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公开(公告)号：CN117394453A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311321788.1
申请日：2023-10-12
申请人： 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请公开了一种柔性直流送出系统稳定性确定方法、装置及介质，涉及柔性直流送出系统稳定性分析领域。方案将海上风电柔性直流送出系统视为整体，在获取到并网逆变器与模块化多电平换流器的阻抗特性的基础上，通过构建等效闭环结构并采用舒尔补变换进行处理，将风电机组并网逆变器与模块化多电平换流器的相互影响融入柔性直流送出系统的稳定性分析中，避免了分别求解风电机组并网逆变器与模块化多电平换流器的阻抗特性而忽视了两者的耦合，从而提升了对柔性直流送出系统稳定性分析的精度。
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公开(公告)号：CN117350502A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311379020.X
申请日：2023-10-23
申请人： 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种分布式发电机组运行的燃料优化补给方法、装置及设备，应用于电力应急资源优化部署技术领域。该方法包括获取各个分布式发电机组的部署信息；根据各分布式发电机组的部署信息，得到各类燃料需求的时空分布；各类燃料需求的时空分布包括各个位置、各个时段、各个类型的燃料需求；基于各类燃料需求的时空分布、各燃料相关主体之间的燃料交互过程，建立燃料交互约束条件；基于燃料交互约束条件以及燃料车移动行为约束条件，以燃料补给成本最小为目标构建燃料优化补给模型；基于燃料优化补给模型进行补给策略计算，得到补给策略结果；补给策略结果包括各燃料车的路径信息和燃料交互量；利于为分布式发电机组提供及时、充分的燃料补给。
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公开(公告)号：CN116184122A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310394949.3
申请日：2023-04-13
申请人： 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本申请公开了一种故障装置定位方法、装置、设备及存储介质，涉及在线监测技术领域，包括：获取故障样本及样本标签；基于信息前向传播与误差反向传播在每个节点装置利用人工神经网络对故障样本以及样本标签进行训练，建立每个节点装置的装置编号以及特征信息间的映射关系，以得到分布式深度网络模型；判断是否检测到故障节点装置，若是，则将故障节点装置的特征信息输入至分布式深度网络模型，以便基于分布式深度网络模型的输出对故障节点装置进行定位。这样一来，可以利用分布式深度学习算法在每个节点处构建人工神经网络模型并进行训练，当故障发生时，将故障特征信息输入训练好的神经网络模型，输出得到故障装置编号，实现节点装置的故障诊断。
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公开(公告)号：CN113742484A
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN202111027618.3
申请日：2021-09-02
申请人： 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种继电保护动作行为智能评价方法及系统，方法包括：获取故障事件信息并预处理；对预处理后的信息数据进行解析，并生成数据链表；调用数据链表中的数据进行计算，得到所需各参数的特征量；根据特征量，结合继电保护动作情况，调用预先构建好的专家规则模块进行识别判断；并根据识别判断的结果对事件中继电保护的动作行为进行分析评价，对于无法自动识别判断的事件，则推送至人工审核，并针对该类事件对专家规则模块中的知识库进行更新完善。本发明实现了对电力系统保护动作行为分析评价的全覆盖，无需再根据影响程度对保护动作事件进行分级，有效降低了对审核人员知识经验的要求，提高了现场缺陷的处理针对性及效率。
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公开(公告)号：CN110829434B
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN201910938908.X
申请日：2019-09-30
申请人： 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种提高深度神经网络潮流模型扩展性的方法，主要步骤为：1)获取电力系统基本数据；2)确定特征向量；3)建立原始DNN潮流模型；4)对原始DNN潮流模型进行训练，得到训练后的原始DNN潮流模型；5)对原始DNN潮流模型进行扩建，得到扩建DNN潮流模型；6)对扩建系统概率潮流进行解算，得到概率潮流结果。本发明可广泛应用于电力系统的概率潮流求解，特别适用于因系统扩建导致原始系统DNN无法适用的情况。
