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公开(公告)号：CN112054527A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010774709.2
申请日：2020-08-04
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明公开了一种基于断面调整获取电网潮流仿真样本的方法及系统，根据获取的电网潮流样本数据确定断面送端区域集合和断面受端区域集合；选取一个断面送端区域和断面受端区域进行组合，并确定断面送端区域母线集合和断面受端区域母线集合；确定断面送端发电机集合和断面受端发电机集合；根据发电机的有功功率和预设的归档策略，确定每个发电机对应的功率档位；根据每个发电机对应的功率档位，确定投入和退出的发电机，并根据每个发电机的投入状态和退出状态获取电网潮流仿真样本；本发明可以快速地自动生成大量电网潮流仿真样本，能够为研究深度学习算法在复杂电网的应用提供海量的样本数据，为电网仿真提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN112001584A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010651762.3
申请日：2020-07-08
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电网调度员岗位培养系统，包括：知识库模块、知识交流模块、考试模块、知识学习模块、电网调度员岗位培养模块和电网调度员积分模块，通过上述模块，实现电网调度员分岗位知识学习、交流、共享、积累、考核，以及整体岗位学习情况的综合评分等应用，并打通各个应用之间的知识数据和用户操作信息，从而构建起一个一体化的调度员岗位培养系统，解决现有系统中调度员岗位培养相关的各项应用的知识资源相对独立，无法对电网调度员学习行为的积分进行追踪考察的问题。
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公开(公告)号：CN111209710A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN202010015091.1
申请日：2020-01-07
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明公开了一种潮流计算收敛的自动调整方法，包括：设计用于潮流计算收敛的深度强化学习网络的状态、动作空间和奖赏；根据所述状态、动作空间和奖赏构建用于潮流计算收敛的深度强化学习网络；在所述深度强化学习网络中加入知识经验，并模拟人工调整潮流的过程，从而构建潮流调整策略，使用所述潮流调整策略对电网的潮流收敛进行调整，解决目前调整大电网的收敛工作效率低、不精准，人力成本消耗过大的问题。
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公开(公告)号：CN111161091A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911157171.4
申请日：2019-11-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 陈继林 , 黄严浩 , 裘微江 , 陈兴雷 , 郭中华 , 安宁 , 陈勇 , 何春江 , 刘娜娜 , 孙永锋 , 李勤新 , 郑志伟 , 邹卫美 , 王子琪 , 周智强 , 田芳 , 康建东
Abstract: 本发明公开了一种电网仿真数据样本生成方法及系统，所述方法包括：获取已有的电网数据样本；在先验知识库中选取一个或多个先验知识规则，并设置每个参数的调整范围以及每个参数的单次调整幅度；根据所述一个或多个先验知识规则对电网数据样本的各个参数以单次调整幅度进行单次调整，生成调整后的电网仿真数据样本；所述方法及系统根据虚拟样本生成技术，通过先验知识以及对在线数据进行特征提取获得的调整范围等规律对已有的电力数据样本进行调整，按需求生成多组电力仿真数据样本，扩充了电力数据样本集，有效提高大电网算例系统的泛化能力；为电力系统机理研究和人工智能技术研究提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN110210054A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910337138.3
申请日：2019-04-25
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
Inventor： 黄彦浩 , 李文臣 , 仲悟之 , 郑惠萍 , 刘新元 , 宋述勇 , 王艺璇 , 孙丽香 , 徐树文 , 安宁 , 李芳 , 陈兴雷 , 徐希望 , 丁平 , 赵敏 , 文晶 , 杨小煜 , 蔡靖 , 李木一 , 田鹏飞
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种采样数据预处理方法，所述方法包括：步骤S11：针对采样数据的缺失值的预处理；步骤S12：针对高维数据进行预处理。本发明为满足风机不对称故障恢复过程响应仿真曲线结果数据的存储要求，本发明提供了结合了历史文件数据库和实时内存数据库技术的，面向海量数据的快速检索仿真曲线库实现方法，由于其海量数据存储、高速检索数据的特点，可以实现最佳的仿真结果数据的海量存储。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117609818A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311583856.1
