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公开(公告)号：CN105139289A
公开(公告)日：2015-12-09
申请号：CN201510559370.3
申请日：2015-09-06
Applicant: 清华大学 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于错分代价分类学习的电网暂态电压稳定评估方法，属于电力系统稳定分析评估领域。本发明方法以同步相量测量单元的动态量测数据为基础，从大量动态量测数据构成的时间序列中提取出与电网状态密切相关的关键子序列；通过设定电网稳定、失稳状态的不同错分代价，向学习样本引入权重系数；利用融入样本权重系数的决策树算法进行分类学习，得到决策树模型，将决策树模型用于在线监测，对电网暂态电压稳定状况实施评估。
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公开(公告)号：CN106324340B
公开(公告)日：2019-02-01
申请号：CN201610657115.7
申请日：2016-08-11
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种同步相量和频率测量动态性能的方法。本发明提供一种仅通过一个数据窗求取同步相量和频率的方法。本发明的方法对电力信号模型进行泰勒级数展开，并通过一个数据窗上基波和谐波含量计算相量、频率和频率变化率，响应速度快，可在一个数据窗内求取频率和频率变化率，同时解决了含有谐波情况下相量计算问题。可以广泛应用于电力系统同步相量和频率测量中。
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公开(公告)号：CN106055761B
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201610354094.1
申请日：2016-05-25
Applicant: 清华大学 , 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种基于决策树分类的负荷模型参数校验方法，包括以下步骤：1)得到负荷节点的负荷模型参数及相应负荷节点在扰动时电压、电流、有功和无功的动态特征曲线；2)将负荷模型参数区间离散化；3)得到最终特征段shapelet，及相应的分裂点dbsp；4)选取信息增益最大的最终特征段shapelet作为最好特征段shapelet；5)将所有样本划分数据子集；6)判断所有样本是否都正确分类，如果没有都正确分类则转步骤7)，否则转步骤8)；7)分别对D1和D2中的样本进行判断，并转步骤3)进行迭代搜索；8)运用C4.5算法依次得到pct，s0，R2的决策树模型；9)采用10折交叉验证的方式对所得决策树的分类准确度进行测试，进而得到负荷模型参数校验模型整体的准确度。
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公开(公告)号：CN105139289B
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201510559370.3
申请日：2015-09-06
Applicant: 清华大学 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于错分代价分类学习的电网暂态电压稳定评估方法，属于电力系统稳定分析评估领域。本发明方法以同步相量测量单元的动态量测数据为基础，从大量动态量测数据构成的时间序列中提取出与电网状态密切相关的关键子序列；通过设定电网稳定、失稳状态的不同错分代价，向学习样本引入权重系数；利用融入样本权重系数的决策树算法进行分类学习，得到决策树模型，将决策树模型用于在线监测，对电网暂态电压稳定状况实施评估。
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公开(公告)号：CN109713662B
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN201811564413.7
申请日：2018-12-20
Applicant: 清华大学 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及电力系统负荷辨识参数向低压节点等效的方法，属于电力系统负荷模型参数辨识领域。首先将从高电压节点基于类噪声信号辨识得到的负荷模型参数，利用网络拓扑计算该节点至下属各低压节点的总传输电抗；将其依照电压不变原则分配给静负荷和电动机支路；将串入静负荷支路的传输电抗向高压节点的并联等效，并将串入电动机支路的传输电抗归入电动机模型中进行并联等效；将等效静负荷中的并联电抗归入并联等效得到的新电动机模型；利用辨识参数与等效参数对应相等列解方程，得到低压节点的负荷模型参数折算结果。本发明通过简单、有效的网络拓扑结构化简，实现电力系统中高压节点下的负荷模型辨识参数向低压节点的等效过程，具有广泛的适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107482621A
公开(公告)日：2017-12-15
申请号：CN201710649950.0
申请日：2017-08-02
