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公开(公告)号：CN113515829B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110557643.6
申请日：2021-05-21
申请人： 华北电力大学(保定) , 国网北京市电力公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/04 , G06N3/094 , G06F111/04
摘要： 本发明提供了一种用于极寒灾害下输电线路金具缺陷的态势感知方法，建立第一级检测模型及第二级分类模型，获取极寒灾害下金具目标数据集及缺陷数据集，通过极寒灾害下金具目标数据集及缺陷数据集训练第一级检测模型及第二级分类模型，将第一级检测模型及第二级分类模型级联；将待检测的输电线路航拍图像输入训练后的第一级检测模型中，得到金具图像和标签，将金具图像和标签同时输入训练后的第二级分类模型中，得到金具的缺陷情况。本发明提供的用于极寒灾害下输电线路金具缺陷的态势感知方法，实现了模型的可持续学习，节约了模型占用空间，保证了模型在学习新的分类任务的同时不会忘记旧分类任务，提高了模型对不同缺陷程度的金具的识别能力。
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公开(公告)号：CN113269371A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110698563.2
申请日：2021-06-23
申请人： 华北电力大学(保定) , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 朱晓荣 , 司羽 , 王东升 , 李信 , 肖娜 , 李坚 , 吴佳 , 彭柏 , 来骥 , 陈重韬 , 尚芳剑 , 刘超 , 孟德 , 李硕 , 娄竞 , 张少军 , 谢旭 , 郭立财 , 张雁忠 , 陈军法 , 高全成 , 刘德坤 , 刘庆时 , 席嫣娜 , 韦凌霄 , 王舒 , 刘若诗
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/36 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F119/06
摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱的智能配电网供电综合性能评估方法及系统，方法包括步骤：获取待评估智能配电网的物理空间多源数据，建立智能配电网供电系统的数字化模型；对智能配电网供电系统的数字化模型的特征进行分析，基于知识图谱，以清洁性、经济性、灵活性和可靠性四个方面建立智能配电网供电综合性能评估指标体系；采用层次分析法和熵权法确定智能配电网供电综合性能评估指标的指标权重，并根据设定的指标等级及其对应的指标权重采用模糊评价方法进行智能配电网供电综合性能评估，得到评估结果。本发明提供的方法及系统，利用知识图谱建立更加完善的智能配电网评估指标体系，采用组合权重进行评估，对智能配电网的优化运行具有指导作用。
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公开(公告)号：CN113496102A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110756805.9
申请日：2021-07-05
申请人： 华北电力大学(保定) , 国网北京市电力公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
发明人： 赵振兵 , 强一凡 , 王东升 , 李信 , 肖娜 , 李坚 , 吴佳 , 彭柏 , 杨睿 , 刘昀 , 王艺霏 , 李贤 , 苏丹 , 那琼澜 , 娄竞 , 张少军 , 谢旭 , 张宇 , 路剑敏 , 张雁忠 , 陈军法 , 高全成 , 刘德坤 , 刘庆时 , 席嫣娜 , 韦凌霄 , 王舒 , 刘若诗
IPC分类号： G06F30/27 , G06F113/04 , G06F119/06
摘要： 本发明公开了一种基于改进BiGRU的配网超短期功率态势预测方法，包括以下步骤：功率数据预处理；对预处理后的功率数据进行多阶离散小波分解，之后对每条频率分量做单波重构；根据训练验证和滑动窗口策略划分出数据集及其输入输出格式；搭建基于小波变换和自注意力机制的BiGRU深度预测模型，其由两层双向门控循环单元和自注意力模块构成；将不同分量的训练数据集与验证数据集输入对应BiGRU深度预测模型，进行模型的训练和验证；将预测数据集输入BiGRU深度预测模型，将不同频率分量的预测结果相加得到最终模型预测值。本发明搭建基于小波变换和自注意力机制的BiGRU深度模型，改善了传统模型的过拟合现象，提高了模型预测精度，加快了模型收敛速度。
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公开(公告)号：CN113515829A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110557643.6
申请日：2021-05-21
申请人： 华北电力大学(保定) , 国网北京市电力公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种用于极寒灾害下输电线路金具缺陷的态势感知方法，建立第一级检测模型及第二级分类模型，获取极寒灾害下金具目标数据集及缺陷数据集，通过极寒灾害下金具目标数据集及缺陷数据集训练第一级检测模型及第二级分类模型，将第一级检测模型及第二级分类模型级联；将待检测的输电线路航拍图像输入训练后的第一级检测模型中，得到金具图像和标签，将金具图像和标签同时输入训练后的第二级分类模型中，得到金具的缺陷情况。本发明提供的用于极寒灾害下输电线路金具缺陷的态势感知方法，实现了模型的可持续学习，节约了模型占用空间，保证了模型在学习新的分类任务的同时不会忘记旧分类任务，提高了模型对不同缺陷程度的金具的识别能力。
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公开(公告)号：CN113496102B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202110756805.9
申请日：2021-07-05
申请人： 华北电力大学 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 赵振兵 , 强一凡 , 王东升 , 李信 , 肖娜 , 李坚 , 吴佳 , 彭柏 , 杨睿 , 刘昀 , 王艺霏 , 李贤 , 苏丹 , 那琼澜 , 娄竞 , 张少军 , 谢旭 , 张宇 , 路剑敏 , 张雁忠 , 陈军法 , 高全成 , 刘德坤 , 刘庆时 , 席嫣娜 , 韦凌霄 , 王舒 , 刘若诗