申请日：2023-11-24
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N5/01
Abstract: 基于聚类与信息熵的电网关联关系发现方法，解决了电网运行方式关联关系不容易分析的问题，属于电网分析领域。本发明包括：根据原始电网系统数据进行关键特征的初步选择，得到多组初次筛选特征；利用改进DBSCAN聚类算法在各特征组内进行聚类，聚类结果为二次筛选特征；计算二次筛选特征与断面输电能力的秩相关系数作为特征的差异化度量，进一步计算余弦相似度d，将d作为K‑means++聚类算法的距离度量，利用所述聚类算法对二次筛选特征进行聚类，得到k种电网运行方式对应的特征，进一步构建决策树，基于决策树分别对每个特征添加随机扰动，分析不同特征扰动对分类的影响，最终得到各个特征与断面输电能力的粗粒度关联关系。
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公开(公告)号：CN111965478B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202010621151.4
申请日：2020-06-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种计及变压器移相作用确定短路电流的方法及系统，属于电力系统技术领域。本发明方法，包括：获取电力系统电网短路故障后的故障数据及变压器时钟序数，根据故障数据及时钟序数，建立计及变压器移相作用的变压器模型，根据变压器模型，确定计及变压器移相作用的不对称的导纳矩阵；对导纳矩阵进行LU分解，获取导纳矩阵的L阵和U阵的稀疏结构链表信息；根据L阵和U阵的稀疏结构链表信息，确定电力系统电网短路故障后，故障点的电流及母线电压；根据故障点的电流及母线电压，确定计及变压器移相作用的短路电流。本发明能够使得故障点电流计算结果更为合理，各支路的A、B、C相电流合成结果正确。
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公开(公告)号：CN117609694A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311583857.6
申请日：2023-11-24
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: G06F18/10 , H02J3/00 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/16 , G06F17/11
Abstract: 基于深度卷积网络的电网运行方式灵敏度分析方法，解决了采用蒙特卡洛方法进行电网在电网系统数据中筛选出多组一维的电网运行方式特征数据，每组进行填充并随机打乱，计算每两组特征数据的组间相关性，再组合并补全缺失部分，得到二维的电网运行方式特征数据，组间相关性高的组位于相邻位置；构建神经网络结构，将二维的电网运行方式特征数据作为神经网络结构的输入，输出为断面可用输电能力；利用训练集对神经网络结构进行训练，根据训练完成的神经网络结构的权重计算神经网络结构中各层输入特征对输出的灵敏度值，进而得到神经网络结构的输入对输出的灵敏度值。
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公开(公告)号：CN108595753B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN201810227829.3
申请日：2018-03-20
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
Inventor： 黄彦浩 , 李文臣 , 仲悟之 , 郑惠萍 , 刘新元 , 宋述勇 , 王艺璇 , 孙丽香 , 徐树文 , 李晓明 , 瞿合祚 , 黄建明 , 安宁 , 李芳 , 陈兴雷 , 徐希望 , 丁平 , 赵敏 , 文晶 , 杨小煜 , 蔡靖 , 李木一 , 田鹏飞
IPC: G06F30/367
Abstract: 究的需求。本发明提供了一种风机电磁暂态恢复特性曲线优化方法和装置，先确定风力发电设备在电网发生不对称故障下的电磁暂态恢复特性曲线和机电暂态恢复特性曲线，并根据机电暂态恢复特性曲线对电磁暂态恢复特性曲线进行预处理；然后根据预先构建的优化模型选取预处理后的电磁暂态恢复特性曲线的关键数据点，本发明通过选取关键数据点实现电磁暂态恢复特性曲线的优化，减小了电磁暂态恢复特性曲线的长度，使得单一样本占用存储空间小，适用于对大量电
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公开(公告)号：CN113517684B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202110286364.0
申请日：2021-03-17
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本申请公开了一种建立潮流状态调整的并行深度强化学习模型的方法及系统。其中，该方法包括：建立潮流状态、动作、策略、奖励和回报，形成马尔科夫决策过程；根据所述潮流状态、动作、策略、奖励和回报，定位调整目标、筛选可动作设备、计算发电机的动作量，所述调整目标包括不同的断面合集；根据所述调整目标、可动作设备以及发电机的动作量，建立考虑N‑1静态稳定约束的潮流状态调整的并行深度强化学习模型。
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