Applicant: 清华大学 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于电压时序轨迹的电力系统暂态电压稳定评估方法，属于电力系统稳定分析评估领域。本发明首先对电力系统在各运行方式下的各种故障进行仿真，得到仿真样本集；从所有仿真样本的电压序列中提取与电力系统状态的类别相关性最强的电压子序列作为标准电压时序轨迹，计算该轨迹与所有仿真样本的距离形成标准距离数据集；将标准电压时序轨迹和标准距离数据集作为输入，将电力系统状态作为输出，训练得到支持向量机分类模型；当电力系统遭遇暂态故障时，实时获取电压序列，计算标准电压时序轨迹与该电压序列的距离，输入支持向量机模型，模型输出电力系统状态实时评估结果。本发明可对电力系统暂态电压稳定状况进行可靠的在线监测和评估。
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公开(公告)号：CN106324340A
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201610657115.7
申请日：2016-08-11
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 清华大学
Abstract: 本发明涉及一种同步相量和频率测量动态性能的方法。本发明提供一种仅通过一个数据窗求取同步相量和频率的方法。本本发明的方法对电力信号模型进行泰勒级数展开，并通过一个数据窗上基波和谐波含量计算相量、频率和频率变化率，响应速度快，可在一个数据窗内求取频率和频率变化率，同时解决了含有谐波情况下相量计算问题。可以广泛应用于电力系统同步相量和频率测量中。
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公开(公告)号：CN106055761A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610354094.1
申请日：2016-05-25
Applicant: 清华大学 , 中国南方电网有限责任公司
CPC classification number: G06F17/5036 , G06K9/6282
Abstract: 本发明涉及一种基于决策树分类的负荷模型参数校验方法，包括以下步骤：1)得到负荷节点的负荷模型参数及相应负荷节点在扰动时电压、电流、有功和无功的动态特征曲线；2)将负荷模型参数区间离散化；3)得到最终特征段shapelet，及相应的分裂点dbsp；4)选取信息增益最大的最终特征段shapelet作为最好特征段shapelet；5)将所有样本划分数据子集；6)判断所有样本是否都正确分类，如果没有都正确分类则转步骤7)，否则转步骤8)；7)分别对D1和D2中的样本进行判断，并转步骤3)进行迭代搜索；8)运用C4.5算法依次得到pct，s0，R2的决策树模型；9)采用10折交叉验证的方式对所得决策树的分类准确度进行测试，进而得到负荷模型参数校验模型整体的准确度。
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公开(公告)号：CN108988347B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201810866566.0
申请日：2018-08-01
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 清华大学
Abstract: 本发明公开了电网暂态电压稳定样本集类别失衡的调节方法及系统，属于电力系统稳定分析评估领域。本发明的方法将从电网历史记录中收集的历史样本集作为训练样本集的主要组成部分，利用调度运行计划下对预想故障集的时域仿真生成预测样本，并采用不同类别样本间的欧氏距离比较来对预测样本的合格性进行检验；将预测样本与历史样本合并，构成用于挖掘学习的训练样本集，实现对历史样本集类别失衡问题的缓解和调节；利用决策树算法对训练样本集进行分类学习，得到决策树模型，将决策树模型作为实时监测过程中的电网暂态电压稳定评估模型。
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公开(公告)号：CN107565549B
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201710795884.8
申请日：2017-09-06
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 清华大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明提出一种基于同步相量量测的电力系统网络拓扑分析方法，属于电力系统运行和控制领域。该方法首先建立电力系统网络拓扑分析规则；获取某个断面电网所有厂站PMU测量数据，包括每个厂站进出线和母线的电压幅值相角和电流幅值相角；对于每个厂站，依次获取所有进出线相应的无电流阈值，判断该线路是否停运；利用不良数据阈值判断该厂站进出线电流量测是否存在不良数据；若无不良数据，则寻找该厂站进出线电流数据集合中是否存在满足条件的二分子集：若存在，则该厂站等效为2个节点；否则为1个节点；得到整个电网拓扑分析结果。本发明利用电网同步向量测量技术，不受采集开关量正确与否的影响，快速准确获取电力系统的网络拓扑结构。
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