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公开(公告)号：CN110676852B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201910791388.4
申请日：2019-08-26
申请人： 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了考虑潮流特征的改进极限学习机快速概率潮流计算方法，主要步骤为：1)获取电力网络基本数据。2)基于电力网络基本数据，建立映射关系f：Pi，Qi→Ui，θi。3)对映射关系进行分解，并建立极限学习机神经网络。4)优化极限学习机神经网络的隐藏层参数，从而建立改进极限学习机神经网络。5)将电力网络基本数据输入到改进极限学习机神经网络中，计算得到电力网络概率潮流。本发明取代了高精度模拟法PPF计算中对大规模高维复杂非线性潮流方程的耗时求解过程，从而兼顾PPF计算对精度与速度的工程实际需求。
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公开(公告)号：CN110796371A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911045060.4
申请日：2019-10-30
申请人： 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种智能变电站安全措施校核方法，涉及变电站技术领域，所述方法包括如下步骤：采集站内智能电力监测装置IED在线监测数据；通过所述在线监测数据对深度神经网络DNN网络进行学习训练以建立表示状态数据与操作动作的映射关系数据库；根据所述映射关系数据库对变电站设备状态数据进行检测以完成二次在线安措的校验。本发明方法首先对智能变电站IED设备采集的周期性数据，再根据周期性数据进行DNN网络自主训练，随后建立状态数据与安全措施的映射关系数据库，最后对实时设备状态数据进行检测，并完成二次安措的校验，从而形成一套通用且可靠的安全措施自适应校验方法。
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公开(公告)号：CN110689146A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201910911153.4
申请日：2019-09-25
申请人： 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种变电站远方自动定检方法及系统，所述方法包括如下步骤：获取二次运维人员的定检请求，并对所述定检请求进行审核；在审核通过的情况下，接收二次运维人员上传的工单信息，并根据所述工单信息开放定检设备在对应交换机的端口信息；根据所述端口信息对变电站内设备进行定检。本发明方法通过接收二次运维人员上传的工单信息，并根据所述工单信息开放定检设备在对应交换机的端口信息；根据所述端口信息对变电站内设备进行定检，实现了远程高效定检，给二次运维班带来工作便利。
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公开(公告)号：CN110676852A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910791388.4
申请日：2019-08-26
申请人： 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了考虑潮流特征的改进极限学习机快速概率潮流计算方法，主要步骤为：1)获取电力网络基本数据。2)基于电力网络基本数据，建立映射关系f：Pi，Qi→Ui，θi。3)对映射关系进行分解，并建立极限学习机神经网络。4)优化极限学习机神经网络的隐藏层参数，从而建立改进极限学习机神经网络。5)将电力网络基本数据输入到改进极限学习机神经网络中，计算得到电力网络概率潮流。本发明取代了高精度模拟法PPF计算中对大规模高维复杂非线性潮流方程的耗时求解过程，从而兼顾PPF计算对精度与速度的工程实际需求。
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公开(公告)号：CN114912484B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202210489954.8
申请日：2022-05-07
申请人： 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种电网监控信号语义解析及态势感知方法和系统，属于机器学习领域。本发明建立了基于Soft‑Masked BERT的信号文本纠错模型；根据国家电网相关管理规定的标准监控信号库梳理了包含常规与故障情况下的“信号语义‑电网事件”规则字典，基于该字典建立了基于循环神经网络RNN的电网态势感知模型，提出了基于深度学习的电网监控信号语义解析及态势感知求解方案。本发明通过构建信号文本纠错模型和电网态势感知模型可以实现对信号的语义解析，以及更为细腻的电网态势感知，并且本发明使用信号文本纠错模块能够使文本特征更具区分性，并且降低噪声词的影响，对音似、形似错字、前后逻辑语义纠正，输出其对应的标准信号。
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