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公开(公告)号：CN114004155B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111282031.7
申请日：2021-11-01
申请人： 清华大学 , 国家电网公司华中分部 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F119/02 , G06F113/04
摘要： 本申请涉及大电网运行与控制技术领域，特别涉及一种考虑电力系统拓扑结构特征的暂态稳定评估方法及装置，其中，方法包括：获取电力系统暂态数据样本，得到样本集以及样本标签，随机划分训练样本和测试样本；提取融合网络拓扑结构和节点属性信息的关键特征，生成训练特征样本集和测试特征样本集；融合电网网络拓扑结构和节点属性信息的关键特征，通过并行训练不同结构的深度置信网络模型，并采取平均法得到集成深度置信网络的评估输出，得到最终的暂态稳定评估模型。本申请实施例可以提高电力系统暂态稳定评估的效率和准确率，以适应电网在线运行方式多变，实现不同运行方式和不同位置故障下的电力系统暂态稳定快速高效评估的目的。
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公开(公告)号：CN114662989A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210446090.1
申请日：2022-04-26
申请人： 国家电网公司华中分部 , 清华大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请公开了一种电力系统的暂态稳定自适应评估方法及装置，其中，方法包括：获取并预处理电力系统的样本数据，构建电力系统的源域样本集和目标域样本集；采用源域样本集对源域的基于图卷积神经网络的电力系统暂态稳定评估模型进行预训练，得到预训练好的第一初始电力系统暂态稳定评估模型；采用目标域样本集构建目标域的第二初始电力系统暂态稳定评估模型，并将第一初始电力系统暂态稳定评估模型的模型参数迁移至第二初始电力系统暂态稳定评估模型，生成用于暂态稳定自适应评估的最终电力系统暂态稳定评估模型。由此，解决了相关技术中基于人工智能技术的机器学习方法，无法适应电力系统运行方式和拓扑结构的变化，局限性较大的技术问题。
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公开(公告)号：CN114004155A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111282031.7
申请日：2021-11-01
申请人： 清华大学 , 国家电网公司华中分部 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请涉及大电网运行与控制技术领域，特别涉及一种考虑电力系统拓扑结构特征的暂态稳定评估方法及装置，其中，方法包括：获取电力系统暂态数据样本，得到样本集以及样本标签，随机划分训练样本和测试样本；提取融合网络拓扑结构和节点属性信息的关键特征，生成训练特征样本集和测试特征样本集；融合电网网络拓扑结构和节点属性信息的关键特征，通过并行训练不同结构的深度置信网络模型，并采取平均法得到集成深度置信网络的评估输出，得到最终的暂态稳定评估模型。本申请实施例可以提高电力系统暂态稳定评估的效率和准确率，以适应电网在线运行方式多变，实现不同运行方式和不同位置故障下的电力系统暂态稳定快速高效评估的目的。
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公开(公告)号：CN112396113B
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202011318226.8
申请日：2020-11-23
申请人： 国家电网公司东北分部 , 清华大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/2113 , G06F18/2411
摘要： 本发明属于电力系统运行和控制技术领域，涉及一种电力系统运行方式数据特征两阶段选择方法。首先通过基于标准化互信息和交互信息增益的IG‑RFE特征选择Filter阶段算法，去除相关算法中的先验参数并且正确判断特征之间的复杂依赖关系，从而实现电力系统运行方式数据关键特征的自动搜寻和提取；然后通过改进混合核函数SVM算法协同递归特征消除RFE搜索方法进行不良特征的移除，直到获得结果数量为预设值大小的特征集合，实现了电力系统关键特征高效、准确自动搜寻。本方法提高了电力系统运行方式数据特征选择的效率和准确率，为电网运行方式数据特征选择提供技术依据和实用化方法。
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公开(公告)号：CN112039198A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010711969.5
申请日：2020-07-22
申请人： 清华大学 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请提出一种基于DANE的电网拓扑结构关键特征提取方法与装置，包括以下步骤：从EMS中获取电网网络的在线运行状态；根据在线运行状态，获取t时刻电网网络的拓扑状态转移矩阵A(t)和节点属性矩阵X(t)；根据拓扑状态转移矩阵A(t)和节点属性矩阵X(t)，计算电网网络的网络拓扑嵌入向量 和节点属性嵌入向量 利用电网网络拓扑嵌入向量 和节点属性嵌入向量 计算第一共识嵌入向量Y(t)；根据在线运行状态，计算t+1时刻电网网络的拓扑嵌入向量 和节点属性嵌入向量 利用电网网络拓扑嵌入向量 和电网节点属性嵌入向量计算第二共识嵌入向量Y(t+1)；根据第一共识嵌入向量Y(t)和第二共识嵌入向量Y(t+1)，获得电网拓扑结构的关键特征。由此，提高了电网拓扑结构变化时电网特征提取的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN114021180A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111180537.7
