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公开(公告)号：CN106849065A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710126238.2
申请日：2017-03-06
Applicant: 四川大学
CPC classification number: H02J3/00 , G06Q10/043 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种计及充电站的配电网多目标协同规划方法，包括步骤：抽取配电网初始网架结构，充电机、充电桩基本功率参数信息，典型日负荷特性曲线、典型日交通流等数据信息，配电网与交通网耦合节点对信息；获取计及交通流信息的充电站优化配置候选方案；搭建计及充电站优化配置的配电网多目标协同规划模型；设计多阶段求解策略，得到最终计及充电站的配电网规划方案。通过本发明的技术，可以实现对计及交通流与电力负荷流的地理强关联耦合的交通网与配电网双网协同规划，能更好的为配电网发展规划部门提供参考。
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公开(公告)号：CN105469164A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510938188.9
申请日：2015-12-15
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明提供一种基于主题模式的电力系统跨业务计算分析系统，包括参数与元件管理模块，用于进行参数与元件的友好管理；主题定义模块，根据业务需求定义不同的主题，实现复杂的电力系统协同计算；主题调度模块，通过调度算法实现主题的各个功能以及多个主题间的优化调度；数据共享模块，实现各个模块之间的数据共享；内存数据库，用于存储结果数据、元件及参数；可视化展示模块，直观地展示结果数据，并对同类数据进行对比分析，对关心的数据进行关联分析和数据钻取。本发明是面向业务主题的，实现跨专业、跨部门业务融合，是多个电力系统单一应用按业务逻辑有机融合在一起的结构，以向导窗口方式自动生成故障信息，大大降低故障数据的编写难度。
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公开(公告)号：CN105375463A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510716671.2
申请日：2015-10-29
Applicant: 国网四川省电力公司经济技术研究院 , 四川大学 , 成都城电电力工程设计有限公司
Inventor： 肖猛 , 汪小明 , 严居斌 , 苟旭丹 , 尹笋 , 李松涛 , 吴戎 , 张琳 , 余泓实 , 刘俊勇 , 张程嘉 , 向月 , 杨威 , 刘洋 , 魏震波 , 沈晓东 , 刘友波
CPC classification number: Y02B70/3225 , Y02T90/168 , Y04S20/222 , Y04S30/12 , H02J3/00 , H02J3/14 , H02J13/0006 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种基于SCADA系统的电网安全运行控制方法，包括采集电力调度系统的监控运行数据，获得评价因素对应的评价指标数据集合；确定每个评价因素对应的评价指标数据在评价体系中的权重系数；根据评价指标数据和对应的权重系数得到加权和；根据加权和，确定评价等级，并根据评价等级为电网分配接入电力系统的负载额度。本发明可以更好的保障电力系统安全稳定运行，减小电动汽车负荷接入所带来的不利影响。通过SCADA系统，能够精细地对电网当下各运行参数指标进行采集与分析，并依照分析结果来控制电网的负荷量即电动汽车接入量，避免系统出现安全问题。
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公开(公告)号：CN104700218A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510116747.8
申请日：2015-03-17
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明涉及一种用于确定电网分区数量以及电网分区的方法和系统，其中所述用于确定电网分区数量的方法包括：计算电网中各个非电源节点的负荷电流虚拟势；获取各个非电源节点的与所述非电源节点直接相连的非电源节点的集合；确定所述非电源节点中的势值局部最大节点，所述势值局部最大节点的势值大于所有与该节点直接相连的非电源节点的势值；确定电网分区的数量，所述电网分区的数量为所述势值局部最大节点的数量。随后，即可以根据所述势值局部最大节点确定分区内部节点和分区边界节点；确定分区边界节点的归属，从而实现了电网自动分区，无需额外的人工辅助分析，并且能够实时跟踪电网结构的变化，自动调整分区结果。
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公开(公告)号：CN102946098B
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201210407702.2
申请日：2012-10-23
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明公开了一种基于网络拓扑聚类的电力系统主动解列分析方法，属于电力系统紧急控制技术领域。该方法主要针对传统主动解列方法当中存在的，解空间的组合爆炸和孤网节点电压可控性两个问题，提出解决方案。其特点是按照孤网运行约束的要求，指导调整网络中节点间的拓扑关系，并对调整后的网络进行聚类分析，获取解列方案，即采用量化的分布特性分析代替了NP完全问题中的线路搜索，实现了NP完全问题向聚类问题的转化。该方法原理和步骤直观，并且能够在解列分析中兼顾考虑多种孤网运行约束，由于利用聚类分析即可获取解列方案，处理大型电网时有更高的决策效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101662145A
