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公开(公告)号：CN116233895A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310490208.5
申请日：2023-05-04
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于强化学习的配网5G通信节点优化方法、设备及介质，该方法包括：1、从5G配网中获取节点的位置以及发射功率；2、建立5G配网强化学习模型，其中，强化学习模型由策略体和执行体组成；3、利用演员—评论家AC算法训练5G配网强化学习模型。本发明能保证信息高利用率和无线通信的实时性需求，并能找出5G配网节点最优的发射功率，从而能确保配网可以安全高效的运行。
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公开(公告)号：CN115935262B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310013039.6
申请日：2023-01-05
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽尚特杰电力技术有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/214 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种图数据驱动的配电网拓扑辨识方法、电子设备及存储介质，该方法包括：1、将配电网中的所有母线单元作为节点，所有的线路作为边，获取配电网的拓扑图；2、获取并预处理母线单元的输出电压和断路器状态数据，并作为训练样本的输入与输出；3、构建小波线图注意力网络并初始化网络参数；4、训练小波线图注意力网络并保存训练完成的网络模型；5、以母线单元实时的电压序列作为输入，利用ARMA模型预测缺失的母线单元电压序列后，通过训练完成的网络模型计算断路器状态，实现配电网拓扑辨识。本发明能获得更加精确的配电网运行拓扑信息；且能让拓扑辨识的计算效率能满足实时性要求，从而使配电网运行拓扑的辨识过程更智能。
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公开(公告)号：CN116154872A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310374222.9
申请日：2023-04-10
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种适应功率需求变化的孤岛微电网分布式实时调度方法，包括：每个分布式电源的上层调度单元都实时地计算当地的输出功率增量，并计算实时的优化梯度值，再通过分布式通信得到相邻上层调度单元的优化梯度值，然后利用分布式实时调度算法依次计算目标优化量、约束优化量和对偶变量，最后将得到的约束优化量作为功率参考值输出给底层控制系统，并循环执行控制步骤。本发明能够根据微电网中实时的功率需求及时调整调度结果，实时跟踪动态的最优结果，为各分布式电源的底层控制系统提供实时的最优输出功率参考值，从而降低微电网的整体能源消耗以及各分布式电源之间的通信频次。
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公开(公告)号：CN115935262A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202310013039.6
申请日：2023-01-05
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽尚特杰电力技术有限公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06F18/214 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种图数据驱动的配电网拓扑辨识方法、电子设备及存储介质，该方法包括：1、将配电网中的所有母线单元作为节点，所有的线路作为边，获取配电网的拓扑图；2、获取并预处理母线单元的输出电压和断路器状态数据，并作为训练样本的输入与输出；3、构建小波线图注意力网络并初始化网络参数；4、训练小波线图注意力网络并保存训练完成的网络模型；5、以母线单元实时的电压序列作为输入，利用ARMA模型预测缺失的母线单元电压序列后，通过训练完成的网络模型计算断路器状态，实现配电网拓扑辨识。本发明能获得更加精确的配电网运行拓扑信息；且能让拓扑辨识的计算效率能满足实时性要求，从而使配电网运行拓扑的辨识过程更智能。
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公开(公告)号：CN114512986A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210170845.X
申请日：2022-02-23
申请人： 合肥工业大学
摘要： 一种并网逆变器的无源LCL滤波器参数优化设计方法，属于新能源并网逆变器发电技术领域，解决试凑法设计LCL滤波器参数不精确以及现有的基于粒子群算法的LCL滤波器参数未全面考虑LCL滤波器参数与系统性能之间存在的相互影响、相互制约的关系的问题；构建谐波衰减比模型、阻尼损耗模型以及利用双重傅里叶分析逆变器侧输出电压在开关频率、倍频及其边频带处的谐波含量，建立网侧电流THD模型，通过数学模型将LCL滤波器参数与系统性能之间的关联，在图像上直观地表现出来，性能之间在参数的选取上相互制约，分析图像且考虑多方面条件后，确定符合多方面条件的参数取值范围，再通过粒子群算法在得到符合衰减比、THD、阻尼损耗和成本四方面都最优的参数值。
