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公开(公告)号：CN114006370B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202111277178.7
申请日：2021-10-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种电力系统暂态稳定分析评估方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取待暂态稳定分析评估的电力系统的参数；其中，所述参数包括线路拓扑连接矩阵和运行特征向量；将获取的参数输入预训练好的图神经网络模型，获取模型输出结果；基于模型输出结果完成电力系统暂态稳定分析评估。本发明方法，能够同时提取电网的运行特征和结构特征，对于电网变化的网络拓扑结构(如检修、停运等情况)具有较强的泛化能力；可自动提取不确定特征，具有源荷随机波动条件下电网稳定分析的能力；其稳定评估计算速度快，可实现海量、多类型故障下的快速评估。
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公开(公告)号：CN111222550B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN201911396619.8
申请日：2019-12-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明提供一种用户用电行为确定方法和装置，基于用户用电功率以及预先确定的聚类有效性指标确定最优聚类维度；基于最优聚类维度确定最优聚类种类数；基于最优聚类维度和最优聚类种类数，对用户用电功率进行集成聚类，得到各类用户用电行为模式，可靠性高，且能够确定用户用电行为模式；基于多种单一聚类算法，并采用多数投票法对用户用电功率进行集成聚类，针对随机性负荷具有鲁棒性，聚类误差范围小，聚类结果受噪声、孤立点、采样方法及敏感参数等因素影响较小，保证了用电用户行为聚类的有效性，为后续用户电价制定，需求响应等政策的制定提供了基础。
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公开(公告)号：CN116842712A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310741956.6
申请日：2023-06-21
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，包括以下步骤：1)构建电‑气互联系统调度模型；2)对电‑气互联系统调度模型进行解算，得到N个松弛解，从而构建搜索信息数据集；3)对搜索信息数据集进行评估，得到电‑气互联系统调度模型最优解的上界；4)基于电‑气互联系统调度模型最优解的上界，对电‑气互联系统调度模型进行解算，得到电‑气互联系统调度模型最优解。本发明可以在保证最优性的前提下加速电‑气互联系统调度求解的收敛。
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公开(公告)号：CN114006413B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202111275319.1
申请日：2021-10-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/46 , H02J3/40 , H02J3/48 , G06F17/16 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的电力系统暂态稳定控制方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取电力系统特征向量及邻接矩阵；将邻接矩阵和电力系统特征向量输入预训练好的图神经网络评估模型中，输出电力系统的暂态稳定裕度评估值；基于暂态稳定裕度评估值，判断电力系统的暂态功角稳定性；如不稳定则更新控制策略，如稳定则基于电力系统的暂态功角稳定性判断为稳定时对应的控制策略实现电力系统暂态稳定控制。本发明的方法，利用图神经网络考虑电网的拓扑信息，可实时评估系统的暂态稳定裕度并迭代生成和执行紧急控制策略，从而能够保证大扰动故障后系统中的同步发电机群保持同步运行。
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公开(公告)号：CN114006370A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111277178.7
申请日：2021-10-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种电力系统暂态稳定分析评估方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取待暂态稳定分析评估的电力系统的参数；其中，所述参数包括线路拓扑连接矩阵和运行特征向量；将获取的参数输入预训练好的图神经网络模型，获取模型输出结果；基于模型输出结果完成电力系统暂态稳定分析评估。本发明方法，能够同时提取电网的运行特征和结构特征，对于电网变化的网络拓扑结构(如检修、停运等情况)具有较强的泛化能力；可自动提取不确定特征，具有源荷随机波动条件下电网稳定分析的能力；其稳定评估计算速度快，可实现海量、多类型故障下的快速评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111222550A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911396619.8
申请日：2019-12-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明提供一种用户用电行为确定方法和装置，基于用户用电功率以及预先确定的聚类有效性指标确定最优聚类维度；基于最优聚类维度确定最优聚类种类数；基于最优聚类维度和最优聚类种类数，对用户用电功率进行集成聚类，得到各类用户用电行为模式，可靠性高，且能够确定用户用电行为模式；基于多种单一聚类算法，并采用多数投票法对用户用电功率进行集成聚类，针对随机性负荷具有鲁棒性，聚类误差范围小，聚类结果受噪声、孤立点、采样方法及敏感参数等因素影响较小，保证了用电用户行为聚类的有效性，为后续用户电价制定，需求响应等政策的制定提供了基础。
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公开(公告)号：CN117811098A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311842485.4
申请日：2023-12-28
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/46 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/092 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/00 , H02J3/06 , H02J3/32
Abstract: 本发明公开了一种基于模型强化学习的源网荷储协同优化方法及其相关装置，建立多时间断面源网荷储协同最优潮流优化数学模型，并转化形成强化学习交互决策基本框架；基于得到的强化学习交互决策基本框架构建源网荷储协同时序决策状态迁移模型；对构建的源网荷储协同时序决策状态迁移模型进行训练；基于源网荷储协同时序决策状态迁移模型，通过当前的状态信息与动作选择计算智能体到达的下一个状态和对应的奖励反馈，实现决策过程的样本扩增。本发明大幅度提高策略探索和提升速度，降低预测状态的维度，进而减少动力学拟合误差，使动力学模型在轨迹样本生成中有更好的效果。
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公开(公告)号：CN114006413A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111275319.1
申请日：2021-10-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的电力系统暂态稳定控制方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取电力系统特征向量及邻接矩阵；将邻接矩阵和电力系统特征向量输入预训练好的图神经网络评估模型中，输出电力系统的暂态稳定裕度评估值；基于暂态稳定裕度评估值，判断电力系统的暂态功角稳定性；如不稳定则更新控制策略，如稳定则基于电力系统的暂态功角稳定性判断为稳定时对应的控制策略实现电力系统暂态稳定控制。本发明的方法，利用图神经网络考虑电网的拓扑信息，可实时评估系统的暂态稳定裕度并迭代生成和执行紧急控制策略，从而能够保证大扰动故障后系统中的同步发电机群保持同步运行。
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公开(公告)号：CN118554432A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410618120.1
申请日：2024-05-17
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本申请属于一种配电网运行优化方法，将配电网运行优化模型转化为运筹优化可解形式，从配电网运行优化模型中转化出能够通过强化学习算法求解的变量并修改对应的约束，形成时序决策模型并按照时间断面对配电网运行优化模型进行求解。其中，强化学习算法基于修正的马尔科夫决策模型，状态空间包括受动作空间显式影响的状态张量和不受策略影响的状态特征，受动作空间显式影响的状态张量和不受策略影响的状态特征分别对策略提供反馈奖励信息。本申请能够快速搜索最优取值，尤其是在多断面时序优化过程中，可以大幅提高模型训练效率。
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公开(公告)号：CN117674089A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311591318.7
申请日：2023-11-27
Applicant: 重庆大学 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/00 , H02J13/00 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开一种电力系统机组组合加速方法，包括以下步骤：1)构建电力系统机组组合MILP模型；2)生成多个人工MILP模型，并通过并行的方式收集这些人工MILP模型分支定界初始搜索阶段的信息，从而构建训练数据集；3)利用训练数据集预测离散变量取值；4)基于离散变量取值的预测结果，削减电力系统机组组合问题的离散变量规模，并将削减规模后的离散变量代入电力系统机组组合MILP模型中，求解得到电力系统机组组合。本发明通过收集分支定界初始搜索信息高效即时地建立训练数据集，通过两阶段联合预测保证在线学习的高精度，大幅度降低离散变量规模，从而实现电力系统机组组合加速，满足实际工程对求解效率和求解误差的需求。
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