基于多源数据的风电机组异常状态种类识别方法及系统

    公开(公告)号:CN117454252A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311540992.2

    申请日:2023-11-17

    发明人: 汤奕 邓勇

    摘要: 本发明公开了基于多源数据的风电机组异常状态种类识别方法及系统,所述方法包括如下操作:采集风电机组机械振动数据、电磁系统数据和风况数据;对风电机组机械振动数据、电磁系统数据进行分析,识别异常状态;利用风电机组历史运行正常数据进行内嵌物理约束的深度神经网络训练,分别建立风况数据与风电机组机械振动数据的相关性网络模型、风况数据与电磁系统数据的相关性网络模型;利用两个相关性网络模型对异常状态数据和风况数据进行相关性校核,判别风电机组异常状态种类。本发明的方法和系统能够准确区分风电机组运行工况造成的检测值波动和故障造成的异常状态,为运维人员提供检修排查指导。

    考虑网络攻击影响的电力系统信息物理双层策略优化方法

    公开(公告)号:CN111314387B

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN202010212121.8

    申请日:2020-03-24

    发明人: 王琦 蔡星浦 汤奕

    摘要: 本发明公开考虑网络攻击影响的电力系统信息物理双层策略优化方法,属于发电、变电或配电的技术领域。该方法,基于关联矩阵方法对电力信息物理系统进行建模;将已知网络攻击机理形成数学向量,基于电力信息物理系统关联模型分析攻击影响;在攻击对电力系统物理侧和信息侧的影响基础上,针对电力系统安全稳定控制业务,首先对现有的控制策略进行判断,如果可行,则执行;如果不可行,则首先根据攻击影响,对物理侧的负荷削减优化策略进行优化;在上层优化的基础上对策略传输路径进行优化,最终得到网络攻击场景的信息物理协同最优控制策略。本发明可形成网络攻击下的信息物理协同控制策略,实现更优的控制效果。