公开(公告)号：CN115795222A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211553517.4

申请日：2022-12-06

Applicant: 福州大学 ,  清华大学

Inventor： 林俊杰 ,  陆超 ,  宋文超 ,  邵振国 ,  涂明权 ,  陈浩宇

IPC: G06F17/10 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明提出一种基于同步相量测量的电网不良参数辨识和校正方法，基于PMU测量的状态估计能实现对电网进行高分辨率的实时检测和状态评估，针对电力系统PMU状态估计中参数错误与不良测量值难以区分辨识的问题，研究了采用正则化拉格朗日乘子和残差实现不良参数和不良测量值统一辨识和校正的理论和方法，并且提出提升不良参数可辨识性的改进策略。

公开(公告)号：CN116151417A

公开(公告)日：2023-05-23

申请号：CN202211508385.3

申请日：2022-11-28

Applicant: 福州大学 ,  清华大学

Inventor： 林俊杰 ,  陆超 ,  宋文超 ,  邵振国 ,  涂明权 ,  陈浩宇

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/10 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0464 ,  H02J3/00 ,  H02J3/46

Abstract: 本发明涉及一种基于时空图卷积神经网络的预测辅助状态估计方法，采用基于图傅立叶变换的频域卷积方法，构建多层图卷积神经网络模型进行电力系统超短期状态预测，在电力系统处于准稳态下准确地预测系统的最新状态。本发明有效提高了状态估计的准确性和数据的可靠性。

公开(公告)号：CN117290738A

公开(公告)日：2023-12-26

申请号：CN202311475379.7

申请日：2023-11-07

Applicant: 福州大学

Inventor： 林俊杰 ,  涂明权 ,  陈浩宇 ,  洪宏彬 ,  陈冰冰

IPC: G06F18/22 ,  G06F18/25 ,  G06Q50/06

Abstract: 本发明涉及一种基于时空信息特征融合的PMU数据重构方法。该方法通过分析现场实测的同步相量量测数据，归纳4种低质量数据情况，并且利用数理分析和相关性分析方法对系统运行状态进行辨识；接着将多视图学习方法与电网运行机理相结合，得出具有时空信息特征的4种视图方法，利用4种视图方法初步预测低质量目标数据的重构值；最后，对目标系统非低质量数据进行训练，通过得出的暂稳态阶段下4种算法各自总体误差自适应更新各个预测值的权重，将4种视图法的预测结果整合得到最终的数据重构值。本发明方法能有效对动态系统进行实时数据重构，为同步相量数据在电力系统中的应用提供有效保障。