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公开(公告)号：CN118886527A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410770472.9
申请日：2024-06-14
Applicant: 重庆大学 , 国网新疆电力有限公司 , 国网新疆电力有限公司经济技术研究院
Abstract: 本发明公开一种基于可行性割平面的机组组合问题快速求解方法，包括以下步骤：1)构建机组组合模型；2)对机组出力连续化，构建机组组合松弛模型，并通过机组组合松弛模型获取机组组合松弛解xr*；3)对机组组合松弛解xr*进行阈值设定与取整操作，生成对机组组合问题不可行的离散变量取值组合；4)基于离散变量取值组合构建可行性割平面，用以引导机组组合求解过程，避免对无效空间的搜索；5)建立不重复可行性割平面快速构建框架，并实现机组组合问题的快速求解。本发明可广泛应用于大规模的电力系统机组组合问题求解，可作为电力系统组合问题定制化的加速算法设计提供参考。
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公开(公告)号：CN119787414A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411694012.9
申请日：2024-11-25
Applicant: 国网新疆电力有限公司 , 国网新疆电力有限公司经济技术研究院 , 重庆大学
IPC: H02J3/28 , H02J3/00 , G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06Q30/0601 , G06F17/16 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开一种基于外网经济一致性原则的大规模储能聚合方法，包括以下步骤：1)构建考虑大规模储能的电力系统经济调度模型；2)求解考虑大规模储能的电力系统经济调度模型，得到储能聚合前的调度信息；3)建立计及多场景的虚拟储能双层优化模型；4)将计及多场景的虚拟储能双层优化模型转换为单层混合整数优化模型；5)求解单层混合整数优化模型，得到适应于多场景的大规模储能聚合调度信息。本发明能够获得大规模储能等效为虚拟储能后的可行域，进而将虚拟储能并网，实现与大规模储能相同的经济调度行为，同时，虚拟储能保护了大规模储能用户的私有信息，防止用户隐私泄露，能有效促进储能用户参与电网调度。
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公开(公告)号：CN115712992B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202211368679.0
申请日：2022-11-03
Applicant: 国网新疆电力有限公司乌鲁木齐供电公司 , 重庆大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开电‑气互联系统能量流单段线性化建模方法，涉及电力系统优化技术领域，包括以下步骤：根据能量流模型线性化误差与变量状态空间的相关性，构建基于状态空间变换理论的单段线性化能量流模型；构建以气压幅值幂函数为状态空间变量的天然气系统管道流量与管道管存单段线性化模型；构建以全域最大误差最小化为目标的状态空间变量优化选取模型，并提出状态空间变量优化选取模型的拆分求解策略；建立电‑气互联系统的系统最优能量流模型；对系统最优能量流模型进行仿真验证。本发明通过变换状态空间选取、非线性天然气模型单段线性处理为电‑气互联系统的优化决策提供精度高、表征复杂度低的基础模型，提升优化决策计算效率。
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公开(公告)号：CN119299152A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411390512.3
申请日：2024-10-08
Applicant: 重庆大学 , 国网新疆电力有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/0681 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开一种基于知识图谱和图卷积网络的电力监控系统网络安全告警智能溯源方法，包括以下步骤：1)基于网安告警记录文本历史数据，构建表征告警实体与关系的网安知识图谱；2)基于网安知识图谱，获取当前网安告警记录文本的向量化表达，并进行格式转换，生成输入数据；3)构建图卷积神经网络，并对图卷积神经网络进行训练，得到电力监控系统网络安全告警智能溯源模型；4)将输入数据输入至电力监控系统网络安全告警智能溯源模型中，生成网络安全告警溯源信息。本发明实现电力系统网络安全溯源预警的智能化，对海量告警信息进行快速准确的智能化溯源。
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公开(公告)号：CN115712992A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211368679.0
申请日：2022-11-03
Applicant: 国网新疆电力有限公司乌鲁木齐供电公司 , 重庆大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开电‑气互联系统能量流单段线性化建模方法，涉及电力系统优化技术领域，包括以下步骤：根据能量流模型线性化误差与变量状态空间的相关性，构建基于状态空间变换理论的单段线性化能量流模型；构建以气压幅值幂函数为状态空间变量的天然气系统管道流量与管道管存单段线性化模型；构建以全域最大误差最小化为目标的状态空间变量优化选取模型，并提出状态空间变量优化选取模型的拆分求解策略；建立电‑气互联系统的系统最优能量流模型；对系统最优能量流模型进行仿真验证。本发明通过变换状态空间选取、非线性天然气模型单段线性处理为电‑气互联系统的优化决策提供精度高、表征复杂度低的基础模型，提升优化决策计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116362470A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310024292.1
