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公开(公告)号：CN113887794A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111144517.4
申请日：2021-09-28
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种配电网无功优化的方法及装置，所述方法包括以下步骤：将配电网的历史负荷、拓扑数据以及对应的历史无功优化策略输入改进的CNN网络进行特征提取；特征提取后的配电网数据中历史负荷、拓扑数据作为DBN网络的输入，对应的历史无功优化策略作为DBN网络的输出，训练DBN网络，直到达到预设的迭代次数或者网络损耗不变的时候停止训练得到无功优化模型；将实时获取的历史负荷、拓扑数据输入无功优化模型，得出实时的无功优化策略，利用实时的无功优化策略对配电网进行无功优化；本发明的优点在于：配电网无功优化过程的计算时间短以及精度高。
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公开(公告)号：CN113159361A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202011398686.6
申请日：2020-12-03
申请人： 安徽大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明的一种基于VDM和Stacking模型融合的短期负荷预测方法及系统，采集负荷序列数据，并输入到事先训练好的预测模型，进行负荷预测并输出预测结果；其中，预测模型的训练步骤如下：采用VMD算法将获取到的原始负荷序列分解为不同的固有模态分量IMF；计算每个IMF负荷分量序列的ApEn值；把每一个ApEn值作为一个随机分量，基于Stacking的思想，XGBoost和长短期记忆神经网络来构建模态分量IMF的预测模型；通过将上述预测模型对各模态分量IMF的预测结果叠加得到最终预测结果，再进行加权融合。相比传统方法的结果，本发明方法的结果表明基于多模型融合的Stacking集成学习方法在电力负荷预测中有良好的应用效果。
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公开(公告)号：CN110796303B
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN201911018674.3
申请日：2019-10-24
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06Q50/06
摘要： 一种基于EWT和ODBSCAN的短期电力负荷预测方法，可解决单一的预测模型对于具有复杂变化及随机特性的负荷序列，预测难以获得理想的精度的技术问题。本发明提出基于EWT和ODBSCAN的组合预测方法，首先，采用EWT分解负荷，得到不同的固有模态分量；其次，采用合理的方法对各分量进行预测。其中，低频、中频分量采用IRF预测；高频分量具有不确定性，使用ODBSCAN根据气象因素温度和湿度聚类，再根据每类的样本特性选择处理方法。最后，叠加各个分量的预测结果，获取总的预测结果。根据某地市现场实测负荷数据进行实验，预测结果分别与EWT‑IRF、EWT‑RF、EMD‑IRF模型的预测结果进行对比，可以获得更高的预测精度，体现实际负荷的变化规律。
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公开(公告)号：CN114355240A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111451134.1
申请日：2021-12-01
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
IPC分类号： G01R31/52 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种配电网接地故障诊断方法及装置，包括：获取配电网的基础拓扑结构故障时的一维零序电流信号，并将一维零序电流信号转换为二维图像；以所述二维图像作为卷积神经网络模型的输入，训练得到基础故障诊断模型；在配电网发生故障时，判断发生故障的拓扑结构是否为基础拓扑结构：若是，则利用基础故障诊断模型对配电网进行故障诊断，输出对应的故障类型；否则，基于基础故障诊断模型，利用迁移学习方法，得到该发生故障的拓扑结构对应的目标故障诊断模型，并利用该目标故障诊断模型对配电网进行故障诊断，输出对应的故障类型。本发明的配电网接地故障诊断方法能够实现不同拓扑结构的故障分类，运用范围广，故障分类快速，准确率高。
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公开(公告)号：CN114077846A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111198766.1
申请日：2021-10-14
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
摘要： 本发明的一种基于RF‑LSTM的故障电流多域识别方法及存储介质，其中方法包括以下步骤，针对电弧故障平台，获取原始电流信号；对原始电流信号进行处理，进行核主成分分析提取第三主成分，然后对第三主成分信号进行时域、频域和能量域特征提取；接着用随机森林进行无偏预测重要性估计选择对应负载条件下的高相关特征；最后将筛选后的特征用作LSTM的特征输入，用于学习和训练，实现对故障电弧的多域识别。本发明的方法减少了计算量并且提高了检测速度和精度；结果表明，此方法可以准确的识别电弧故障。
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公开(公告)号：CN112051480A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010783864.0
