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公开(公告)号：CN114825378A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210503486.5
申请日：2022-05-09
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了考虑运行经济成本和储能SOC一致性的双层AGC调频控制方法，包括(1)构建火电机组调频运行成本函数；(2)构建储能调频运行成本函数；(3)制定区域控制层级的二次调频控制方法；(4)制定储能站层级的储能单元SOC一致性控制方法；(5)制定储能电池SOC管理方案；(6)构建调频性能评价指标；(7)搭建含储能电池的机组调频动态模型。本发明所提出的控制方法考虑了不同扰动工况对火储AGC调频责任分配方式的影响，充分发挥储能快速灵活响应的调频特性，在优化调频运行成本，提升调频性能，增加调频补偿收益的同时，有效提高了储能使用寿命和系统综合运行效率。
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公开(公告)号：CN114358132A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111493861.4
申请日：2021-12-08
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种自监督对比学习的非侵入性负荷识别方法及其系统，包括数据增强从合成数据中提取多标签操作特征；格拉姆矩阵编码：使用格拉姆角场编码将电源序列转换为图像矩阵，实现特征自动提取；自监督对比学习架构：利用包含两个卷积子神经网络的对比学习架构，从主监测通道和设备监测通道中分别提取特征，并在该架构中应用infoNCE损失函数，以进行参数优化，缩小特征空间的类内距离，扩大类间距离。最后，测试样本的标签由从训练集中提取的支持集内每个类别的样本的平均相似性确定。通过两个典型的NILM公共数据集REDD和ECO验证了所提算法的有效性，这些数据集包含低频功率数据，结果表明，算法不仅拥有识别多标签用电器操作的高准确率。
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公开(公告)号：CN113393165A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110783326.6
申请日：2021-07-12
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开一种具备可解释性的晶闸管换流阀运行状态评估方法，包括如下步骤：确定状态量与状态等级，输入换流阀运行状态数据集；训练CatBoost分类器，以全局准确率、召回率对结果进行评价；对换流阀运行状态进行实时评估，基于SHAP归因分析法解释评估模型的结果。本发明在对特高压直流输电晶闸管换流阀状态评估方面具有较高的准确率，算法简单易于实现，且能够解释评估模型的运算逻辑与真实推理过程，找出影响评估结果的关键因素，在一定程度上能帮助工程人员正确判断换流阀的运行状态，为检修决策的制定提供针对性的理论指导，应用价值和前景巨大。
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公开(公告)号：CN111650444A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010655356.4
申请日：2020-07-09
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 东南大学 , 国家电网有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于回归分析的电磁环境中TCU失效预警方法，包括步骤：(1)通过电磁时域仿真软件确定TCU电路板图上的敏感器件；(2)在敏感器件上设置若干个探头，监视感应电压波动或感应电流波动，若出现异常则记录到异常日志中；(3)对异常日志pn进行信息提取，构造异常信息向量sn，并评估其失效模式概率 (4)建立历史异常信息与失效模式之间的关系，构造失效检测器；(5)利用失效检测器对实时异常信息向量sn进行评估，判断其失效趋势及是否发出预警。本发明充分利用回归分析有监督学习的特征，不断扩大失效模式，修正预警时间参数，提高预警的精确性。本发明方法可为晶闸管级的检修提供支撑，应用价值和前景巨大。
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公开(公告)号：CN115471045A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202210975744.X
申请日：2022-08-15
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开一种电网AGC调频性能综合评价方法，属于电网调频领域；评价方法包括：先构建阶跃扰动下AGC调频性能综合指标体系和连续扰动下AGC调频性能综合指标体系；再通过无量纲化处理、基于主客观组合赋权法确定指标综合权重以及构建TOPSIS—灰色关联度模型，确定电网AGC调频性能综合评价结果，从而来构建出基于组合赋权‑TOPSIS‑灰色关联度模型的电网AGC调频性能综合评价方法；充分考虑了不同扰动工况下AGC调频指令和调频电源出力特性的差异，对阶跃、连续扰动工况分别构建了评价指标体系，各项评价指标计算方便，对调频性能的区分度较高，更能体现出优质调频资源的优势和价值，鼓励更多优质资源加入调频辅助服务市场。
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公开(公告)号：CN111985534A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010689706.9
申请日：2020-07-17
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于字典学习与LSSVM的电压暂降源辨识方法，包括步骤：(1)将电压暂降历史监测数据作为训练样本Y，初始化字典D，包含字典系数矩阵X；(2)利用字典学习，交替更新字典D与系数矩阵X，并计算均方根误差；(3)判断迭代是否结束或误差是否已满足要求，若不满足条件则转向步骤二，否则保存字典学习中的字典DT，并进行步骤四；(4)构建并训练LSSVM分类器；(5)将未知的电压暂降监测数据输入字典模型，基于步骤三中的字典DT，计算系数矩阵X；(6)利用LSSVM分类器辨识电压暂降源类型，输出分类结果。本发明引入稀疏编码技术，将字典学习与最小二乘支持向量机的优点相结合，减少对人工经验的依赖，提高暂降分类正确率。
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公开(公告)号：CN111898499A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010689854.0
申请日：2020-07-17
申请人： 东南大学
摘要： 本发明公开了一种基于互近似熵与聚类的多谐波源谐波责任划分方法，包括步骤：(1)通过判断互近似熵值的大小，筛选出有效的谐波电压、电流数据，形成新的数据集A；(2)调用DBSCAN聚类算法对数据集A进行聚类分析，设置参数ε与MinPts的值，针对不同的系统谐波阻抗划分为不同的类；(3)根据每个类簇的谐波数据，取出相对应时刻的馈线电流数据，利用最小二乘多元线性回归方法对谐波阻抗进行计算，得到谐波责任划分结果。本发明能够计及系统阻抗发生改变的情况，且对单谐波源与多谐波源均具有很高的准确性，应用价值和前景巨大。
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