一种电力系统动态状态检测方法及系统

    公开(公告)号:CN116722653A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310689672.7

    申请日:2023-06-12

    摘要: 本发明公开了一种基于时间卷积网络的扩展卡尔曼滤波电力系统动态状态估计的方法,包括:将人工智能技术引入电力系统动态状态估计中,提出基于时间卷积网络(Time Convolution network,TCN)的时序预测方法;本发明所构建的TCN模型以节点电压和误差协方差矩阵作为网络的输入输出特征量;本发明算法的网络输入即为节点电压和误差协方差矩阵,输出量即为下一时刻电压和误差协方差矩阵的预测值;该方法能准确建立系统状态的空间模型,提高系统状态预测的预测精度,为后续动态估计以及状态评估提供质量较高的未来态状态值;通过在IEEE14标准系统进行算例仿真表明,所提方法的估计精度与EKF相比具有良好的表现。

    一种面向电力端对端控制业务无线通信单向时延测试方法

    公开(公告)号:CN116056137A

    公开(公告)日:2023-05-02

    申请号:CN202310057505.0

    申请日:2023-01-18

    IPC分类号: H04W24/08 H04L43/0852

    摘要: 本发明涉及无线通信技术领域,具体公开了一种面向电力端对端控制业务无线通信单向时延测试方法,包括:将两侧的测试终端通过无线网络进行通信连接,并完成两侧测试终端的时钟同步,其中,两侧的测试终端包括源侧测试终端和对侧测试终端;通过源侧测试终端发送测试报文至对侧测试终端,测试报文携带有发送时间戳;当对侧测试终端接收到测试报文时,记录测试报文的接收时间戳,并从测试报文中解析出发送时间戳;对侧测试终端根据测试报文的接收时间戳和发送时间戳,计算出从源侧测试终端至对侧测试终端的无线通信单向时延,以得到无线通信单向时延测试结果。本发明能够测试端到端的单向时延和抖动值,为通信侧优化及承载业务提供数据支撑。