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公开(公告)号：CN114781458A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210481128.9
申请日：2022-05-05
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
摘要： 本发明公开了一种基于自适应小波和注意力机制的时频记忆神经网络的配电网初期故障识别方法，包括：1、对采集到的电流和电压数据进行预处理并划分数据集；2、设计基于自适应小波变换的时频记忆递归神经网络核心结构；3、构建基于自适应小波变换和Attention机制的时频记忆递归神经网络；4、基于自适应小波和Attention机制的时频记忆递归神经网络得到测试集样本的输出结果。本发明通过基于自适应小波变换和Attention机制的时频记忆递归神经网络来提供时间序列的细粒度分析，可以动态的捕获数据在时域和频域上的特征，以提高初期故障的识别精度，满足了准确化快速化的实际需求。
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公开(公告)号：CN114781458B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202210481128.9
申请日：2022-05-05
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC分类号： G06F18/2415 , G06F18/2131 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/047 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于自适应小波和注意力机制的时频记忆神经网络的配电网初期故障识别方法，包括：1、对采集到的电流和电压数据进行预处理并划分数据集；2、设计基于自适应小波变换的时频记忆递归神经网络核心结构；3、构建基于自适应小波变换和Attention机制的时频记忆递归神经网络；4、基于自适应小波和Attention机制的时频记忆递归神经网络得到测试集样本的输出结果。本发明通过基于自适应小波变换和Attention机制的时频记忆递归神经网络来提供时间序列的细粒度分析，可以动态的捕获数据在时域和频域上的特征，以提高初期故障的识别精度，满足了准确化快速化的实际需求。
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公开(公告)号：CN114977205B
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202210653051.9
申请日：2022-06-09
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进自适应惯性权重的主动配电网电压控制方法，其步骤包括：1、获取分布式电源的特征参数，对获得的数据进行预处理；2、构建邻接矩阵和无向图模型；3、采用STGCN进行训练确定分区方案；4、在分区方案的基础上设定有源配电系统中以电压偏差和网络损耗最小为目标函数；5、确定约束条件；6、采用自适应惯性权重改进的粒子群优化算法方法进行电压控制的寻优。本发明无需额外获取冗杂的配电网参数即可实现孤岛分区任务，从而能实现电网网损和电压偏差最小的优化控制目标，并能提高电压质量。(56)对比文件鲍祚睿;孙强;韩林.一种基于改进粒子群算法的主动配电网优化运行分析方法.自动化应用.2017,(05),121-123+126.
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公开(公告)号：CN116647052B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310899524.8
申请日：2023-07-21
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： H02J13/00 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H04L67/12
摘要： 本发明公开了基于多边云协同的智能变电站自动控制调度方法及系统，所述方法包括：根据变电站中传感器的位置确定边缘设备数目以及所处位置；变电站中传感器采集变电站内各类数据并通过数据流传输；将数据流分配到边缘设备或者云端，计算云端传输消耗；根据云端传输消耗以及边缘设备消耗的成本分别计算云端和边缘设备的收益；以收益最大为目标构建目标函数并建立约束条件；对目标函数求解，得出变电站的传感器数据流优化调度方案；本发明的优点在于：实现计算资源的合理分配的同时保证系统收益最大化，满足实际应用需求。
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公开(公告)号：CN116647052A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310899524.8
申请日：2023-07-21
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： H02J13/00 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H04L67/12
摘要： 本发明公开了基于多边云协同的智能变电站自动控制调度方法及系统，所述方法包括：根据变电站中传感器的位置确定边缘设备数目以及所处位置；变电站中传感器采集变电站内各类数据并通过数据流传输；将数据流分配到边缘设备或者云端，计算云端传输消耗；根据云端传输消耗以及边缘设备消耗的成本分别计算云端和边缘设备的收益；以收益最大为目标构建目标函数并建立约束条件；对目标函数求解，得出变电站的传感器数据流优化调度方案；本发明的优点在于：实现计算资源的合理分配的同时保证系统收益最大化，满足实际应用需求。
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公开(公告)号：CN117135658A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311128361.X
申请日：2023-09-01
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明公开了基于5G基站资源参与电网需求响应的控制方法及装置，包括：各个基站与用电家庭均连接至配电网；基于最小化系统功率波动的要求构建目标函数；构建出基站传输数据预测模型；对目标函数进行转换并构建基站通信服务质量约束条件；构建深度LSTM负荷预测模型，求解目标函数中的部分未知参数；构建非预期约束并将目标函数调整为包含非预期约束的目标函数；计算出满足基站通信服务质量约束条件并使得包含非预期约束的目标函数最小的决策变量，得到预测的下一时刻所要传输的数据包大小状态，基站基于该预测结果给用户传输数据包；本发明的优点在于：满足最小化功率调节的需求，从而电网需求响应效果好。
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公开(公告)号：CN114977205A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210653051.9
申请日：2022-06-09
申请人： 合肥工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于改进自适应惯性权重的主动配电网电压控制方法，其步骤包括：1、获取分布式电源的特征参数，对获得的数据进行预处理；2、构建邻接矩阵和无向图模型；3、采用STGCN进行训练确定分区方案；4、在分区方案的基础上设定有源配电系统中以电压偏差和网络损耗最小为目标函数；5、确定约束条件；6、采用自适应惯性权重改进的粒子群优化算法方法进行电压控制的寻优。本发明无需额外获取冗杂的配电网参数即可实现孤岛分区任务，从而能实现电网网损和电压偏差最小的优化控制目标，并能提高电压质量。
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公开(公告)号：CN115963351A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211530846.7
申请日：2022-12-01
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 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于高频TFM网络的ADN早期故障检测方法及应用，包括：1、对采集到的电流和电压数据进行预处理并划分数据集；2、设计基于高频特征注意力时频记忆网络核心结构；3、构建基于高频特征注意力时频记忆网络；4、基于高频特征注意力时频记忆网络得到测试集样本的输出结果。本发明通过基于高频特征注意力时频记忆网络来提供时间序列的多尺度多分辨率分析，可以动态的捕获数据在时域和频域上的特征，以提高早期故障的检测精度，满足了准确化快速化的实际需求。
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