公开(公告)日：2010-03-03
申请号：CN200810148059.X
申请日：2008-12-26
Abstract: 本发明提供电网水库及发电能力最大化智能调度及其可视化系统，属于电力系统水调自动化技术领域，其特征在于用可视化表达技术将水库的水位、发电机的出力和运行时间的3者关系有机地结合在一起表达，在虚拟仪表上建立了互动计算的平台。
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公开(公告)号：CN118944088B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411426209.4
申请日：2024-10-14
Applicant: 四川大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/23 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于馈线分组聚类的配电网故障后高效自愈方法，涉及配电网优化与安全领域，步骤包括：步骤1，对配电网的供电路径进行遍历；步骤2，构建基于供电路径的配电网故障后负荷恢复模型，最小化变电站过载率与失负荷率；步骤3，运用负荷链与负荷块理论，对配网内各条联络开关的重要度进行量化；步骤4，运用基于混合整数线性规划的最优聚类算法，缺省重要度较低的冗余开关；步骤5，对各子馈线组展开分布式故障自愈，并验证馈线分组聚类的有效性。创新性地引入负荷链理论与配网供电路径搜索方法实现了简明且无需潮流计算的复杂配电网联络开关重要度量化；实现了冗余联络开关的缺省与馈线分组，开关动作方案计算速度的大幅度提升。
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公开(公告)号：CN119338431A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411284836.9
申请日：2024-09-13
Applicant: 四川大学
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力系统领域，具体公开了一种基于多主体V2G响应的城市配电网应急响应决策方法，包括：利用NetLogo构建基于多主体的V2G响应估计模型；所述V2G响应估计模型通过集成车辆跟随模型、改进的离散选择Logit模型和路径规划模型来模拟多主体的行为；配电网运营商向个性化旅行顾问传播V2G响应，个性化旅行顾问收集电动汽车的数据并对电动汽车发出请求，通过车辆跟随模型和改进的离散选择Logit模型判断电动汽车车主意向；利用Matlab中的MILP构建恢复模型；用于极端事件中修复故障。本发明的优点是提高了电网在极端事件后的恢复效率，还降低了运营成本，为配电网运营商在实际恢复规划中提供了有效的决策支持。
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公开(公告)号：CN119027174A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411138025.8
申请日：2024-08-19
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 四川大学 , 重庆大学
IPC: G06Q30/0203 , H02J3/00 , H02J13/00 , G06Q30/0202 , G06Q30/0601 , G06Q10/067 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开一种基于多智能体的电力市场仿真方法及系统，属于电力市场仿真技术领域。该系统括仿真基础模块、仿真策略模块、多智能体建模模块及仿真服务模块，多智能体建模模块，用于基于仿真基础模块和仿真策略模块，建立一个包含多个智能体的虚拟电力市场，智能体是市场参与者；每个智能体都拥有自己的决策机制和行为模式，通过模拟市场的运作，建立具有不同风险偏好特性的智能代理决策模型，模拟真实市场中不同主体的竞价决策行为；仿真服务模块，用于基于多智能体建模模块，进行用电行为分析、用户侧供需量化提取、新能源发电市场价格预测、市场交易模拟。该系统可以更好地理解电力市场的复杂性和动态性，为电力市场的健康发展提供有力保障。
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公开(公告)号：CN119026635A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411058461.4
申请日：2024-08-02
Applicant: 四川大学
IPC: G06N3/042 , G06N3/084 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , H02J3/06
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，具体公开了一种面向实时最优潮流的KKT条件学习图神经网络构建方法，包括建立ACOPF模型及其约束条件；通过非线性规划方法对ACOPF模型求解，首先将ACOPF模型的不等式约束转化为等式约束，通过在拉格朗日函数上应用KKT条件来解决对偶问题；首先建立PG‑GNN模型，将KKT条件作为目标，引入梯度下降算法来训练一个GNN，PG‑GNN模型学习近似ACOPF的解，通过使用KKT条件作为损失函数，PG‑GNN模型学习遵循电力系统物理规律的模式；然后采用大量的历史拓扑实例和N‑1事故情况来建立训练数据集；通过训练数据集来对PG‑GNN模型进行训练。本发明的优点是避免了对ACOPF数据进行耗时的标记，使得GNN可以在没有标签的情况下学习并应用于实际问题，同时减少了人工标记数据的工作量。
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