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公开(公告)号：CN117880984A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410087986.4
申请日：2024-01-22
申请人： 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 合肥工业大学
IPC分类号： H04W72/1268 , H04W72/541 , H04B17/345 , H04B17/391
摘要： 本发明公开了一种基于干扰预测的主动配电网上行链路5G通信资源分配方法，包括：1、建立主动配电网上行链路5G通信模型；2、根据干扰历史数据建立干扰预测模型，并对数据传输过程中的干扰进行预测；3、根据干扰预测值确定主动配电网上行链路5G通信网络数据传输过程中的平均信噪比和数据包发射功率；4、根据发射功率，对上行链路5G通信网络数据传输过程中通信资源分配问题进行建模；5、将资源分配模型转换成MDP模型；6、根据资源分配MDP模型，采用基于DDQN的深度强化学习算法训练模型。本发明能让主动配电网上行链路5G网络通信资源分配更加合理；且满足实时性的要求，从而使主动配电网上行链路的数据传输过程更加智能。
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公开(公告)号：CN117713206A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311730802.3
申请日：2023-12-15
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司
摘要： 本发明公开了一种主动配电网中延迟自适应电压的鲁棒控制方法，包括：1、获取主动配电网的基本参数信息；2、预测主动配电网参数信息的置信区间；3、建立主动配电网操作状态范围集合；4、建立主动配电网区域协同鲁棒无功电压控制模型；5、利用POMDP模型重新建模鲁棒电压控制问题；6、采用多智能体强化学习算法训练区域协同鲁棒无功电压控制的POMDP模型；7、通过延迟自适应处理，生成具有延迟自适应特性的鲁棒无功电压控制模型，并部署在配电网的各个分区中。本发明能让主动配电网的电压控制方案在延迟值未知的情况下具有延迟自适应特性，实现鲁棒的电压控制，并能提高光伏逆变器的调度效率，有效抑制配电网的节点电压波动。
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公开(公告)号：CN116298699A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310510415.2
申请日：2023-05-08
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明公开了一种基于小波优化和图卷积神经网络的配电网故障辨识方法，包括：采样配电网发生故障时的三相电压、三相电流及此时配电网的节点编码作为原始故障数据；搭建配电网故障辨识模型，包括：对原始故障数据进行小波变换得到初始特征向量；对传统GCN模型进行添加初始残差技术和单位映射技术，得到深层图卷积神经网络。本发明不仅能解决配电网发生故障时特征不明显的问题，还能通过构建的故障定位及故障分类的改进的图卷积神经网络提高故障辨识精度。
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公开(公告)号：CN114512986B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210170845.X
申请日：2022-02-23
申请人： 合肥工业大学
摘要： 一种并网逆变器的无源LCL滤波器参数优化设计方法，属于新能源并网逆变器发电技术领域，解决试凑法设计LCL滤波器参数不精确以及现有的基于粒子群算法的LCL滤波器参数未全面考虑LCL滤波器参数与系统性能之间存在的相互影响、相互制约的关系的问题；构建谐波衰减比模型、阻尼损耗模型以及利用双重傅里叶分析逆变器侧输出电压在开关频率、倍频及其边频带处的谐波含量，建立网侧电流THD模型，通过数学模型将LCL滤波器参数与系统性能之间的关联，在图像上直观地表现出来，性能之间在参数的选取上相互制约，分析图像且考虑多方面条件后，确定符合多方面条件的参数取值范围，再通过粒子群算法在得到符合衰减比、THD、阻尼损耗和成本四方面都最优的参数值。
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公开(公告)号：CN116400172A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310595273.4
申请日：2023-05-22
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 国网安徽省电力有限公司
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明公开一种基于随机矩阵的云边协同配电网故障检测方法及系统，所述方法包括采集当前时刻的配电网数据；利用神经网络模型对所述配电网数据进行处理，计算实际值与预测值之间的误差，神经网络模型部署在边缘设备中；基于误差判断当前时刻配电网是否发生故障；若否，则将当前时刻的配电网数据重新输入至所述神经网络模型；若是，则将当前时刻的配电网数据上传至区域主站；在区域主站中，基于随机矩阵，融合配电网历史数据和所述边缘设备上传的实时故障数据，对故障进行定位分析；本发明在边缘侧使用神经网络进行故障初步分析，在云端利用基于随机矩阵的方法来进行集中分析，提高了故障定位速度和准确度。
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