一种电力系统的异常事件的识别方法及装置

    公开(公告)号:CN110108980A

    公开(公告)日:2019-08-09

    申请号:CN201910357037.2

    申请日:2019-04-29

    IPC分类号: G01R31/08

    摘要: 本发明公开一种电力系统的异常事件的识别方法及装置。该方法包括:对电力系统的线路上发生的已知异常事件进行仿真,得到已知异常事件的数据;将已知异常事件的数据按照时间排序,得到已知异常事件的状态迁移时间序列;提取同类已知异常事件的状态迁移时间序列的最长子序列,作为确定的支持度下的同类已知异常事件的特征序列,得到特征序列表;在确定的支持度下,遍历特征序列表,获取电力系统的线路上发生的未知异常事件的状态迁移时间序列与特征序列之间的包含关系;若未知异常事件的状态迁移时间序列包含一个同类已知异常事件的特征序列,则确定未知异常事件的种类与该类已知异常事件的种类相同。本发明可对识别异常事件,准确率和可靠性较高。

    深度Q网络驱动的电力系统运行方式自动趋优调整方法

    公开(公告)号:CN111523737B

    公开(公告)日:2022-06-28

    申请号:CN202010478336.4

    申请日:2020-05-29

    摘要: 本发明公开了一种深度Q网络驱动的电力系统运行方式自动趋优调整方法;以典型运行方式为调整的基准方式,确定负荷波动范围,并结合拉丁超立方抽样方法生成大量用于训练和测试的目标方式样本数据;确定电网模型中所有可行的单次控制动作,并进行编号,将其设定为动作空间;初始化电网模型,判断是否存在未训练过的样本,若存在则将样本中的负荷数据赋值给电网模型,并对当前运行方式发电机出力数据进行收敛性优化处理,若不存在则终止训练等。本发明保证计算速度的同时弥补了最优潮流方法在求解多目标最优潮流时难以收敛的问题,调整后所得方式的各项指标并无过大偏差,为深度强化学习应用于电网优化和控制问题提供方法参考。

    基于DANE的电网拓扑结构关键特征提取方法和装置

    公开(公告)号:CN112039198B

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN202010711969.5

    申请日:2020-07-22

    IPC分类号: H02J13/00 H02J3/00 H02J3/46

    摘要: 本申请提出一种基于DANE的电网拓扑结构关键特征提取方法与装置,包括以下步骤:从EMS中获取电网网络的在线运行状态;根据在线运行状态,获取t时刻电网网络的拓扑状态转移矩阵A(t)和节点属性矩阵X(t);根据拓扑状态转移矩阵A(t)和节点属性矩阵X(t),计算电网网络的网络拓扑嵌入向量和节点属性嵌入向量利用电网网络拓扑嵌入向量和节点属性嵌入向量计算第一共识嵌入向量Y(t);根据在线运行状态,计算t+1时刻电网网络的拓扑嵌入向量和节点属性嵌入向量利用电网网络拓扑嵌入向量和电网节点属性嵌入向量计算第二共识嵌入向量Y(t+1);根据第一共识嵌入向量Y(t)和第二共识嵌入向量Y(t+1),获得电网拓扑结构的关键特征。由此,提高了电网拓扑结构变化时电网特征提取的效率和准确率。

    一种基于智能开关的谐波监测系统

    公开(公告)号:CN113466553A

    公开(公告)日:2021-10-01

    申请号:CN202110681166.4

    申请日:2021-06-18

    摘要: 本发明属于谐波检测技术领域,尤其是一种基于智能开关的谐波监测系统,包括智能开关和监测系统,所述智能开关由触摸式液晶显示单元、带电显示、闭锁控制单元、主控单元、开关量输入接口、操控单元及通讯接口组成,所述监测系统包括有信号分析模块、谐波监测反馈模块、电能采集显示模块、机械特性监测模块、避雷器监测模块、信号采集模块、中央处理器模块以及高速通信模块,所述谐波监测反馈模块。本发明智能开关的机械特性、避雷器状态及电量状态能集中显示及故障预警,防止事故发生,出现问题能通过装置专家库系统迅速找出问题点,智能开关成套组装时,接线简单,系统和其他单元都是通过有线或无线通讯进行联接,接线简单,减少故障点。

    一种新能源电站功率波动平抑方法

    公开(公告)号:CN112821425A

    公开(公告)日:2021-05-18

    申请号:CN202110164146.X

    申请日:2021-02-05

    摘要: 一种新能源电站功率波动平抑方法,包括以下步骤:S1:获取当前时刻新能源电站的实发功率P(t);S2:根据P(t),计算当前时刻储能电站的短时间尺度储能补偿功率Pes(t);S3:计算当前时刻新能源电站预测功率低频分量的平均值Pfp(t);S4:获取当前时刻储能电站电池荷电状态SOC(t);S5:根据储能电站电池荷电状态SOC(t)、新能源电站的实发功率P(t)及新能源电站预测功率低频分量的平均值Pfp(t),计算当前时刻储能电站的长时间尺度储能补偿功率PE(t);S6:计算当前时刻储能电站的储能补偿功率PESS(t)=Pes(t)+PE(t);S7:储能电站功率控制系统根据当前时刻储能电站的储能补偿功率PESS(t)发出平抑指令;S8:储能电池接收平抑指令,并根据平抑指令对新能源电站功率波动进行平抑。