公开(公告)号：CN118569579A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410697145.5

申请日：2024-05-31

申请人： 国网江西省电力有限公司信息通信分公司

发明人： 魏翔 ,  周洋 ,  杨燕 ,  王华 ,  刘秋明 ,  肖子洋 ,  周炜煜 ,  杨涛 ,  钟华 ,  元帅 ,  白亚新 ,  李子晖 ,  陈龙平

IPC分类号： G06Q10/0631 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00

摘要： 本发明提供了一种基于牛顿‑拉夫逊优化算法的切负荷方法，S1：基于电网系统中可切负荷的负荷量数据，行业类型成本参数和电网用户可中断协议中的补偿系数，生成每个可切负荷的经济成本；S2：基于电网系统中可切负荷的被切次数数据，生成公平性罚函数，将公平性罚函数加入到经济成本中形成目标函数；S3：分别构建切负荷精确度约束条件、切负荷量约束条件、负荷重要程度约束条件；S4：根据经济成本结合公平性的目标函数及其约束条件在牛顿‑拉夫逊优化算法执行下求出最优切负荷策略。本发明建立切负荷目标函数时，基于电网系统中可切负荷的被切次数数据，生成公平性罚函数，并将其加入到切负荷经济成本中形成目标函数，使得切负荷方法的设计更合理。

公开(公告)号：CN118898019A

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202411019475.5

申请日：2024-07-29

申请人： 国网江西省电力有限公司信息通信分公司

发明人： 魏翔 ,  周洋 ,  王云 ,  殷芳 ,  刘秋明 ,  周炜煜 ,  徐伟 ,  陈龙平 ,  钟华 ,  游闽 ,  蒋琛璎 ,  傅政 ,  闫娟 ,  黄刚

IPC分类号： G06F18/241 ,  H02J3/00 ,  G06F18/213 ,  G06F18/25 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06F123/02

摘要： 本发明提供了一种电网负荷类别识别方法，涉及深度学习技术领域，包括：获取用户侧总线上的用电设备数据集；基于所述用电设备数据集计算电网负荷信号的功率有效值；对所述电网负荷信号进行频带分割处理得有效电网负荷信号，并提取所述有效电网负荷信号中的时序特征值；基于优化好的联合神经网络模型，利用多任务学习共享机制基于优化好的联合神经网络模型对功率有效值和时序特征值分别进行特征提取后对应获得功率有效值和时序特征值的学习特征；将功率有效值和时序特征值的学习特征进行特征拼接后，得到融合特征信息，并基于所述融合特征信息输出负荷识别结果。本发明实现了对电网负荷信号特征的高效提取，提高了电网负荷类别的识别准确率。

公开(公告)号：CN118693825A

公开(公告)日：2024-09-24

申请号：CN202411187002.6

申请日：2024-08-28

申请人： 国网江西省电力有限公司信息通信分公司

发明人： 周洋 ,  魏翔 ,  杨燕 ,  谭如超 ,  黄刚 ,  钟华 ,  刘强 ,  杨涛 ,  刘秋明 ,  周炜煜 ,  陈龙平 ,  白亚新 ,  李子晖 ,  胡熊伟

IPC分类号： H02J3/00 ,  H02J3/14 ,  G06N3/006 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明提供了一种基于优化神经网络参数的电力紧急智能切负荷方法，涉及电网技术领域，包括：基于互易电压灵敏度和频率变化量建立电力系统总线的数据集；基于改进的Tent混沌映射和自适应t分布扰动获取改进后的蜣螂优化算法和改进后的人工神经网络模型，并基于所述数据集对改进后的人工神经网络模型进行训练，获取训练好的人工神经网络模型；基于所述训练好的人工神经网络模型识别每条电力系统总线的切负荷状态和非切负荷状态，并基于所述切负荷状态和非切负荷状态获取切负荷策略。本发明对传统蜣螂优化算法进行改进，并将改进算法运用至传统人工神经网络模型中以获得识别准确度更高的人工神经网络模型，提高了电网切负荷策略效率。