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公开(公告)号：CN117454628A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311415066.2
申请日：2023-10-27
Applicant: 东北大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 武汉大学
Abstract: 本申请提供了一种仿真系统模型降阶方法、装置和仿真平台，该方法包括：对仿真系统模型按研究对象进行区域划分，得到研究区域和非研究区域，并对非研究区域建立状态空间模型，研究对象为仿真系统模型中的研究设备，研究区域包括研究对象的变量，非研究区域为仿真系统模型中研究区域外的变量；对状态空间模型在初始状态进行线性化处理，得到线性化状态空间方程；根据仿真步长与误差容限确定系统的降阶维度范围，降阶维度范围为仿真步长下满足误差容限要求的降阶维度的范围；根据降阶维度范围对仿真系统模型进行降阶，解决现有技术中仿真系统模型运行速度慢的问题。
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公开(公告)号：CN114022311B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111355949.X
申请日：2021-11-16
Applicant: 东北大学
IPC: G06Q50/06 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06T7/12 , G06T7/136
Abstract: 本发明提供一种基于时序条件生成对抗网络的综合能源系统数据补偿方法，属于综合能源系统自动化技术领域，首先采集综合能源系统在一定运行时段内的生产过程数据作为原始的完备运行数据，并对完备运行数据进行缺失处理构建数据集，然后构建生成器和判别器生成对抗网络结构并进行训练，得到数据集的缺失样本补偿模型，利用缺失样本补偿模型对综合能源系统中的缺失数据进行精确补偿；本发明综合了LSTM对历史信息带有记忆功能的优势，CNN与BP的结合实现了从输入到输出的映射功能；构建混合损失函数从高维、低维多方面考虑，使补偿的数据更加真实；在网络训练时，针对电、热、气系统添加了物理约束，使补偿后的数据更符合综合能源系统的运行数据特点。
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公开(公告)号：CN114022311A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111355949.X
申请日：2021-11-16
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于时序条件生成对抗网络的综合能源系统数据补偿方法，属于综合能源系统自动化技术领域，首先采集综合能源系统在一定运行时段内的生产过程数据作为原始的完备运行数据，并对完备运行数据进行缺失处理构建数据集，然后构建生成器和判别器生成对抗网络结构并进行训练，得到数据集的缺失样本补偿模型，利用缺失样本补偿模型对综合能源系统中的缺失数据进行精确补偿；本发明综合了LSTM对历史信息带有记忆功能的优势，CNN与BP的结合实现了从输入到输出的映射功能；构建混合损失函数从高维、低维多方面考虑，使补偿的数据更加真实；在网络训练时，针对电、热、气系统添加了物理约束，使补偿后的数据更符合综合能源系统的运行数据特点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117578587A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311617022.8
申请日：2023-11-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供基于惯性自适应的分布式能源系统并网逆变器的控制方法，涉及分布式能源系统中并网逆变器的控制技术领域。该方法包括：采集分布式信息能源系统中的虚拟同步发电机VSG的输出电压和输出功率，并根据采集到的数据建立分布式信息能源系统中级联型微电网的VSG模型；利用分布式学习算法确定控制策略，并根据控制策略设计锁相环对VSG的角频率的相位进行锁相环控制，进而得到VSG的有功功率和无功功率的负载需求；根据VSG的实时角频率的变化过程设计自适应虚惯性控制律，建立VSG的自适应虚拟惯性模型并设计偏差项，进而得到自适应虚拟惯性策略。本方法根据电力网状态和分布式信息能源系统的实际情况动态响应策略，提高并网逆变器的稳定性和响应能力。
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公开(公告)号：CN119669890A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411570537.1
申请日：2024-11-06
Applicant: 东北大学 , 国网山西省电力公司太原供电公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06F18/2131 , G06F18/15 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N3/048
Abstract: 本发明的基于多源三模态数据融合网络的架空线路故障检测方法，包括：获取架空线路历史故障数据，构建含波、图像、文本的多源三模态数据集，并经时空双尺度数据增强得到用于故障检测的数据集；对波、图像、文本搭建不同的故障特征提取网络模型，用于各模态数据特征编码，对输出的波、图像以及文本的特征向量进行语义对齐，并进行特征融合得到多源三模态数据的融合特征；基于多源三模态数据的融合特征生成图结构，将图结构输入到动态图注意力神经网络进行训练；采集发生故障的三模态的故障数据构成多源三模态数据集并进行特征融合后生成图结构，将图结构输入到训练好的动态图注意力神经网络，得到对应的故障类型、定位故障发生的零件及部位。
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公开(公告)号：CN118653966A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410668729.X
申请日：2024-05-28
Applicant: 东北大学
IPC: F03D17/00 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/09
Abstract: 本发明的一种基于多尺度图卷积网络的海上风电机组故障监测方法，包括：步骤1：获取数据采集与监视控制系统的历史数据进行变分模态分解得到时域特征矩阵与每个尺度上的邻接矩阵；步骤2：建立时序图卷积模块与尺度注意力模块，输入所有时域特征矩阵和邻接矩阵，获得并处理尺度特有特征，最终获得尺度注意力特征；步骤3：建立以实现故障状态及位置的监测为目标的风机故障监测分类器，该分类器由多个非线性特征映射NFM分类器组成，将尺度的注意力表示输入风机故障监测分类器，得到最终预测的类别标签。
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公开(公告)号：CN117951577A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410085293.1
申请日：2024-01-22
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 东北大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/241 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明属于分布式能源状态感知技术领域，涉及一种虚拟电厂能源状态感知方法，更具体的是涉及一种基于时序条件堆叠卷积神经网络的虚拟电厂能源状态感知方法。本发明包括：采集虚拟电厂中的分布式能源资源的生产运行数据作为完备数据集；利用完备数据集构建堆叠卷积神经网络，并进行训练，得到数据集的状态感知模型；利用测试集对训练后的状态感知模块进行测试，进一步优化改进堆叠卷积神经网络，得到安全可靠的状态感知模块，准确检测故障发生的位置和类型。本发明具有提高能源管理效率、实现智能化控制、提供故障预警功能和降低能源成本等重要意义，对于优化能源系统的运行和提高能源利用效率具有重要的实际应用价值。
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公开(公告)号：CN209233548U
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201821473810.9
申请日：2018-09-10
Applicant: 东北大学秦皇岛分校
Abstract: 本实用新型公开了一种便携式电动汽车备用太阳能移动电源，包括箱体、发电装置、储能装置和电动汽车专用七芯插座，储能装置设置于箱体内，储能装置包括锂离子电池组、充放电控制器、逆变器，发电装置包括可折叠太阳能电池包，发电装置与充放电控制器连接，充放电控制器与锂离子电池组连接，锂离子电池组和逆变器连接，电动汽车专用七芯插座与逆变器连接。本实用新型结构简单、方便携带与使用、功能完善、防护等级高、采用太阳能充电、提供了电动汽车专用充电功能，能够满足使用者，尤其是电动汽车车主的使用需求；本实用新型具备完善的使用功能及较好的应用前景。
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