IPC分类号： G06F30/27 , G06F113/04 , G06F119/06
摘要： 本发明公开了一种基于改进BiGRU的配网超短期功率态势预测方法，包括以下步骤：功率数据预处理；对预处理后的功率数据进行多阶离散小波分解，之后对每条频率分量做单波重构；根据训练验证和滑动窗口策略划分出数据集及其输入输出格式；搭建基于小波变换和自注意力机制的BiGRU深度预测模型，其由两层双向门控循环单元和自注意力模块构成；将不同分量的训练数据集与验证数据集输入对应BiGRU深度预测模型，进行模型的训练和验证；将预测数据集输入BiGRU深度预测模型，将不同频率分量的预测结果相加得到最终模型预测值。本发明搭建基于小波变换和自注意力机制的BiGRU深度模型，改善了传统模型的过拟合现象，提高了模型预测精度，加快了模型收敛速度。
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公开(公告)号：CN117728405B
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410161919.2
申请日：2024-02-05
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/04 , G06N3/084
摘要： 本说明书涉及电力系统控制技术领域，提供了一种基于混合学习网络大模型的电力系统态势感知方法及装置，该方法包括：实时获取目标电力系统中多个发电机节点的暂态能量及运行状态；根据暂态能量确定目标电力系统当前的暂态能量裕度和时间裕度，并将暂态能量和运行状态融合为态势感知综合变量数据；将暂态能量裕度、时间裕度和态势感知综合变量输入至预训练的极限学习机，以预测目标电力系统的稳定性；其中，极限学习机的输入层权值和隐含层偏差在预训练时基于LM算法修正且基于粒子群算法全局寻优，极限学习机的输出层权值在预训练时基于最小二乘法确定。本说明书实施例可以提高电力系统态势感知的预测速度和预测精度。
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公开(公告)号：CN117613983B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202410090946.5
申请日：2024-01-23
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本说明书涉及电力技术领域，尤其涉及基于融合规则强化学习的储能充放电控制决策方法及装置，应用于电网及用户侧光伏储能设备，包括：将任意时间段的用户用电功率、储能电池的荷电状态、室外温度、太阳光辐照度、电网用电单价、电网卖电单价，确定状态空间；将状态空间输入至基于融合规则强化学习的充放电控制决策模型，得到最优充放电决策变量，其中最优充放电决策变量包括：储能电池最优充放电功率及最优系数，基于融合规则强化学习的充放电控制决策模型通过样本状态空间、光伏发电不确定模型训练得到。本说明书融合预先定义规则，提高强化学习训练收敛至最优充放电控制策略的速度，提高用电经济性，降低电网功率波动和负担。
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公开(公告)号：CN117595346B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410072211.X
申请日：2024-01-18
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本说明书实施例提供基于强化学习的充放电策略网络训练方法和储能控制方法，包括构建充放电序贯决策模型；获取第k时间段的用电单价、用户电力负荷以及储能电池的荷电状态作为第k时间段的状态；根据第k时间段的状态、充放电序贯决策模型确定第k时间段储能电池的充放电功率动作；根据第k时间段的充放电功率动作和预先设置的奖励函数计算得到第k时间段的奖励，奖励函数包括效益奖励、退化奖励和负荷均衡奖励；利用第k时间段的奖励训练模型直至训练完成得到充放电策略网络。本方法基于强化学习构建了充放电序贯决策模型并设计了考虑了储能电池性能退化因素的奖励函数，充分利用了储能电池削峰填谷的能力，减少了电池容量损失和能源损失。
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公开(公告)号：CN115660226A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211593076.0
申请日：2022-12-13
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , H02J3/00 , G06F111/04
摘要： 本文提供了一种电力负荷的预测模型构建方法和基于数字孪生的构建装置，其中方法包括：获取目标地区的历史影响因素；对历史影响因素进行归一化处理；将处理后的历史影响因素代入预设的耦合模型，得到耦合数据；将耦合数据输入至神经网络模型，得到神经网络模型的预测值；根据预测值与对应的电力负荷实际值建立目标函数以及目标函数的约束条件；通过优化算法对所述目标函数进行优化，得到目标函数的最优解；将最优解对应的权重和偏置分别作为神经网络模型的最优权重和最优偏置；根据最优权重和最优偏置，确定优化后的神经网络模型为电力负荷的预测模型。本文通过构建得到的预测模型能够预测电力系统未来的电力负荷状况。
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公开(公告)号：CN115561583A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211561846.3
申请日：2022-12-07
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本文涉及电力设备技术领域，尤其涉及一种基于数字孪生技术的电力设备巡检方法、装置及系统，包括获取电力设备信息，所述电力设备信息包括电力设备所处的环境信息、电力设备的运行数据信息以及电力设备的线路信息；根据所述电力设备信息以及数字孪生技术构建电力数字孪生模型；对构建的所述电力数字孪生模型进行仿真监测，确定所述电力设备是否出现异常。通过本发明实施例，实现了对电网的数据进行自动采集，对特征数据进行提取，利用数字孪生技术，构建出虚拟的电力数字孪生模型来仿真电力设备，能够定量化地对运行数据进行异常监测，计算出巡检时间，从而提高监测效率。
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