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公开(公告)号：CN119209748A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411318468.5
申请日：2024-09-20
Applicant: 南京工程学院
Inventor： 刘昀 , 成俊贤 , 郝思鹏 , 刘海涛 , 陆旦宏 , 章心因 , 范瑛 , 卞玉萍 , 吕干云 , 赵翠宇 , 徐波 , 陈丽娟 , 景展 , 陆小花 , 王甦 , 童子建 , 陈强 , 陆安祥 , 冒润泽
Abstract: 本发明提供一种含风电的电网调度策略优化方法和装置，属于电力调度技术领域，方法包括：构建多时间尺度协同优化模型，模型优化目标为运行成本与控制成本之和最低，控制成本包括：重构成本、SVG调节成本、风机弃风成本和负荷中断成本；重构优化获得配电网开关策略；根据配电网开关策略，调整静止无功发生器的无功出力、风机弃风功率与可中断负荷有功功率获得电网调度策略；利用电网调度策略进行电网调度；利用热稳定裕度增量指标对配电网线路热稳定性进行校核；输出通过热稳定性校核的电网调度策略。本发明能够解决静态载流量判断电网系统热稳定引起非必要弃风的问题。
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公开(公告)号：CN115392772A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211134761.7
申请日：2022-09-19
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 南京工程学院
Abstract: 本发明公开了一种电网暂态稳定关键特征筛选方法、装置及系统，包括获取样本数据，样本数据包括图节点特征、邻接矩阵和边特征矩阵；构建神经网络模型，包括自注意力网络层与消息传递网络层；自注意力网络层用于计算图节点特征的自注意力权重系数，并筛选出关键图节点特征；利用筛选出的关键图节点特征、邻接矩阵和边特征矩阵，训练神经网络；基于训练好的神经网络模型，选择正确预测的样本计算图节点特征的自注意力权重系数均值，基于权重系数均值排序结果，筛选输出电网暂态稳定关键特征。本发明能计及电网不同位置故障后切线路导致的网络拓扑的变化，筛选出能反映电网稳定模式与本质的关键特征，仅通过少量关键特征即可进行暂态稳定评估。
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公开(公告)号：CN117556269A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311323383.1
申请日：2023-10-13
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06F18/22 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种暂态稳定关键断面的在线识别方法、装置及系统，方法包括数据库建立、分类器训练与关键断面辨识三个阶段；通过训练好的卷积神经网络分类器判断当前场景是否与数据库匹配，根据匹配结果进行关键断面辨识。本发明由模型与数据融合驱动，分类器的离线训练由模型驱动，运用互补群惯量中心‑相对运动理论，为场景原始数据与暂态稳定关键断面建立因果关系，提高了所提方法及系统在各类场景中的泛化能力；在线分析由数据驱动，通过卷积神经网络分类器判断当前场景是否可与数据库匹配，大量匹配算例直接输出对应断面，少量失配算例基于模型驱动法分析断面并更新数据库，在确保关键断面分析结果可靠性的基础上，显著提高了关键断面分析效率。
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公开(公告)号：CN119692775A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411823936.4
申请日：2024-12-12
Applicant: 南京工程学院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种基于SALSA风险度的关键连锁故障链的辨识方法，属于电力系统连锁故障筛选技术领域，包括确定电力系统的拓扑结构和运行工况，得到连锁故障层数及各层故障序列，计算得到支路开断分布因子矩阵与系统潮流向量，再计算用于表征各线路故障概率的Hub向量和用于表征各线路故障后果的Authority向量并进行Hadamard积，得到SALSA风险度向量，将SALSA风险度向量中的元素进行排序确定下一潜在故障并获取下一潜在故障后的拓扑结构与运行工况进行迭代，输出高风险连锁故障链并按开断线路编号依序输出关键连锁故障链。本发明更有效地解决了电力系统关键连锁故障链的辨识问题，提升了电力系统的安全性和可靠性。
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