申请日：2023-01-09
Applicant: 重庆大学 , 国网新疆电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开一种计及光热发电非线性运行特性的区域电网功率调节能力刻画方法，包括以下步骤：1)构建计及光热发电非线性运行特性的电力系统经济调度模型；2)对所述电力系统经济调度模型进行线性化转换，得到计及光热发电非线性运行特性的电力系统经济调度线性模型；3)对电力系统经济调度线性模型进行解算，得到区域电网多时段功率调节能力。本发明所提出的方法可以准确计算光热电站运行成本，全面考虑光热电站运行非线性特性，精准科幻含光热电站区域电网功率调节能力，进而为电力资源跨区域优化配置提供辅助决策依据。
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公开(公告)号：CN117748455B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202311479235.9
申请日：2023-11-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 一种基于对抗过程的潮流越限智能调整方法，包括以下步骤：1)构造表征多种N‑1场景的潮流数据特征，得到训练集；2)构建基于全连接神经网络的潮流计算模型；3)利用训练集训练潮流计算模型，构建输入输出函数关系；4)获取不满足N‑1校验的待调整潮流状态作为越限潮流样本；5)将越限潮流样本输入至潮流计算模型中，计算潮流样本的输出和越限值，判断是否满足N‑1校验，若不满足则进行步骤6)；6)基于梯度下降法和迭代策略计算出输入调整量，对越限潮流样本进行调整后，返回步骤5)，直至越限潮流样本满足N‑1校验时，结束对抗过程。本发明能够基于对抗过程自动生成使越限潮流调整为满足N‑1校验的潮流状态的调整措施。
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公开(公告)号：CN116629110B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202310570200.X
申请日：2023-05-19
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种强泛化能力的最优潮流可信数据驱动求解方法，包括以下步骤：1)对最优潮流输出与输入的固定关系模型进行优化，得到最优潮流输出与输入的梯度关系模型；2)建立考虑最优潮流输出与输入的梯度关系的损失函数；3)对神经网络进行训练，得到最优潮流计算神经网络；4)将输入数据传输至最优潮流计算神经网络的隐含层；5)对输入数据进行解码，得到最优潮流输入特征，若最优潮流计算神经网络对最优潮流输入特征是适应的，则所述隐含层将最优潮流输入特征传输至输出层，解算得到最优潮流输出；本发明增强了最优潮流数据驱动计算方法对新能源渗透率变化的适应能力。
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公开(公告)号：CN113192010B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202110390974.5
申请日：2021-04-12
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开纤维分割方法，步骤为：1)利用边缘检测方法提取待处理图片中所有纤维的轮廓，得到纤维轮廓图片；2)提取纤维轮廓图片中纤维的骨架，并确定纤维的中心位置，得到纤维骨架图片；3)根据纤维骨架图片，确定不同纤维的纤维交叉点和交叉点位置坐标；4)分离纤维轮廓图片中交叉的纤维；5)搜索得到与交叉点相连的游离纤维，并对所述游离纤维进行分割，从而完成处理图片中纤维的分割。本发明可以分割显微镜拍摄图片中重叠交叉的纤维，为纺织品自动化检测打通关键环节。
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公开(公告)号：CN117435944B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202311431213.5
申请日：2023-10-31
Applicant: 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F18/23213 , G06F18/20 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开一种电力系统暂态DIM辨识方法，包括以下步骤：1)获取若干电力系统母线电压曲线和功率角曲线；2)利用K‑means聚类算法对电力系统母线电压曲线和功率角曲线进行典型故障曲线筛选和权重计算，得到母线电压失稳曲线和功率角失稳曲线；3)利用MultiRocket算法提取母线电压失稳曲线和功率角失稳曲线的多维时间序列特征；4)基于多维时间序列特征，构建基础模型，并利用Bagging集成学习和集成优化方法对基础模型进行优化，得到DIM识别模型；5)利用DIM识别模型完成电力系统暂态DIM辨识。本发明结合误差‑分歧理论，提出基于集成优化的DIM智能识别框架，提高预测准确性和可信度。
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