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公开(公告)号：CN116257802A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310114001.8
申请日：2023-02-15
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 四川大学
IPC分类号： G06F18/243 , G06F18/22 , G06N3/126 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种考虑解列适应度指标的解列断面选取策略，主要步骤包括：S1、对包含负荷节点和发电机节点的系统进行线性化，确定区域振荡模式；S2、选取系统的模态矩阵，构造相关度矩阵；S3、对包含负荷节点和发电机节点的系统进行节点分类；将节点分成强相关节点、弱相关节点和缓冲节点三类；S4、构造解列适用度指标，考虑区域间的最小不平衡功率，形成综合指标；S5、以综合指标作为寻找最优解列断面的目标函数，采用遗传算法选取最优解列断面。本发明的解列断面选取策略通过对系统节点进行分类，解决了原有部分节点分类不清晰的问题，并减小了解列空间；通过提出解列适应度指标，解决了解列断面选择的适应性，避免解列后发电机失步。
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公开(公告)号：CN116031879A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310174560.8
申请日：2023-02-28
申请人： 四川大学
摘要： 本发明公开了一种适应电力系统暂态电压稳定评估的混合智能特征选择方法，主要步骤包括：S1、样本生成：通过进行稳定性相关因素分析和原始特征集构建及多场景暂态时域仿真，得到高维时序样本数据集；S2、基于T‑Relief算法的特征有效性度量及初步筛选；S3、基于改进群体智能算法的特征选择及稳定性评估：通过步骤S2得到的特征有效性度量值，对群智能优化算法进行搜索性能增强，得到改进的群智能优化算法；基于此算法搭建封装式特征选择方案，并嵌入ConvGRU评估模型作为子集评价器，在步骤S2初筛特征基础上进一步实现特征子集寻优，降低特征冗余性。该方法能直接处理时序特征，并且在保证特征子集筛选质量的同时尽可能提升搜索效率。
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公开(公告)号：CN116992774A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311033346.7
申请日：2023-08-15
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/092 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06F111/06 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种基于电力系统可观性的深度强化学习PMU配置方法，包括以下步骤：步骤1：根据传输网络结构和总线信息形成任务初始环境，初始化计数器；步骤2：构建GCN‑DDPG网络，得到一个动作即PMU需要放置的母线；步骤3：当初始环境接收到动作后，转换为新的环境；若该环境是不可观的，则返回放置奖励并返回步骤2；若该环境可观则返回可观性奖励并更新计数器；步骤4：将交互数据存储于数据库中，根据该数据训练GCN‑DDPG网络；步骤5：判断计数器是否达到最大迭代次数，若否则返回步骤1；若是则在初始环境中采用训练后的GCN‑DDPG网络得到最优配置方案；本发明以交互方式解决OPP问题，可以直接优化策略，评估任务状态的值，具有更好的收敛和优化能力。
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公开(公告)号：CN115912349A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211491169.2
申请日：2022-11-25
申请人： 四川大学
IPC分类号： H02J3/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01R31/00
摘要： 本发明公开了一种基于压缩感知和图卷积神经网络的宽频振荡扰动源定位方法，包括离线训练和在线定位两个环节；离线训练环节中，利用实际系统的量测数据或基于算例仿真，得到次/超同步宽频振荡模式下的电气量，构建宽频振荡离线样本库；采用压缩感知对离线样本库中的电气量进行编码压缩，得到训练集和测试集；采用训练集对构建的GCN定位模型进行训练学习，直到测试集达到目标定位精度，得到宽频振荡定位模型。在线定位环节中，子站采集电气量数据并用压缩感知技术压缩编码；将子站数据上传至主站；在主站将特征矩阵和系统邻接矩阵输入到训练好的GCN定位模型中，输出得到振荡源位置。本发明的方法对适用于多种运行条件下的宽频振荡扰动源定位。
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公开(公告)号：CN115689022A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211364533.9
申请日：2022-11-02
申请人： 四川大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/00 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/0464 , H02J3/00 , H02J3/38
摘要： 本发明涉及考虑多风电机组之间复杂联系的超短期功率预测方法，属于风电机组运行技术领域，通过经验模态分解方式进行风电功率分解；可以对各种类型的信号数据进行分解多个不同频段的模态，且无需设置基函数。通过时间模式注意力机制进行不同风机功率特征提取；BiGRU隐状态矩阵的变量则包含了不同时间步下不同序列之间的复杂关系，利用CNN对隐状态矩阵的行向量进行特征抽取，就能同时提取时间序列关系与不同变量之间的复杂联系。通过双向长短时记忆神经网络实现多风机功率预测。BiGRU对于同时依赖前后信息的时间序列有着更好的预测效果。
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公开(公告)号：CN115526277A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211401329.X
申请日：2022-11-09
申请人： 四川大学
摘要： 本发明涉及基于卷积变分自编码器的日负荷曲线聚类方法，属于电力系统数据处理技术领域，提出采用卷积变分自编码器，利用其优秀的重构能力和神经网络的非线性学习能力提取用户日负荷曲线的时序特征，并实现数据降维，再将提取到的潜在表征通过K‑means算法进行聚类，同时利用高斯距离加权优化典型的日负荷曲线。通过和其他聚类方式的DBI聚类指标相对比，证明本论文提出的卷积变分自编码器用于聚类的有效性。
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公开(公告)号：CN220798203U
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202322463301.5
申请日：2023-09-11
申请人： 四川大学
摘要： 本申请提供了一种太阳能光伏发电装置，包括移动架和转动连接于移动架顶壁的支撑杆，支撑杆顶壁固定连接有支撑架，支撑架侧壁转动连接有调角杆，调角杆外壁固定连接有支撑座，支撑座顶壁固定连接有一组太阳能电池板，太阳能电池板侧壁连接有用于对太阳能电池板进行降温的喷水部件，喷水部件包括固定连接于太阳能电池板侧壁的固定块，固定块顶壁转动连接有喷洒杆，喷洒杆穿过固定块的一端还连接有传动部件，太阳能电池板顶壁连接有用于清洁太阳能电池板的清理部件，清理部件包括固定连接于第二齿轮顶壁的驱动杆，在喷洒杆的作用下带动了喷洒板进行往复运动，从而实现了在太阳能电池板工作时，对其降温，防止其温度过高，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN218998670U
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202223100119.5
申请日：2022-11-22
申请人： 四川大学
摘要： 本实用新型公开了一种风力发电储能供电自动切换设备，涉及供电自动切换技术领域，包括切换设备本体，所述切换设备本体上固定安装有风机，所述切换设备本体上焊接有支座，所述支座内设置有过滤机构，所述支座上焊接有四个筒体，四个所述筒体均匀分布在切换设备本体上。本实用新型通过在切换设备本体内设置风机，切换设备本体上设置支座，支座上设置滤网，滤网上设置支撑轴，支撑轴上设置扇叶，扇叶上焊接拨杆，切换设备本体上设置斜块，通过风机向切换设备本体内进风冷却，避免切换设备本体内元件温度过高导致元件损坏，且通过滤网过滤，且气流驱动扇叶转动，进而使得拨杆和斜块碰撞，使得滤网震动，避免滤网堵塞，确保风机冷却效率。
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