-
公开(公告)号：CN110443470A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910651064.0
申请日：2019-07-18
申请人： 清华大学 , 国家电网有限公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于生成式对抗网络的风光水联合调度方法及装置，其中，方法包括以下步骤：通过生成式对抗网络的风光出力场景生成模型生成风光出力场景；建立风光水互补的调度模型；根据风光出力场景并通过调度模型求解得出风光水联合调度结果。该方法考虑了风光时空相关性的场景生成方法，能够生成更为精确的风光出力场景，且建立了风光水互补的调度模型，能够指导风光水的联合运行，并采用智能算法对模型求解，克服调度模型的求解难题。
-
公开(公告)号：CN110400056A
公开(公告)日：2019-11-01
申请号：CN201910598453.1
申请日：2019-07-04
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 清华大学
摘要： 本发明公开了一种基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度方法及装置，其中，该方法包括：获取目标函数，通过约束条件对目标函数进行约束生成日前优化调度模型；获取风光出力的历史数据，根据风光出力的历史数据并通过Copula函数对风电场和光伏电站的时空联合分布函数进行建模和拟合，得到高维联合分布函数；对高维联合分布函数进行采样生成多个风光有功出力场景，将多个风光有功出力场景输入日前优化调度模型来描述风电和光伏发电有功出力的时空特性，生成优化调度策略。该方法在提供稳定有功出力的同时充分消纳可再生能源，能够充分利用风电、光电和梯级水电间的互补特性，又可以快速准确地求得优化调度结果。
-
公开(公告)号：CN110400056B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN201910598453.1
申请日：2019-07-04
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 清华大学
摘要： 本发明公开了一种基于风光时空特性的梯级水电日前优化调度方法及装置，其中，该方法包括：获取目标函数，通过约束条件对目标函数进行约束生成日前优化调度模型；获取风光出力的历史数据，根据风光出力的历史数据并通过Copula函数对风电场和光伏电站的时空联合分布函数进行建模和拟合，得到高维联合分布函数；对高维联合分布函数进行采样生成多个风光有功出力场景，将多个风光有功出力场景输入日前优化调度模型来描述风电和光伏发电有功出力的时空特性，生成优化调度策略。该方法在提供稳定有功出力的同时充分消纳可再生能源，能够充分利用风电、光电和梯级水电间的互补特性，又可以快速准确地求得优化调度结果。
-
公开(公告)号：CN114021425B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111180509.5
申请日：2021-10-11
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06Q50/06
摘要： 本申请属于电力系统运行和控制技术领域，具体而言涉及一种电力系统运行数据建模与特征选择方法、装置、电子设备和存储介质。对历史运行数据预处理过程和原始系统物理仿真建模；对建模后系统的并行仿真和批量数据结果标注过程；基于统计方法和特征关联度的过滤法第一阶段特征选择初筛过程；基于旋转森林的第二阶段特征选择精细筛选过程，最终获得特征数量少、特征冗余度低以及特征关键信息密度高的电力系统运行数据特征子集。本申请能够提取电力系统运行数据框架下的关键特征，能够充分满足电力系统安全稳定分析的精度与速度要求。本方法有效提高电力系统运行数据的标准处理能力和分析利用效率，而且易于实施。
-
公开(公告)号：CN114004155B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111282031.7
申请日：2021-11-01
申请人： 清华大学 , 国家电网公司华中分部 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F119/02 , G06F113/04
摘要： 本申请涉及大电网运行与控制技术领域，特别涉及一种考虑电力系统拓扑结构特征的暂态稳定评估方法及装置，其中，方法包括：获取电力系统暂态数据样本，得到样本集以及样本标签，随机划分训练样本和测试样本；提取融合网络拓扑结构和节点属性信息的关键特征，生成训练特征样本集和测试特征样本集；融合电网网络拓扑结构和节点属性信息的关键特征，通过并行训练不同结构的深度置信网络模型，并采取平均法得到集成深度置信网络的评估输出，得到最终的暂态稳定评估模型。本申请实施例可以提高电力系统暂态稳定评估的效率和准确率，以适应电网在线运行方式多变，实现不同运行方式和不同位置故障下的电力系统暂态稳定快速高效评估的目的。
-
公开(公告)号：CN117424289A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311110335.4
申请日：2023-08-30
