-
公开(公告)号:CN113890112B
公开(公告)日:2023-09-15
申请号:CN202111147877.X
申请日:2021-09-29
申请人: 合肥工业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: H02J3/46
摘要: 本发明属于电力系统技术领域,更具体地,涉及一种基于数据驱动的电网前瞻优化调度辅助决策方法。定义电网下一调度时刻至未来一段时间内的调度时刻的区间为前瞻调度窗口,定义电网前瞻调度窗口内各调度时刻的机组输出功率组成的序列为该前瞻调度窗口的前瞻调度巡航路径。首先建立包含节点拓扑结构、机组物理参数、电网系统物理参数、调度目标以及滚动刷新的前瞻调度窗口内电网日内短期负荷预测数据在内的电网调度模型,然后以多场景并行学习的Asynchronous Advantage Actor‑Critic算法作为框架构建调度智能体,通过将前瞻调度窗口的状态矩阵输入到调度智能体中,从而得到下一时刻前瞻窗口的前瞻调度巡航路径。
-
公开(公告)号:CN115276115A
公开(公告)日:2022-11-01
申请号:CN202210843996.7
申请日:2022-07-18
申请人: 合肥工业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
摘要: 本发明涉及电力系统技术领域,尤其涉及一种基于LSTM的电网前瞻调度方法,包括以下步骤:S1、定义电网下一调度时刻至未来一段时间内的调度时刻的区间为前瞻调度窗口,其中包括定义调度决策周期时长、日内前瞻调度窗口数量、单个前瞻窗口内调度时刻数量;S2、获取电网支路物理参数、节点拓扑结构信息、节点物理参数、节点上对应机组物理参数。本发明能够实现对电网未来一段时间内的调度做出快速、有效的决策,为调度员提供调度控制的辅助决策手段,利用长短期记忆网络与电网模型进行交互,解决了长期依赖问题,利用奖励约束策略优化方法对智能体进行训练,将约束作为惩罚信号引入奖励函数中,解决了强化学习寻找奖励函数漏洞的问题。
-
公开(公告)号:CN113890112A
公开(公告)日:2022-01-04
申请号:CN202111147877.X
申请日:2021-09-29
申请人: 合肥工业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: H02J3/46
摘要: 本发明属于电力系统技术领域,更具体地,涉及一种基于数据驱动的电网前瞻优化调度辅助决策方法。定义电网下一调度时刻至未来一段时间内的调度时刻的区间为前瞻调度窗口,定义电网前瞻调度窗口内各调度时刻的机组输出功率组成的序列为该前瞻调度窗口的前瞻调度巡航路径。首先建立包含节点拓扑结构、机组物理参数、电网系统物理参数、调度目标以及滚动刷新的前瞻调度窗口内电网日内短期负荷预测数据在内的电网调度模型,然后以多场景并行学习的Asynchronous Advantage Actor‑Critic算法作为框架构建调度智能体,通过将前瞻调度窗口的状态矩阵输入到调度智能体中,从而得到下一时刻前瞻窗口的前瞻调度巡航路径。
-
公开(公告)号:CN115204056A
公开(公告)日:2022-10-18
申请号:CN202210907638.8
申请日:2022-07-29
申请人: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明公开了一种电网前瞻优化调度方法及系统,包括:根据实际电网环境,确定当前时段的观测量;将所述当前时间的观测量输入到训练后的前瞻调度决策智能体中,得到前瞻调度巡航路径,根据所述前瞻调度巡航路径进行电网前瞻优化调度,其中,训练后的前瞻调度决策智能体通过约束强化学习方法训练得到,该方法及系统能够具有智能化水平高以及决策效率高的特点。
-
公开(公告)号:CN114493925A
公开(公告)日:2022-05-13
申请号:CN202210124475.6
申请日:2022-02-10
申请人: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
摘要: 本发明公开了一种基于BERT与GCNN混合网络的非侵入式负荷分解方法,其步骤包括:1、采集居民用电负荷电力入口处的功率负荷数据并进行预处理;2、构建BERT‑GCNN负荷分解模型,包括输入层、功率嵌入层、BERT编码层、门控卷积层GCNN、解码输出层;3、利用数据集进行模型训练,从而得到负荷功率分解序列,实现非侵入式负荷分解。本发明能有效解决原非侵入式负荷分解中使用RNN及其变体网络带来的输入输出序列信息的长时依赖问题,所提出的模型能够实现并行计算,通过改进BERT模型降低了该结构层的时间与空间复杂度,同时对于引入的GCNN网络也实现了对负荷特征的关键筛选。
-
