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公开(公告)号：CN113162037B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110444126.8
申请日：2021-04-23
申请人： 清华大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明提供一种电力系统暂态电压稳定自适应评估方法和系统，其中评估方法包括：当电力系统发生故障时，实时获取故障后的每个时间步的时序轨迹；计算所述每个时间步的时序轨迹与所述时间步对应的多维shapelet之间的距离；基于所述距离与所述时间步对应分裂点的比对结果，输出所述时间步对应的电力系统暂态电压稳定评估结果；其中，所述多维shapelet、分裂点是基于时序轨迹样本数据以及预先确定的稳定状态标签进行训练后得到。通过本发明实施例能够自适应地进行暂态电压稳定评估，适应了故障后时序轨迹数据的实际获取情况，能够实时给出评估结果，能够准确及时地判断当前电力系统的状态，且具有可解释性。
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公开(公告)号：CN112419407A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011218307.0
申请日：2020-11-04
申请人： 清华大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种基于云团边缘识别的云团位移矢量计算方法及装置，该方法包括：从当前云图中分割出云团区域；提取每个云团区域的外边缘；在每个云团区域的外边缘上确定沿所述外边缘分布的各块区域的中心点，并根据各块区域的中心点确定各块区域的位置；根据各块区域的位置，基于块匹配算法计算各块区域的位移矢量。本发明实施例使得各个云团不同位置的位移矢量信息得以表达，并提高计算效率与精度。
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公开(公告)号：CN111756034A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010537174.7
申请日：2020-06-12
申请人： 清华大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06F30/18 , G06F30/20 , G06F30/27 , G06F113/04
摘要： 本发明实施例提供一种基于图时空网络的电力系统暂态电压稳定评估方法，该方法包括：获取当前电力系统的拓扑和时序轨迹；将所述当前电力系统的拓扑和时序轨迹输入训练好的图时空网络模型中，其中，所述图时空网络模型是根据仿真样本集，以图时空网络进行分类学习得到的；输出电力系统的暂态电压稳定情况。本发明实施例采用图时空网络模型，通过图卷积以提取空间信息，将电力系统的拓扑也作为输入，能够更好地适应拓扑的变化。
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公开(公告)号：CN109784742A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910063484.7
申请日：2019-01-23
申请人： 清华大学 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网西藏电力有限公司 , 国家电网公司西南分部
发明人： 胡伟 , 韩月 , 戚宇辰 , 胡海舰 , 杨滢璇 , 冯达 , 杜金水 , 陈波 , 何云志 , 庞红艳 , 黄华明 , 李晓强 , 李伟华 , 李彬 , 包维雄 , 姚洪林 , 都亮 , 车彬 , 孙文成 , 李文斐
摘要： 本发明提出了一种基于综合赋权法的机组一次调频性能综合评估方法及系统，其中，该方法包括以下步骤：建立机组一次调频评估指标体系，并根据机组一次调频评估指标体系得到初始评估指标；对初始评估指标进行归一化处理得到最终评估指标；对最终评估指标分别采用主观决策法进行计算，以得到指标的主观权重和客观权重；利用最小二乘法计算指标的主观权重和客观权重的综合权重，并根据综合权重获取机组的综合评价结果。该方法建立了完整的指标结构，结合主客观赋权法求得了机组一次调频的综合评价，结果更加全面、客观、合理，有助于调度管理部门全面分析电网中各台机组的一次调频表现，便于建立数据库对其进行管理和考核，能够提升监管和评价质量。
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公开(公告)号：CN109636248A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201910035014.X
申请日：2019-01-15
申请人： 清华大学 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网西藏电力有限公司 , 国家电网公司西南分部
发明人： 胡伟 , 韩月 , 郭秋婷 , 胡海舰 , 杨滢璇 , 杜金水 , 陈波 , 蔡德峰 , 张明勋 , 陈钢 , 周全 , 李万智 , 周林 , 蓝健均 , 张亚迪 , 刘阳 , 伍建明 , 刘振涛 , 王赞 , 周虹春