IPC分类号： H02J3/46 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , H02J3/48
摘要： 本发明属于分布式光伏优化运行技术领域，具体公开了一种分布式光伏出力场景生成方法、装置、设备及介质。获取若干分布式光伏的历史有功出力数据作为初始样本集，并对初始样本集进行预处理得到样本数据集；将样本数据集划分为测试集和训练集；构建生成式对抗网络模型；通过训练集对生成式对抗网络模型进行参数优化，通过参数优化后的生成式对抗网络模型生成分布式光伏出力场景，通过测试集测试分布式光伏出力场景，并输出通过测试的光伏出力场景。构建生成式对抗网络模型，然后通过历史数据进行模型训练，训练好的模型进行光伏出力场景生成，可以生成多种光伏场景，从而解决鲁棒性差的问题。
-
公开(公告)号：CN111767273B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010575124.8
申请日：2020-06-22
申请人： 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/28 , G06F18/2321 , G06N3/088 , G06N3/04
摘要： 本发明公开了一种基于改进SOM算法的数据智能检测方法及装置，其中，该方法包括：获取样本集，将样本集按维度分解，逐维进行基于密度的一维孤立点检测，将多维样本集按维度对离群点进行初步筛选，剔除离群点；通过基于自组织特征映射算法对样本集进行聚类，剔除异常数据点；通过核函数法对基于自组织特征映射算法进行改进，通过改进后的基于自组织特征映射算法对样本集进行聚类，剔除异常数据点；根据专家经验剔除样本集中的异常数据点，完成数据的智能检测。该方法利用基于密度的一维孤立点检测能够剔除异常数据，提高数据质量，将核函数引用到自组织映射算法的权值更新中能减少样本数据非线性的影响，提高了SOM算法的聚类效果。
-
公开(公告)号：CN116010843A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211565271.2
申请日：2022-12-07
发明人： 李铭凯 , 孙健 , 李蕊 , 刘恒 , 步志文 , 董宇 , 李秀芳 , 朱锦山 , 李乾 , 姚鹏 , 丁宁 , 陆翔宇 , 易欣 , 史鹏博 , 王芳 , 李亦非 , 李佳 , 蒋紫娟 , 王馨 , 张影 , 胡伟 , 郭秋婷
IPC分类号： G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种用电数据分解方法及装置、存储介质和处理器。其中，该方法包括：获取目标用户的用电数据；对上述用电数据进行维度合成处理，得到目标数据集，其中，上述维度合成处理用于将不同维度的时序数据合并成一个多维的张量形式的数据；采用卷积神经网络的注意力机制对上述目标数据集进行分解处理，得到多个目标用电数据，其中，上述目标用户的多个电器分别对应一个上述目标用电数据。本发明解决了现有技术中用电数据分解方法在复杂场景下分解效果不佳的技术问题。
-
公开(公告)号：CN114218522A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111463033.6
申请日：2021-12-02
申请人： 清华大学 , 国网辽宁省电力有限公司沈阳供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于信息传递熵的台区用户贡献度测算方法及窃电排查方法，首先，该贡献度测算方法采集台区供电量、售电量和下属用户的用电量时序数据，对数据进行清洗，对缺失值进行填补，构造样本集，然后设定计算传递熵的参数，分别计算台区损失电量与各用户用电量之间的传递熵值，根据传递熵值大小进行排序，作为用户对台区线损的贡献度排序，以掌握影响台区线损的关键用户，缩小窃电用户的排查范围，为电力公司开展线损稽查工作提供参考；所述窃电排查方法，根据台区各用户用电行为对台区线损的贡献程度，采取不同措施进行排查，实现台区线损高效率、差异化管理。
-
公开(公告)号：CN114021180A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111180537.7
申请日：2021-10-11
IPC分类号： G06F21/62 , G06F16/2458 , G06K9/62 , G06Q50/06
摘要： 本申请属于大电网运行与控制技术领域，涉及一种电力系统动态安全域确定方法、装置、电子设备及可读介质。首先进行电力系统数据样本的获取，构建源域样本集、目标域有标记样本集及目标域无标记样本集，考虑组合效应特征选择方法选择出描述电力系统动态安全域的关键特征，根据最小预迁移特征贡献度将源域预迁移特征迁移到目标域有标记样本特征集的到目标域迁移样本特征集，将迁移样本集输入采用支持向量机与迁移自适应提升算法相结合的分离器中，挖掘出电力系统动态安全域边界。本方法适用于电网拓扑结构和电力系统运行方式多样化的场景中。本方法提高了电力系统动态安全域构建的效率及准确率，为电力系统安全稳定分析与评估技术依据和实用化方法。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
390 条记录 (耗时 0.162 秒)
