扑结构的变化,局限性较大的技术问题。

    基于局部线性化的复杂机器学习模型解释方法及装置

    公开(公告)号:CN107392318A

    公开(公告)日:2017-11-24

    申请号:CN201710620391.0

    申请日:2017-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种基于局部线性化的复杂机器学习模型解释方法及装置,其中,方法包括:采集样本集中任意一点作为样本点,并在样本点周围随机采样得到多个采样点;在表达空间中,获取样本点与每个采样点间的欧拉距离,以作为每个采样点的权重;根据每个采样点的权重和线性模型得到待解释的机器学习模型和解释函数的拟合结果的差距,以获取寻优问题;优化求解寻优问题中使用正则化项惩罚因子的线性回归问题,并得到解释结果。该方法可以在每个数据点的邻域内对复杂机器学习模型进行解释,充分考虑样本空间的局部特性,不但可以有效寻找样本空间不同区域的主导特征,而且更加直观、便捷,可适用于多种机器学习模型的解释。

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