CPC分类号： G06Q10/06393 , G06K9/6269 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种适用于电力系统暂态稳定评估的特征选择方法及装置，其中，方法包括以下步骤：通过暂态稳定时域仿真得到电力系统的稳定结果的样本数据集，并确定电力系统的候选特征集；采用Relief算法对候选特征集的候选特征进行初筛，其中，根据各个特征和类别之间的相关性计算每个候选特征的权重，并按特征权重大小排序，以得到特征初筛结果；采用基于支持向量机SVM模型的Wrapper方法对特征初筛结果进行训练，以得到描述电力系统稳定性的特征集；根据特征集采用特征量追加法获取特征选择结果。该方法能够更加快速、准确的得到与电力系统安全稳定强相关的特征，使得所选特征可以作为电力系统暂态稳定评估的关键控制量。
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公开(公告)号：CN112419407B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202011218307.0
申请日：2020-11-04
申请人： 清华大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种基于云团边缘识别的云团位移矢量计算方法及装置，该方法包括：从当前云图中分割出云团区域；提取每个云团区域的外边缘；在每个云团区域的外边缘上确定沿所述外边缘分布的各块区域的中心点，并根据各块区域的中心点确定各块区域的位置；根据各块区域的位置，基于块匹配算法计算各块区域的位移矢量。本发明实施例使得各个云团不同位置的位移矢量信息得以表达，并提高计算效率与精度。
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公开(公告)号：CN111355247B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010100034.3
申请日：2020-02-18
申请人： 清华大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种电网低频振荡预测方法及装置，所述方法包括：获取电网潮流数据；将所述电网潮流数据，输入至深度学习模型，输出系统的主导模式阻尼比；其中，所述深度学习模型是基于电网潮流数据样本以及电网潮流数据样本对应的主导模式阻尼比标记进行训练后得到；基于所述主导模式阻尼比确定电网是否出现低频振荡。本发明实施例提供的电网低频振荡预测方法及装置，利用基于深度学习的电网低频振荡预测方法，能够有效提高低频振荡模式的阻尼比，从而防止电网发生低频振荡事故。
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公开(公告)号：CN111193260B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010046416.2
申请日：2020-01-16
申请人： 清华大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种自适应扩充数据的电力系统暂态稳定智能评估方法，属于电力系统稳定分析技术领域。首先采集电力系统在故障切除后数据，得到训练集和验证集；利用深度神经网络训练算法对训练集进行训练，得到初始暂态稳定评估模型；考虑数据噪声和部分发电机信息缺失情况，对训练集和验证集进行扩充，采用不同扩充规模的训练集对暂态稳定评估模型进行微调，直到暂态稳定评估模型对扩充后的验证集的评估性能不再提高，从而得到最终的暂态稳定评估模型；当电力系统发生故障后，采集相应的输入特征，输入至暂态稳定评估模型中，得到最终的暂态稳定评估结果。本方法能够显著提高暂态稳定评估模型在噪声和信息缺失情况下的鲁棒性，更具有实用价值。
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公开(公告)号：CN111355247A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010100034.3
申请日：2020-02-18
申请人： 清华大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种电网低频振荡预测方法及装置，所述方法包括：获取电网潮流数据；将所述电网潮流数据，输入至深度学习模型，输出系统的主导模式阻尼比；其中，所述深度学习模型是基于电网潮流数据样本以及电网潮流数据样本对应的主导模式阻尼比标记进行训练后得到；基于所述主导模式阻尼比确定电网是否出现低频振荡。本发明实施例提供的电网低频振荡预测方法及装置，利用基于深度学习的电网低频振荡预测方法，能够有效提高低频振荡模式的阻尼比，从而防止电网发生低频振荡事故。
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公开(公告)号：CN111193260A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN202010046416.2
申请日：2020-01-16
申请人： 清华大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种自适应扩充数据的电力系统暂态稳定智能评估方法，属于电力系统稳定分析技术领域。首先采集电力系统在故障切除后数据，得到训练集和验证集；利用深度神经网络训练算法对训练集进行训练，得到初始暂态稳定评估模型；考虑数据噪声和部分发电机信息缺失情况，对训练集和验证集进行扩充，采用不同扩充规模的训练集对暂态稳定评估模型进行微调，直到暂态稳定评估模型对扩充后的验证集的评估性能不再提高，从而得到最终的暂态稳定评估模型；当电力系统发生故障后，采集相应的输入特征，输入至暂态稳定评估模型中，得到最终的暂态稳定评估结果。本方法能够显著提高暂态稳定评估模型在噪声和信息缺失情况下的鲁棒性，更具有实用价值。
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