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公开(公告)号：CN110879917A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911088617.2
申请日：2019-11-08
申请人： 北京交通大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于迁移学习的电力系统暂态稳定自适应评估方法，该方法将故障切除后发电机功角轨迹簇的27个几何特征的时序数据作为原始输入特征；构建基于卷积神经网络的暂稳预测模型，它由输入特征、卷积层1、池化层1、卷积层2、池化层2、全连接层、分类层和输出结果组成；并改进反向传播算法的损失函数；最后利用迁移学习策略，将一种运行方式和拓扑结构系统下得到的预训练模型的网络结构、两个卷积层、两个池化层和全连接层的参数都迁移到新模型，仅随机初始化分类层的参数，在新的运行方式和拓扑结构下，用新场景下的训练样本集对分类层进行训练，即可使新模型很快地跟踪电力系统的运行方式和拓扑结构的变化，保持较高预测准确率。
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公开(公告)号：CN108832619A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810534682.2
申请日：2018-05-29
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种基于卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估方法，该方法将电力系统中WAMS系统采集到的各母线电压幅值和相角的时域响应信息作为原始输入特征；借鉴处理图片像素的方法，通过卷积神经网络和Dropout技术构建电力系统暂态稳定评估模型。该模型由输入层、卷积层、池化层、全连接层和Softmax输出层组成。本发明无需人工提取输入特征，而是根据WAMS系统得到的实时响应信息，直接进行电力系统暂态稳定性判断；本发明大大减少了网络训练参数，减小了训练难度，提高了训练效率，有效地防止了过拟合，具有较高的评估准确率和极强的泛化能力。
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公开(公告)号：CN110943453B
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN201911342187.2
申请日：2019-12-23
申请人： 北京交通大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明提供了面向迁移学习的电力系统故障样本生成及模型构建方法，其中，电力系统暂态稳定评估模型构建方法包括：获取初始电力系统暂态稳定评估模型；得到电力系统故障样本；将电力系统故障样本输入到初始电力系统暂态稳定评估模型，得到初始电力系统暂态稳定评估模型对应的全连接层的输出结果；将全连接层的输出结果作为初始电力系统暂态稳定评估模型的分类层的输入特征；基于电力系统故障样本中的暂态稳定和暂态失稳样本，训练分类层，得到满足评估要求的电力系统暂态稳定评估模型。本发明解决了电力系统运行方式和拓扑结构发生较大变化时，原有电力系统暂态稳定评估模型不再适用，重新训练一个电力系统暂态稳定评估模型耗时耗内存的问题。
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公开(公告)号：CN108054768B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN201711352495.4
申请日：2017-12-15
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： H02J3/24
摘要： 本发明公开了一种基于主成分分析的电力系统暂态稳定评估方法，基于WAMS系统得到故障切除后25周波内所有发电机转子角的时域轨迹，标准化处理后进行主成分分析；对于第一主成分方差贡献率大于85％的算例，构建第一主成分虚拟发电机；以时间为参变量，将第一主成分虚拟发电机的转子角和对应的等值输出功率、等值机械功率逐个时刻地映射到二维坐标中，形成第一主成分虚拟发电机的P‑δ映象轨迹。利用等面积法则计算第一主成分虚拟发电机的稳定裕度，此计算得到的暂态稳定裕度记为原始系统的暂态稳定裕度。本发明无需建模和仿真，仅需故障切除后实时响应信息，即可判断系统稳定性，实现了完全基于响应的在线暂态稳定判断。
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公开(公告)号：CN110943453A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911342187.2
申请日：2019-12-23
申请人： 北京交通大学 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明提供了面向迁移学习的电力系统故障样本生成及模型构建方法，其中，电力系统暂态稳定评估模型构建方法包括：获取初始电力系统暂态稳定评估模型；得到电力系统故障样本；将电力系统故障样本输入到初始电力系统暂态稳定评估模型，得到初始电力系统暂态稳定评估模型对应的全连接层的输出结果；将全连接层的输出结果作为初始电力系统暂态稳定评估模型的分类层的输入特征；基于电力系统故障样本中的暂态稳定和暂态失稳样本，训练分类层，得到满足评估要求的电力系统暂态稳定评估模型。本发明解决了电力系统运行方式和拓扑结构发生较大变化时，原有电力系统暂态稳定评估模型不再适用，重新训练一个电力系统暂态稳定评估模型耗时耗内存的问题。
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公开(公告)号：CN108054768A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711352495.4
申请日：2017-12-15
申请人： 北京交通大学
IPC分类号： H02J3/24
摘要： 本发明公开了一种基于主成分分析的电力系统暂态稳定评估方法，基于WAMS系统得到故障切除后25周波内所有发电机转子角的时域轨迹，标准化处理后进行主成分分析；对于第一主成分方差贡献率大于85％的算例，构建第一主成分虚拟发电机；以时间为参变量，将第一主成分虚拟发电机的转子角和对应的等值输出功率、等值机械功率逐个时刻地映射到二维坐标中，形成第一主成分虚拟发电机的P‑δ映象轨迹。利用等面积法则计算第一主成分虚拟发电机的稳定裕度，此计算得到的暂态稳定裕度记为原始系统的暂态稳定裕度。本发明无需建模和仿真，仅需故障切除后实时响应信息，即可判断系统稳定性，实现了完全基于响应的在线暂态稳定判断。
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公开(公告)号：CN107992975A
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201711342488.6
申请日：2017-12-14
申请人： 北京交通大学
摘要： 一种融合历史数据和实时影响因素的精细化负荷预测方法，其核心在于提高负荷预测的精度。随着智能电网技术的飞速发展，对负荷预测的精度提出了越来越高的要求。融合负荷、天气等多源数据，本发明提出了针对不同的日属性分别建相应的预测模型和在特定地区建立能够适用于所有日属性的通用型预测模型。首先，利用相关系数定量分析负荷与温度、湿度等各天气影响因素之间的相关程度；其次，用函数拟合主要影响因素对负荷的非线性影响趋势；最后，建立两种预测模型，对浙江省某地级市2013年的负荷进行预测，预测结果表明本发明所提方法的预测精度明显高于传统预测方法的预测精度。本发明在现有研究基础上，显著提高了预测精度。
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