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公开(公告)号：CN106340901A
公开(公告)日：2017-01-18
申请号：CN201610854699.7
申请日：2016-09-27
Applicant: 四川大学
IPC: H02J3/38
CPC classification number: H02J3/383 , H02J2003/007
Abstract: 本发明公开了一种基于惯性矩的最优分位点配电网可控资源配置方法，包括不可控资源的不确定性描述、建立不可控资源不确定性的多状态模型以及通过多状态模型抽取典型场景集合，并将所抽取的场景集合，应用到配电网的有功-无功资源优化配置体问题上。本发明通过基于惯性矩的最优分位点进行不可控资源不确定的建模，同时引入机会约束，降低建模不可控资源的不确定性，提高了计算精度，为规划设计提供更加合理可靠的规划或运行方案。
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公开(公告)号：CN105262082A
公开(公告)日：2016-01-20
申请号：CN201510652103.0
申请日：2015-10-10
Applicant: 四川大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明提供一种配电网调度周期的划分方法和系统，方法包括：S1，获取配电网中的n个节点在指定调度周期内的负荷数据；S2，分别利用负荷数据计算调度周期的所有二分方案的波动程度，根据波动程度最小的调度周期二分方案将调度周期划分为2个时段；S3，判断划分的时段数量是否小于预设数量，如果划分的时段数量小于预设数量则执行S4，否则停止划分；S4，分别利用负荷数据计算每个时段的所有二分方案的波动程度，分别确定每个时段所对应的波动程度最小的时段二分方案；S5，确定其中波动程度相对最小的时段二分方案；S6，根据波动程度相对最小的时段二分方案，将对应的时段进一步划分为2个时段，其余时段保持不变，返回步骤S3。
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公开(公告)号：CN105186541A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510695170.0
申请日：2015-10-23
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 四川大学
IPC: H02J3/18
Abstract: 本发明公开了一种基于极限潮流的地区电网无功优化方法，包括：采集地区电网的电力信息进行潮流计算，获得潮流计算结果；根据潮流计算结果，获得电压偏移率和关口功率因数；确定电压偏移率和关口功率因数的权重系数，并获得电压偏移率和关口功率因数权重系数的加权和；判断加权和是否大于工程阀值。本发明可以适应不同负荷方式下的无功配置需求，根据不同负荷方式下的优化问题可行域的特征采取PQ-PV节点类型转换的方式和松弛变压器档位约束的方式，进而扩大无功配置等问题的优化空间，保证了电力系统无功配置在理论上充分满足负荷需求。
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公开(公告)号：CN118982158A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202410819364.6
申请日：2024-06-24
Applicant: 四川大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种应对极端高温天气的城市电网负荷管理优化方法，涉及电网负荷管理技术领域，包括：基于居民节点的激励型需求响应成本、响应约束和差异化需求响应意愿下的居民空调降负载潜力进行居民空调负荷的激励型需求响应建模；通过价格信号引导各类型用户自主调整电力需求，获得分时电价下的节点负荷；构建时段错峰、移峰填谷和时段避峰有序用电措施，计算工商业用户在有序用电后的负荷变化量；进行需求响应不确定性建模；构建电力电量双缺的电网负荷管理二阶段鲁棒优化模型，获得不同供电短缺场景下的电网负荷调度策略。本发明能有效应对极端高温天气带来的电力供应挑战，提高能源利用效率，提升电网运行的可靠性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118971031A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411058379.1
申请日：2024-08-02
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明涉及电力系统故障恢复技术领域，具体公开了大规模风电接入下考虑频率偏差的电力系统故障恢复方法，包括建立计及大规模风电接入下的电力系统频率响应模型，结合拉式终值定理推导出频率偏差量，并计算出功率波动量；在功率波动量、发电机出力边界和爬坡率之间取最小值作为机组最大可调备用容量，确保电力系统恢复过程中有足够的备用容量应对风力波动；建立电力系统故障恢复模型，针对模型中的多目标非线性问题，采用分段线性化法将发电成本中的二次非线性项转化为线性规划函数，利用加权和法求解多目标函数。本发明的优点是在不同风电波动下，在不同的备用恢复方案中选择最优的备用恢复，保证故障恢复量的同时保证最优的经济效益。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115829275B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211580864.6
