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公开(公告)号：CN112968458A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110126641.1
申请日：2021-01-29
Applicant: 东南大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开一种直流控制器主导参数识别与辨识方法，所述主导参数识别与辨识方法如下：待分析的直流控制器参数θj通过直流输电模型控制系统进行仿真，获得时长为Tc的仿真结果，仿真结果包括直流输电系统整流侧直流电压Vrec、逆变侧直流电压Vinv和直流电流Id，根据仿真结果计算出直流控制器参数θj的平均灵敏度Aj。本发明主导参数识别与辨识方法通过提出综合灵敏度评价指标，来筛选直流控制器的主导参数，从而降低待测辨直流控制器参数的维度，通过提出一种测辨效果综合评价指标，并利用粒子群算法实现直流控制器主导参数的测辨，提高了参数测辨结果的准确性。
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公开(公告)号：CN112949036B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202110126643.0
申请日：2021-01-29
Applicant: 东南大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开一种基于最小二乘法的直流输电系统设备参数辨识方法，所述参数辨识方法包括以下步骤，搭建直流输电系统结构，采集直流输电系统运行信息，计算直流输电系统的总电阻R和总电感L，计算直流输电系统整流侧换相电阻Rci、整流侧平波电抗器电感Lci、逆变侧换相电阻Rcj和逆变侧平波电抗器电感Lcj，计算直流输电系统线路电阻Rl和直流输电系统线路电抗Ll。本发明设备参数辨识方法能够依靠直流输电系统的在线采集信息和配置信息，通过最小二乘法，快速地对直流输电系统的设备参数进行辨识，实现模型参数的在线校正。
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公开(公告)号：CN112949036A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110126643.0
申请日：2021-01-29
Applicant: 东南大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开一种基于最小二乘法的直流输电系统设备参数辨识方法，所述参数辨识方法包括以下步骤，搭建直流输电系统结构，采集直流输电系统运行信息，计算直流输电系统的总电阻R和总电感L，计算直流输电系统整流侧换相电阻Rci、整流侧平波电抗器电感Lci、逆变侧换相电阻Rcj和逆变侧平波电抗器电感Lcj，计算直流输电系统线路电阻Rl和直流输电系统线路电抗Ll。本发明设备参数辨识方法能够依靠直流输电系统的在线采集信息和配置信息，通过最小二乘法，快速地对直流输电系统的设备参数进行辨识，实现模型参数的在线校正。
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公开(公告)号：CN112952798A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110128600.6
申请日：2021-01-29
Applicant: 东南大学 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种HVDC模型参数辨识方法，属于电力系统模型参数辨识领域。所述方法包括以下步骤，基于历史或离线仿真数据，分析HVDC在不同参数不同受扰情况下直流电压、电流等响应轨迹。基于受扰后可能出现的响应，进行聚类，提取典型响应模式与对应模式参数，构建典型模式库。应用时，基于该模式库对实际量测的HVDC受扰后响应轨迹进行快速模式匹配，获取典型模式参数作为参数初始点，然后采用梯度下降法对典型模式参数进行校正，达到对HVDC主导参数的快速准确辨识。
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公开(公告)号：CN119323357A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411537168.6
申请日：2024-10-31
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/084 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动状态估计的双维度安全风险评估方法，涉及安全风险评估技术领域，包括：首先，基于人工神经网络架构，建立数据驱动状态估计模型，模拟量测量与状态量的非线性关系；进而，基于攻击者视角，利用CGAN对数据驱动状态估计模型发起对抗攻击；然后，从两个维度评估对抗攻击下状态估计面临的安全风险，维度一是指攻击者策略分析，评估实施对抗攻击时攻击者所需投入的攻击成本和资源，维度二是指业务脆弱性评估，评估对抗攻击的攻击强度和隐蔽性；最后，按照攻击发生的逻辑顺序，建立双维度安全风险评估体系；本发明揭示现有数据驱动状态估计中存在的安全威胁，为制定防御措施提供依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117851176A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410029944.5
申请日：2024-01-09
