-
公开(公告)号：CN110021966A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910172835.8
申请日：2019-03-07
申请人： 华中科技大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种考虑动态网络重构的主动配电网优化调度方法，包括：(1)获取主动配电网参数，得到主动配电网潮流方程约束条件；(2)考虑动态网络重构，修正主动配电网潮流方程约束条件；(3)根据主动配电网辐射结构得到主动配电网辐射结构约束条件；(4)以主动配电网综合运行成本最低为目标函数，根据各项约束条件构建主动配电网优化调度模型；(5)将原模型中非凸约束条件进行凸松弛化，非线性约束条件进行线性化；(6)对转换后的模型进行求解，获取主动配电网优化调度方案。本发明充分考虑主动配电网的可控资源，提高了主动配电网的运行经济性，由此解决大规模分布式电源接入主动配电网难以消纳和电压升高的问题。
-
公开(公告)号：CN109559056B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN201811478842.2
申请日：2018-12-05
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
发明人： 徐斌 , 庞成明 , 屈小云 , 高博 , 侯小刚 , 寇凌峰 , 谢毓广 , 丁津津 , 计长安 , 胡翀 , 石磊 , 洪伟 , 汪玉 , 赵龙 , 陈凡 , 王小明 , 骆晨 , 陈洪波 , 何晓伟 , 毛荀 , 郭力
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种用于含分布式电源的配电网的薄弱环节的辨识方法，涉及配电网的可靠性分析技术领域。该辨识方法以量化的方式给出了配电网中各个元件对不同可靠性指标承担的责任”大小，通过可靠性跟踪分析得到各个元件对配电网系统不可靠性的贡献，确定引起系统不可靠的主要元件，从而辨识出系统的薄弱环节。
-
公开(公告)号：CN112016473B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010894524.5
申请日：2020-08-31
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于半监督学习和注意力机制的配电网高阻接地故障诊断方法，包括：1、将故障相电压时间序列数据集合分类成有标记样本集合和无标记样本集合；2、根据计算无标记样本和有标记样本集合的相似度更新两类样本集；3、利用有标记样本集合训练1NN分类器，并利用1NN分类器对无标记样本集合进行预测标注；4、构建基于注意力机制的LSTM‑CNN神经网络；5、利用注意力机制网络融合LSTM和CNN的特征向量；6、通过梯度下降反向传播算法更新LSTM‑CNN的神经网络参数。本发明使得故障检测模型具有时间、空间的特征表达能力，从而能提高配电网高阻接地的故障检测率。
-
公开(公告)号：CN113159361A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202011398686.6
申请日：2020-12-03
申请人： 安徽大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明的一种基于VDM和Stacking模型融合的短期负荷预测方法及系统，采集负荷序列数据，并输入到事先训练好的预测模型，进行负荷预测并输出预测结果；其中，预测模型的训练步骤如下：采用VMD算法将获取到的原始负荷序列分解为不同的固有模态分量IMF；计算每个IMF负荷分量序列的ApEn值；把每一个ApEn值作为一个随机分量，基于Stacking的思想，XGBoost和长短期记忆神经网络来构建模态分量IMF的预测模型；通过将上述预测模型对各模态分量IMF的预测结果叠加得到最终预测结果，再进行加权融合。相比传统方法的结果，本发明方法的结果表明基于多模型融合的Stacking集成学习方法在电力负荷预测中有良好的应用效果。
-
公开(公告)号：CN112819216A
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN202110104932.0
申请日：2021-01-26
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明提供一种基于风电序列场景集的生成方法，包括，1、构建预测箱并编号；2、生成风电静态场景集；3、构建风电状态转移矩阵；4、结合风电状态转移矩阵，构建禁忌搜索算法的初始解、邻域解和适应度函数；5、迭代生成风电序列场景集。本发明还提供一种基于风电序列场景集的生成系统。本发明的优点在于：禁忌搜索算法的初始解的构建过程结合了风电状态转移矩阵，有效滤除风电序列多时段转移过程的不合理波动，通过提高初始解的时序性从而提高初始解质量，较少禁忌搜索算法的迭代次数，提高算法时效性；禁忌搜索算法的邻域解的构建过程结合了风电状态转移矩阵，有效滤除风电序列多时段转移过程的不合理波动，提高序列场景集的时序性。
