一种考虑暂态特性的特高压直流送端电网无功优化方法

    公开(公告)号:CN109787297A

    公开(公告)日:2019-05-21

    申请号:CN201811575859.X

    申请日:2018-12-22

    IPC分类号: H02J3/50 H02J3/36

    摘要: 本发明属于特高压交直流电网运行、无功优化技术领域,尤其涉及一种考虑暂态特性的特高压直流送端电网无功优化方法。具体涉及一种包含特高压直流输电系统的电网无功优化策略,特别是考虑暂态特性的特高压交流输电系统的电网无功优化策略。本发明包括:获取特高压直流送端电网的运行参数;建立考虑暂态特性约束的特高压直流送端电网无功优化模型;确定特高压直流送端电网的运行方式;采用粒子群算法对优化模型进行求解;得出特高压直流送端电网无功优化控制方案。本发明真实的反映特高压直流送端电网无功动态特性,获取了充足、准确的稳态运行方式数据和无功优化策略,使特高压直流送端电网更加稳定,便于商业化开发,市场需求和商业开发前景较好。

    异常流量检测系统及方法
    90.
    发明公开

    公开(公告)号:CN111832647A

    公开(公告)日:2020-10-27

    申请号:CN202010662958.2

    申请日:2020-07-10

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/04 H04L29/06

    摘要: 本发明提供了一种异常流量检测系统及方法,包括:流量特征分析与选取模块:根据泛在电力物联网流量特点对流量特征进行筛选,并使用KPCA算法对流量特征进行降维;流量基准模型构建模块:对降维后的流量特征进行提取,基于RBM模型和SOM聚类算法构建受限玻尔兹曼机模型并进行训练,完成基准模型的构建;流量基准模型训练模块:根据对比散度算法对训练后的基准模型进行异常度划分,划分为正常基准模型与异常基准模型;异常流量检测模块:提取待检测流量特征并进行计算,根据基准模型的输出与原输入特征数据的相似度进行异常流量检测。本发明可以完成流量数据的自动类别标注,且具有较高的网络流量异常检测准确率。