申请日：2021-10-11
IPC分类号： G06F21/62 , G06F16/2458 , G06K9/62 , G06Q50/06
摘要： 本申请属于大电网运行与控制技术领域，涉及一种电力系统动态安全域确定方法、装置、电子设备及可读介质。首先进行电力系统数据样本的获取，构建源域样本集、目标域有标记样本集及目标域无标记样本集，考虑组合效应特征选择方法选择出描述电力系统动态安全域的关键特征，根据最小预迁移特征贡献度将源域预迁移特征迁移到目标域有标记样本特征集的到目标域迁移样本特征集，将迁移样本集输入采用支持向量机与迁移自适应提升算法相结合的分离器中，挖掘出电力系统动态安全域边界。本方法适用于电网拓扑结构和电力系统运行方式多样化的场景中。本方法提高了电力系统动态安全域构建的效率及准确率，为电力系统安全稳定分析与评估技术依据和实用化方法。
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公开(公告)号：CN113326002A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110561206.1
申请日：2021-05-22
申请人： 清华大学 , 国网福建省电力有限公司厦门供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提出一种基于计算迁移的云边协同控制系统及迁移决策生成方法，属于电力系统运行调度领域。该系统包括：云端、由多个边缘节点构成的边缘计算中心以及多个终端；其中，各终端采集电力系统各环节的数据，当计算任务超出本地计算能力时，终端向对应的边缘节点发送计算请求；各边缘节点接收请求后，各边缘节点上传自身带宽和计算资源的分配情况的状态信息至云端，云端计算得到最优的迁移决策并逐层下发；之后各终端按照该决策上传计算任务的数据至对应边缘节点，并从边缘节点接收计算的结果。本发明可有效调配电力系统不同层级的数据存储能力与计算能力，对于电力系统运行调度指令高效传输以及电力系统优化分级调度具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112907222A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110317131.2
申请日：2021-03-25
申请人： 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于大数据智能检测技术领域，涉及一种多源异构电网运监业务数据融合方法。本方法首先对数据进行预处理，然后通过基于稀疏降噪自编码器的深度置信网络对多源异构数据进行特征提取、分类识别过程，提高深度置信网络的特征表达能力和泛化性能，充分挖掘多源数据之间的深层抽象特征，避免了由于特征提取不充分导致的影响模型输出精度降低问题，然后采用强化学习与联合互信息相结合的方法自主获得多源信息之间的相关性，并按照相关性进行充分融合，有效提高电力系统多源异构运监业务数据的处理能力和利用效率，并且能够充分满足电力系统运监业务对数据实时性的要求。
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公开(公告)号：CN112398678A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011107000.3
申请日：2020-10-16
申请人： 清华大学 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院 , 国网宁夏电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种适用于多源异构电网的运行方式拓扑结构特征提取方法，属于电力系统运行和控制技术领域。首先获取多源异构电网的运行状态，包括获取电网的拓扑结构信息和运行方式信息；根据多源异构网络结构和运行方式信息，构建合理的初始特征集；获取多源异构电网网络拓扑边权重邻接矩阵W和节点属性矩阵M；建立嵌入表示学习模型，求解得到共识嵌入向量H，进而得到融合多源异构电网网络拓扑结构和节点信息的特征表达；采用深度学习中的特征选择算法，确定重要性程度高的特征，得到多源异构电网运行方式关键拓扑结构特征。本方法提高了多源异构电网网络拓扑结构关键特征提取的效率和准确率，为多源异构电网的电网特征提取提供技术依据和实用化方法。
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公开(公告)号：CN114021180B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111180537.7
申请日：2021-10-11
IPC分类号： G06F21/62 , G06F16/2458 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06Q50/06
摘要： 本申请属于大电网运行与控制技术领域，涉及一种电力系统动态安全域确定方法、装置、电子设备及可读介质。首先进行电力系统数据样本的获取，构建源域样本集、目标域有标记样本集及目标域无标记样本集，考虑组合效应特征选择方法选择出描述电力系统动态安全域的关键特征，根据最小预迁移特征贡献度将源域预迁移特征迁移到目标域有标记样本特征集的到目标域迁移样本特征集，将迁移样本集输入采用支持向量机与迁移自适应提升算法相结合的分离器中，挖掘出电力系统动态安全域边界。本方法适用于电网拓扑结构和电力系统运行方式多样化的场景中。本方法提高了电力系统动态安全域构建的效率及准确率，为电力系统安全稳定分析与评估技术依据和实用化方法。
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