申请日：2022-12-09
Applicant: 四川大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种含V2G气电综合能源系统的低碳优化调度方法，包括如下步骤：步骤1)：将IEGDS系统与V2G系统进行耦合连接，分析汽车有、无序调度之间的成本差异；步骤2)：消耗IEGDS系统电能，让汽车有序接入电网；步骤3)：用V2G系统对IEGDS系统消耗电能；步骤4)：用IEGDS系统约束燃气轮机的消耗燃料成本和PTG设备的耗电成本；步骤5)：约束燃料转化成电能的成本；步骤6)：用PtG设备计算燃烧燃料转换成二氧化碳的碳含量；步骤7)：利用上述步骤中所有的系统和设备将碳的交易成本进行计算和约束，得出低碳调度的成本，本发明的有益效果：电力系统参与到低碳市场的总碳排放量降低，碳交易总成本减少。
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公开(公告)号：CN111488675B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010190777.4
申请日：2020-03-18
Applicant: 四川大学 , 国网安徽省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F16/2458 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了电力系统连锁故障潜在触发模式的挖掘方法，该挖掘方法包括步骤：(S1)模拟仿真获取大量连锁故障路径；(S2)确定频繁触发事件集；(S3)挖掘频繁触发事件集Tf的主导Length初始事件集；(S4)生成连锁故障潜在触发模式。通过上述方案，本发明达到了能够对海量连锁故障模拟结果进行频繁项集挖掘，并实现对连锁故障潜在触发模式进行提取的目的，具有很高的实用价值和推广价值。
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公开(公告)号：CN113888362A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111117019.0
申请日：2021-09-23
Applicant: 四川大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空张量特征的压路机施工轨迹识别方法，涉及计算机视觉识别以及通信技术领域，步骤包括：获取压路机施工过程的图像数据，经预处理后传输至各个边缘节点，对图像数据的时空张量特征进行提取，经特征拼接后，形成训练数据集，建立CNN模型，并通过自注意力机制对CNN模型进行优化，将训练数据集传输至优化后的CNN模型进行训练，获得完成训练的CNN模型；将完成训练的CNN模型部署至各个边缘节点中，并对压路机施工过程的图像数据进行识别，待识别完成后，融合各个边缘节点的识别结果进行输出。本发明采用边缘计算与云端融合决策相结合的数据处理模式，能够有效避免数据大规模回传带来的网络通讯成本，使计算资源的配置得以优化。
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公开(公告)号：CN112865071A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202011597464.7
申请日：2020-12-29
Applicant: 四川大学 , 国网安徽省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了直流受端电网分布式光伏高渗透下频率偏移预测方法，该方法包括如下步骤：(S1)基于平均系统频率模型，将所有调速系统的模型替换为一阶等效模型，获取电网频率响应的表达式；(S2)对步骤(S1)得到的频率响应表达式进行求解，获取电网频率响应初始曲线；(S3)断电网频率是否触发分布式光伏低频保护整定值；(S4)判断电网频率是否触发低频减载；(S5)修正电网频率响应初始曲线，并输出结果。通过上述方案，本发明达到了电网频率预测的结果更加全面与准确的目的，具有很高的实用价值和推广价值。
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公开(公告)号：CN106874941A
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201710044724.X
申请日：2017-01-19
Applicant: 四川大学
CPC classification number: G06K9/6256 , G06K9/6267 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种分布式数据识别方法及系统，所述方法包括：对所有待识别数据进行分割以形成多个数据块，所述数据块中包括用于训练的待识别数据和用于检测的待识别数据；MapReduce架构中的各个Map Function计算单元以并行的方式分别获取不同的所述数据块；所述各个Map Function计算单元分别利用获取到的数据块中的用于训练的待识别数据对本地预设的神经网络模型进行训练；在训练过程结束后，所述各个Map Function计算单元分别利用经过训练的所述神经网络模型对获取到的数据块中的用于检测的待识别数据进行识别以得到识别结果；所述MapReduce架构中的Reduce Function单元获取所述各个Map Function计算单元的所述识别结果，并对所有识别结果进行筛选以得到一个识别结果。
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