申请日：2020-08-06
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明的一种基于变分模态分解的神经网络配电网故障诊断方法及系统，首先，采用变分模态分解方法分析了继电保护点零序电流的故障暂态信号特征。然后根据由变分模态分解得到的内禀模态函数(Intrinsic Mode Function，IMF)，选取故障特征较多的IMF分量，通过Hilbert‑Huang变换提取故障特征。最后，把提取出的故障特征作为卷积神经网络模型的输入，实现故障定位和故障类型判断。本发明不仅能够实现配电网故障定位，也能实现故障类型判断，且相比其他方法诊断精度很高。通过对CNN模型的选择和模型参数的调整，能显著提高故障诊断精度和降低故障诊断耗时。与其他方法对比，该方法能有效提高故障精度，具有很好的泛化能力。
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公开(公告)号：CN114355240B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111451134.1
申请日：2021-12-01
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
IPC分类号： G01R31/52 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09
摘要： 本发明提供一种配电网接地故障诊断方法及装置，包括：获取配电网的基础拓扑结构故障时的一维零序电流信号，并将一维零序电流信号转换为二维图像；以所述二维图像作为卷积神经网络模型的输入，训练得到基础故障诊断模型；在配电网发生故障时，判断发生故障的拓扑结构是否为基础拓扑结构：若是，则利用基础故障诊断模型对配电网进行故障诊断，输出对应的故障类型；否则，基于基础故障诊断模型，利用迁移学习方法，得到该发生故障的拓扑结构对应的目标故障诊断模型，并利用该目标故障诊断模型对配电网进行故障诊断，输出对应的故障类型。本发明的配电网接地故障诊断方法能够实现不同拓扑结构的故障分类，运用范围广，故障分类快速，准确率高。
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公开(公告)号：CN110796303A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911018674.3
申请日：2019-10-24
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
摘要： 一种基于EWT和ODBSCAN的短期电力负荷预测方法，可解决单一的预测模型对于具有复杂变化及随机特性的负荷序列，预测难以获得理想的精度的技术问题。本发明提出基于EWT和ODBSCAN的组合预测方法，首先，采用EWT分解负荷，得到不同的固有模态分量；其次，采用合理的方法对各分量进行预测。其中，低频、中频分量采用IRF预测；高频分量具有不确定性，使用ODBSCAN根据气象因素温度和湿度聚类，再根据每类的样本特性选择处理方法。最后，叠加各个分量的预测结果，获取总的预测结果。根据某地市现场实测负荷数据进行实验，预测结果分别与EWT-IRF、EWT-RF、EMD-IRF模型的预测结果进行对比，可以获得更高的预测精度，体现实际负荷的变化规律。
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公开(公告)号：CN114077846B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202111198766.1
申请日：2021-10-14
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
IPC分类号： G06F18/243 , G06F18/2135 , G06F18/211 , G06N3/0442 , G06N3/09 , G01R31/08 , G01R31/12
摘要： 本发明的一种基于RF‑LSTM的故障电流多域识别方法及存储介质，其中方法包括以下步骤，针对电弧故障平台，获取原始电流信号；对原始电流信号进行处理，进行核主成分分析提取第三主成分，然后对第三主成分信号进行时域、频域和能量域特征提取；接着用随机森林进行无偏预测重要性估计选择对应负载条件下的高相关特征；最后将筛选后的特征用作LSTM的特征输入，用于学习和训练，实现对故障电弧的多域识别。本发明的方法减少了计算量并且提高了检测速度和精度；结果表明，此方法可以准确的识别电弧故障。
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公开(公告)号：CN116865428A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310510024.0
申请日：2023-05-08
发明人： 戴长春 , 吴迪 , 汪伟 , 王吉文 , 李端超 , 张炜 , 张骏 , 俞斌 , 邵庆祝 , 于洋 , 孙辉 , 汪勋婷 , 张峰 , 季坤 , 朱思杰 , 赵创业 , 张玉祥 , 袁瑜 , 唐小平 , 陈雨 , 桂华 , 张哲民
摘要： 一种有源配电网区域集中模式故障快速自愈方法及系统，属于电力系统配电自动化技术领域，本发明的技术方案针对新型电力系统下多源网络，通过区域自愈控制终端汇集到配电终端的相关信息，实现故障定位、隔离，结合各个电源点特性、剩余容量、带载能力等，选择最优的方式进行非故障区域供电，实现线路自愈、恢复；本发明的技术方案在5G或光纤的通讯条件下，可实现300ms以内的自愈恢复供电，解决了现有的配电网故障自愈方法自愈时间长、时效性差的问题，自动化程度高，人为干预少，具有很高的推广价值。
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