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公开(公告)号：CN114358520B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202111535326.0
申请日：2021-12-15
Applicant: 华南理工大学 , 国网宁夏电力有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种电力系统经济调度决策的方法、系统、装置及介质，其中方法包括：获取电力系统的第一运行状态数据，根据第一运行状态数据构建第一运行状态图；构建融入图卷积神经网络的图强化学习模型；根据奖励机制，采用第一运行状态图对图强化学习模型进行训练；获取电力系统的第二运行状态数据，根据第二运行状态数据构建第二运行状态图，将第二运行状态图输入训练后图强化学习模型，输出电力系统的经济调度决策。本发明基于图理论将电力系统运行状态转化为非欧式空间下的图数据，由于图卷积网络可以有效聚合运行状态图中节点数据，引入图神经网络与强化学习相结合，形成一种新的电力系统经济调度决策方案，可广泛应用于电力系统。
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公开(公告)号：CN115239080A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210734284.1
申请日：2022-06-27
Applicant: 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 , 华南理工大学
Abstract: 本发明提供一种电力系统调度方法及设备，其中方法包括：构建电力系统历史调度知识图谱数据集；对调度数据与调度知识数据进行融合相似度匹配；通过近邻传播聚类算法生成参考发电曲线；构建调度推荐知识图谱。调度数据与调度知识数据融合相似度匹配后，根据融合相似度排序结果，在历史调度知识中选取相似度最高的多个历史日调度知识作为历史调度知识子集，并对历史调度知识子集中的每条发电曲线数据进行聚合形成调度日的发电曲线，根据发电曲线对电力系统进行调度；该方法生成发电曲线所耗时间短，而且充分提升调控人员决策过程的效率与质量，极大减轻了重复而繁琐的人工工作。另一方面，本发明提供的一种设备能够执行上述方法。
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公开(公告)号：CN114358520A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111535326.0
申请日：2021-12-15
Applicant: 华南理工大学 , 国网宁夏电力有限公司 , 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种电力系统经济调度决策的方法、系统、装置及介质，其中方法包括：获取电力系统的第一运行状态数据，根据第一运行状态数据构建第一运行状态图；构建融入图卷积神经网络的图强化学习模型；根据奖励机制，采用第一运行状态图对图强化学习模型进行训练；获取电力系统的第二运行状态数据，根据第二运行状态数据构建第二运行状态图，将第二运行状态图输入训练后图强化学习模型，输出电力系统的经济调度决策。本发明基于图理论将电力系统运行状态转化为非欧式空间下的图数据，由于图卷积网络可以有效聚合运行状态图中节点数据，引入图神经网络与强化学习相结合，形成一种新的电力系统经济调度决策方案，可广泛应用于电力系统。
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公开(公告)号：CN115640286A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211326790.3
申请日：2022-10-25
Applicant: 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 , 华南理工大学
Inventor： 陈宗源 , 丁茂生 , 余涛 , 陈俊斌 , 杨慧彪 , 王小立 , 钟海亮 , 王运 , 李旭涛 , 刘海涛 , 祁鑫 , 邵鹏 , 刘一峰 , 李宏强 , 薛飞 , 周雷 , 马鑫 , 张汉花 , 顾文波
IPC: G06F16/215 , G06F16/29 , G06F18/22 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开一种新能源出力异常值修正方法、装置、介质及系统，包括：将待修正电站的地理位置数据与除待修正电站以外的其它电站的地理位置数据分别进行匹配，得到除待修正电站以外的其它电站的第一相似度；根据第一相似度从除待修正电站以外的其它电站中获得关联电站；将关联电站的各历史日期的历史气象数据与待修正电站的各历史日期的历史气象数据分别进行匹配，得到关联电站的各历史日期的第二相似度；根据第二相似度从关联电站的各历史日期中确定关联电站的相似日；采用各关联电站的相似日的历史新能源出力数据、各关联电站的第一相似度和各关联电站的各相似日的第二相似度，对待修正电站的新能源出力数据的异常值进行修正。本发明修正效果好。
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公开(公告)号：CN117875169A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311830094.0
申请日：2023-12-28