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于设备特性迁移的数据中心能耗评估方法及系统，涉及机器学习技术领域，包括：接收现有局点的大规模样本库，将现有局点能效评估神经网络模型和现有局点的大规模样本库输入至预先构建的基于监督学习算法的拟合器内进行训练，得到训练后的现有局点能效评估神经网络模型；接收新建局点的小规模样本库，将部分初始化后的新建局点能效评估神经网络模型以及新建局点的小规模样本库输入至基于监督学习算法的拟合器进行训练，得到训练后的新建局点能效评估神经网络模型；采用增量学习算法，对训练后的新建局点能效评估神经网络模型中的权重参数进行更新，利用参数更新后的新建局点能效评估神经网络模型进行数据中心能耗评估。
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公开(公告)号：CN116245334B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202310249825.6
申请日：2023-03-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N7/01 , G06N3/04 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的电力系统风险感知实时调度方法，涉及电网经济调控技术领域，包括：构建单断面的电力系统单步场景库并求解各场景风险成本，依据场景库训练运行风险快速评估模型；然后生成5分钟间隔的日内场景库，构建调控环境以及状态、动作、奖励接口，最后构建风险调控为问题框架，并通过深度强化学习求解，在应用中，以系统负荷大小，新能源出力上限为条件变量，通过利用深度强化学习智能体构建调度策略依据条件变量决策可调控设备出力等组成的控制变量，并依据构建的风险快速感知模型评估决策后的系统运行风险，指导调控智能体训练，最终实现基于深度强化学习的风险感知在线安全经济调度。
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公开(公告)号：CN116245334A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310249825.6
申请日：2023-03-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N7/01 , G06N3/04 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的电力系统风险感知实时调度方法，涉及电网经济调控技术领域，包括：构建单断面的电力系统单步场景库并求解各场景风险成本，依据场景库训练运行风险快速评估模型；然后生成5分钟间隔的日内场景库，构建调控环境以及状态、动作、奖励接口，最后构建风险调控为问题框架，并通过深度强化学习求解，在应用中，以系统负荷大小，新能源出力上限为条件变量，通过利用深度强化学习智能体构建调度策略依据条件变量决策可调控设备出力等组成的控制变量，并依据构建的风险快速感知模型评估决策后的系统运行风险，指导调控智能体训练，最终实现基于深度强化学习的风险感知在线安全经济调度。
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公开(公告)号：CN114153821A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111510601.3
申请日：2021-12-11
Applicant: 东南大学
IPC: G06F16/21 , G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/36 , G06F16/901
Abstract: 本发明公开一种基于图论的电量图数据库构建及搜索方法，涉及电力系统技术领域，该方法首先提出一种基于图论的电量数据的图数据库构建方法，将数据提取为“实体—关系—实体”的三元组形式，并由索引矩阵、邻接矩阵以及用户‑时间‑电量的二维浮点数值矩阵进行存储。其次，构建基于自建数据库的智慧搜索方法；使用邻接矩阵性质以及可达矩阵原理对数据实现包括精确搜索、广域搜索、广域统计、上级与次级统计在内的多种功能智慧搜索。最后通过实施例验证运用所述方法能够有效管理大体量电量数据，实现比传统网上电网更丰富的搜索功能，并在大幅缩减了搜索时间，在搜索的时间效率上明显优于开源数据库Neo4j，具有良好的实际应用和推广价值。
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公开(公告)号：CN119129952A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410932128.5
申请日：2024-07-11
Applicant: 腾讯科技(深圳)有限公司 , 东南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/08
Abstract: 本申请公开了调控策略的训练方法、调控动作的决策方法、装置及设备，涉及人工智能技术领域。该方法包括：获取调控对象的第一状态数据；通过调控策略网络根据第一状态数据，生成第一动作数据，第一动作数据用于指示针对调控对象产生的对应于第一时刻的调控动作；在安全运行条件的约束下，校正第一动作数据，得到校正后的第一动作数据，安全运行条件是用于确保调控对象安全运行的条件；基于第一动作数据、校正后的第一动作数据和第一状态数据，调整调控策略网络的参数，得到更新后的调控策略网络。该方法在保证调控策略单步决策的安全性的同时，保证调控策略网络是向收敛的方向进行更新，使经过训练的调控策略网络的决策可以具有长期的安全性。
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