一种基于改进蛙跳算法的电热联合系统调度方法

    公开(公告)号:CN110417061B

    公开(公告)日:2023-01-13

    申请号:CN201910671365.X

    申请日:2019-07-24

    Abstract: 本发明公开一种基于改进蛙跳算法的电热联合系统调度方法,属于电热联合系统经济调度技术领域,该方法充分考虑风电预测输出功率的不确定性,让风电预测输出功率以风电输出功率场景的形式参与调度,用分时电价引导电价型负荷参与需求转移的同时,也考虑了负荷的需求转换,利用弃风电量进行电转热;以电热联合系统的发电成本和用户用电成本之和为目标函数,采用改进混合蛙跳算法对模型进行求解,很大程度地改善了传统混合蛙跳算法易于陷入局部最优解的缺点,提高了收敛速度,能够有效的提高算法寻优能力,得到更为合理的电热联合系统优化方案。

    一种面向混合量测的电网恶性数据注入攻击在线防御方法

    公开(公告)号:CN109921415B

    公开(公告)日:2022-08-02

    申请号:CN201910188447.9

    申请日:2019-03-13

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提出一种面向混合量测的电网恶性数据注入攻击在线防御方法,包括:建立了SCADA和PMU混合状态估计模型;分别提出了PMU量测量和SCADA仪表量测量的恶性数据检测方法:对于PMU量测量,基于传输线路等效阻抗法,结合提出的检测指标,能够明显检测出PMU中的恶性数据;对于SCADA仪表量测量,通过状态一致性检测、异常数据检测及残差分布偏离度检测能够有效检测出SCADA仪表中的恶性数据,并能剔除量测量突变情况的干扰,此外,本发明提出了SCADA和PMU恶性数据的剔除与修正过程。通过本发明能够在线有效检测、识别和剔除SCADA和PMU仪表上的恶性数据,提高了电力信息物理系统的安全可靠性及抵御恶性数据的能力,具有良好的应用前景。

    考虑电网弹性及适应能力的配电网风险预警方法

    公开(公告)号:CN109447330B

    公开(公告)日:2021-10-26

    申请号:CN201811191660.7

    申请日:2018-10-12

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种考虑电网弹性及适应能力的配电网风险预警方法。包括:对在线采集的历史灾害故障数据进行多维分析并形成立体灾害故障集合Ω,立体灾害故障集合分为a层、b层和c层;对多维数据进行分析,计算出单灾害下线路的故障率λ1,再对小概率高风险灾害事件的弹性恢复力进行评估计算出复合灾害下线路的综合故障率λ;对在线采集的线路区域气象信息数据进行多维分析,预测将出现的灾害天气场景,并与立体灾害故障集中的a层及b层进行对比得到将出现的灾害转移场景;计算出计及电网适应能力的灾害区配电网线路风险评估结果。将计及电网适应能力的灾害区配电网线路风险评估结果与立体灾害故障集合中的c层进行对比,进行在线预警。

    一种基于深度学习的电力系统暂态稳定性判别系统及方法

    公开(公告)号:CN110609477B

    公开(公告)日:2021-06-29

    申请号:CN201910922923.5

    申请日:2019-09-27

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的电力系统暂态稳定性判别系统及方法,属于电力系统动态安全评估技术领域,本发明的系统包括样本获取、特征提取、样本扩展和稳定性判别四个模块,同时公开了系统实现的方法,采用深度自编码器提取电力系统样本数据的特征数据降低样本的维度,可以有效的节省计算力及计算时间;采用对抗生成网络生成伪样本数据,扩展样本集规模,使稳定性判别模块可以更好的判断电力系统的暂态稳定性,提高稳定性判断的准确率;采用深度卷积神经网络构建电力系统暂态稳定性判别模块,可以更为实时、准确的判断电力系统的暂态稳定性。

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