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/08 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于物理信息神经网络的电力系统运行模拟方法，包括以下步骤：获取电力系统各运行断面下运行监测数据，构建运行状态数据集；根据历史运行数据和暂态仿真数据，构造运行模拟训练样本，设定运行模拟的状态空间、动作空间与约束条件；构建基于物理信息神经网络的运行模拟模型，结合先验知识并嵌入运行约束，对模型进行运行模拟机器学习训练；设置运行模拟校正评价指标，对搜索结果进行拟合评估，调整更新网络参数，得到预训练模型；根据预训练模型和实时监测数据，执行运行模拟推演，评估电力系统状态风险。提高了电力系统复杂运行模拟的求解效率与准确性，保证运行趋势的准确感知，辅助调度方案的决策优化，可广泛应用于电网调度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113850481B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202111044795.2
申请日：2021-09-07
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种电力系统调度业务辅助决策方法、系统、装置和存储介质，其中方法包括：获取多断面下的电力系统的运行方式数据；根据所述运行方式数据构建电力系统的知识图谱；根据所述知识图谱辅助调度决策的选择；其中，所述知识图谱基于调度时刻上的数据不断更新；根据知识图谱获取节点与节点之间电气量变化，以及节点上的电气量的变化。本发明基于不断更新的知识图谱，将电力系统的运行方式数据以图谱的形式直观呈现，以最大的信息获取面去洞悉该时间断面下整个系统的运行情况，让研究人员能够从纵轴时间轴向辨识电力系统的动态变化，辅助调度决策的抉择。本发明可广泛应用于电网调度技术领域。
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公开(公告)号：CN109712019A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201811525316.7
申请日：2018-12-13
Abstract: 本发明提供一种多能楼宇实时能量管理的优化方法，该方法包括如下步骤：建立多能楼宇管理优化模型；将历史电价上下限区间分为若干个子区间，从若干个子区间中提取数据点形成源任务输入样本，并获取源任务输入样本对应的初始记忆矩阵；对源任务输入样本和对应的初始记忆矩阵进行机器学习，并根据多能楼宇管理优化模型获得每一个源任务输入样本对应的最优记忆矩阵；获取当前实时电价，计算当前实时电价与源任务输入样本的相似度，并根据相似度最高的源任务输入样本对应的最优记忆矩阵计算获得当前实时电价的初始记忆矩阵，并进行机器学习，计算获得多能楼宇管理优化系统的出力方案。本发明能够在实时电价的机制下，快速获得多能楼宇系统的出力方案。
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公开(公告)号：CN118971136A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411027268.4
申请日：2024-07-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于专家示范指导强化学习的灾后配电网供电恢复方法，首先，构建专家示范数据集，并建立多重优先经验回放池，包括专家示范、正常运行和违反约束的经验回放池，从专家示范经验回放池批量抽取经验，对强化学习模型进行预训练，预训练完成后，构建并集成无效动作屏蔽模块，屏蔽无效操作，然后在大量故障场景下模拟运行，将正常运行和违反约束的经验分别存储入对应的回放池，按比例抽取经验进行优先回放，对模型进行训练，最后利用训练好的模型，在实时故障场景下递推求解，输出灾后供电恢复的近似最优决策。本发明显著提高了灾后配电网供电恢复的准确性和效率，解决了现有技术中存在的计算复杂度高和实时性差的问题。
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公开(公告)号：CN114219216B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202111354260.5
申请日：2021-11-16
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/23 , G06F18/2431 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种电力系统的运行调度方法、系统、装置及介质，其中方法包括：获取电力系统的运行方式数据；采用训练后的决策树分类器对运行方式数据进行分类，获得典型运行场景类型；获取与典型运行场景类型对应的优化调度模型，采用优化调度模型控制电力系统的运行调度；其中，所述典型运行场景类型通过聚类分析获得，所述优化调度模型包括深度强化学习模型和新型电力系统模型。本发明通过聚类方式划分多种典型运行场景，针对不同的典型运行场景调取对应的优化调度模型控制调度，即针对不同的典型场景设计深度强化学习优化调度方案，有效提高调度决策方案的性能。本发明可广泛应用于电力系统领域。
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公开(公告)号：CN113673742B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110752204.0
申请日：2021-07-02
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06F16/2458
Abstract: 本发明公开了一种配电变压器台区负荷预测方法、系统、装置及介质，其中方法包括：获取配电变压器的运行数据，根据运行数据获取负荷功率序列；在时间上按照预设的滑动窗口长度对所述负荷功率序列进行划分，获得多个功率序列；根据所述功率序列构建获得若干个无向图；将所述无向图输入预设的图卷积神经网络中进行预测，获得负荷预测数据。本发明通过无向图将配电变压器台区的运行数据转化为非欧式空间下的图数据，采用图卷积神经网络充分挖掘图数据中的属性特征和时间关联性特征，根据挖掘到的特征进行预测，提高预测精准度，可广泛应用于电力电网技术领域。
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