-
公开(公告)号：CN110059897B
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN201910436490.2
申请日：2019-05-23
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于混合整数PSO算法的有源配电网日内滚动优化方法，其步骤包括：1确定日内滚动优化的时间尺度、建立日内优化阶段的档位时间序列、建立档位变化时段变量；2建立考虑档位修正的日内滚动优化数学模型；3通过混合整数PSO算法输出优化结果。本发明能够对离散型调控设备的档位进行修正，克服分布式发电随机性和不确定性的影响，从而保障在分布式发电出力最恶劣场景下配电网的有功损耗和调控成本最小化。
-
公开(公告)号：CN111291691A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010096393.6
申请日：2020-02-17
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的变电站二次设备仪表盘读数检测方法，包括：1、基于YOLOv3算法对仪表盘图像进行定位分类训练；2、利用训练好的YOLOv3模型，对所获取的实时图像进行仪表盘定位分类并进行裁剪保存；3、若分类结果为变压器温度表，使用hough变换获取温度表图像基准水平线和指针线，否则，使用OPENCV OCR和hough变换获取电流表和电压表图像类别标签、数字量程和指针线；4、计算仪表盘读数，并在边缘侧保存读数数据；5、巡检机器人完成一次周期巡检后，将所有仪表盘读数通过无线网络上传至云端服务器。本发明能提高变电站无人抄表的数据检测率，从而满足变电站设备故障诊断的实际需求。
-
公开(公告)号：CN108872840B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201810435204.6
申请日：2018-05-09
申请人： 北京交通大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G01R31/327
摘要： 本发明所述的模拟断路器，适用于简易测试电路，包括控制电源以及与所述控制电源连接的合闸控制回路、分闸控制回路、防跳回路、合闸指示回路、分闸指示回路和接触器控制回路；所述合闸控制回路、所述分闸控制回路、所述合闸指示回路、所述分闸指示回路和所述接触器控制回路依次并联；本发明采用分闸继电器动合接点跨接于合闸控制回路与分闸控制回路之间，完成防跳功能，简化了电路设计；在提出的合闸控制回路的新电路设计原理中，采用合闸继电器动合触点的实现自保持，采用分闸继电器动断接点实现合闸闭锁；在提出的分闸控制回路的新电路设计原理中，采用手动分闸按钮或外部继电保护装置启动分闸。
-
公开(公告)号：CN109638892A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910074839.2
申请日：2019-01-25
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/38
CPC分类号： H02J3/383 , H02J2003/007
摘要： 本发明公开了一种基于改进模糊聚类算法的光伏电站等值建模方法，其步骤包括：1确定各光伏发电单元聚类指标并进行标准化处理；2设置聚类参数，初始化隶属度矩阵；3通过改进模糊聚类算法对光伏发电单元进行聚类分组；4按照聚类结果，计算等值参数，合并光伏发电单元；5通过误差分析验证等值模型的正确性。本发明能对众多光伏发电单元进行科学有效地分组等值，从而能提高大规模光伏电站等值模型的精度。
-
公开(公告)号：CN109374488A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811351039.2
申请日：2018-11-14
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
发明人： 徐斌 , 庞成明 , 屈小云 , 高博 , 侯小刚 , 寇凌峰 , 谢毓广 , 丁津津 , 计长安 , 胡翀 , 石磊 , 洪伟 , 汪玉 , 赵龙 , 陈凡 , 王小明 , 骆晨 , 陈洪波 , 何晓伟 , 毛荀 , 郭力
摘要： 本发明公开了一种用于分布式光伏电站雾霾天气能见度的预测方法，涉及能见度预测技术领域。该预测方法包括：基于常规天气预报变量，建立用于预测能见度的预测模型，常规天气预报变量包括气温、雾水含量和气溶胶粒子浓度；建立预测效果评估模型；优化预测模型中的系数参数和指数参数，以获得优化系数参数和优化指数参数；根据优化系数参数和优化指数参数，计算预定时刻的能见度预测值。该预测方法通过自主优化雾水含量、环境温度和气溶胶粒子浓度对能见度的影响参数，能够准确地预测分布式电站在雾霾天气的能见度，且时间和地域的适用性较强。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
46 条记录 (耗时 0.112 秒)