公开(公告)号:CN111291691A
公开(公告)日:2020-06-16
申请号:CN202010096393.6
申请日:2020-02-17
申请人: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的变电站二次设备仪表盘读数检测方法,包括:1、基于YOLOv3算法对仪表盘图像进行定位分类训练;2、利用训练好的YOLOv3模型,对所获取的实时图像进行仪表盘定位分类并进行裁剪保存;3、若分类结果为变压器温度表,使用hough变换获取温度表图像基准水平线和指针线,否则,使用OPENCV OCR和hough变换获取电流表和电压表图像类别标签、数字量程和指针线;4、计算仪表盘读数,并在边缘侧保存读数数据;5、巡检机器人完成一次周期巡检后,将所有仪表盘读数通过无线网络上传至云端服务器。本发明能提高变电站无人抄表的数据检测率,从而满足变电站设备故障诊断的实际需求。
-
公开(公告)号:CN112969164B
公开(公告)日:2022-03-22
申请号:CN202110208132.3
申请日:2021-02-24
申请人: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
摘要: 本发明公开了一种基于5G网络中D2D辅助的智能变电站通信无线资源分配方法,其步骤包括:1、构造最优簇划分算法,将智能变电站中的传感器进行簇划分;2、对传感器、边缘网关和巡检机器人进行初始功率分配;3、对传感器、边缘网关和巡检机器人进行信道分配;4、对传感器、边缘网关和巡检机器人的功率分配进行改进。本发明能够支持智能变电站中传感器和巡检机器人的协同数据采集与资源分配,并在保证系统吞吐量的同时最大化频谱效率。
-
公开(公告)号:CN112969164A
公开(公告)日:2021-06-15
申请号:CN202110208132.3
申请日:2021-02-24
申请人: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
摘要: 本发明公开了一种基于5G网络中D2D辅助的智能变电站通信无线资源分配方法,其步骤包括:1、构造最优簇划分算法,将智能变电站中的传感器进行簇划分;2、对传感器、边缘网关和巡检机器人进行初始功率分配;3、对传感器、边缘网关和巡检机器人进行信道分配;4、对传感器、边缘网关和巡检机器人的功率分配进行改进。本发明能够支持智能变电站中传感器和巡检机器人的协同数据采集与资源分配,并在保证系统吞吐量的同时最大化频谱效率。
-
公开(公告)号:CN111142049A
公开(公告)日:2020-05-12
申请号:CN202010049713.2
申请日:2020-01-16
申请人: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
摘要: 本发明公开了一种基于边云协同机制的变压器智能故障诊断方法,包括:1云端预训练ResNet-18网络、ResNet-50-1,2和LSTM网络模型;2由边缘端采集并预处理变压器故障特征变量数据,并上传数据至云端;3利用边缘端ResNet-18网络和云端ResNet-50-1网络对变压器故障类型进行协同判别;4若出现新故障类型,云端重新构建训练ResNet-18网络和ResNet-50-2网络;5云端定时重新训练ResNet-18网络,利用边云协同机制更新边缘端网络参数;6若边缘端向云端传输的过程中产生数据丢包,基于LSTM网络预测丢失的数据。本发明能提高变压器故障的状态检测率。
-
公开(公告)号:CN111291691B
公开(公告)日:2022-03-15
申请号:CN202010096393.6
申请日:2020-02-17
申请人: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号: G06V20/10 , G06V10/26 , G06V30/148 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V30/19 , G06K9/62
摘要: 本发明公开了一种基于深度学习的变电站二次设备仪表盘读数检测方法,包括:1、基于YOLOv3算法对仪表盘图像进行定位分类训练;2、利用训练好的YOLOv3模型,对所获取的实时图像进行仪表盘定位分类并进行裁剪保存;3、若分类结果为变压器温度表,使用hough变换获取温度表图像基准水平线和指针线,否则,使用OPENCV OCR和hough变换获取电流表和电压表图像类别标签、数字量程和指针线;4、计算仪表盘读数,并在边缘侧保存读数数据;5、巡检机器人完成一次周期巡检后,将所有仪表盘读数通过无线网络上传至云端服务器。本发明能提高变电站无人抄表的数据检测率,从而满足变电站设备故障诊断的实际需求。
-
-
-
-
-
-
-
-
-