公开(公告)号：CN116842712A

公开(公告)日：2023-10-03

申请号：CN202310741956.6

申请日：2023-06-21

申请人： 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 ,  重庆大学 ,  中国电力科学研究院有限公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 卢毓东 ,  高倩 ,  杨知方 ,  余娟 ,  方云辉 ,  王新迎

IPC分类号： G06F30/20 ,  H02J3/00 ,  G06F17/11

摘要： 本发明公开基于分支定界搜索信息的电气互联系统调度加速方法，包括以下步骤：1)构建电‑气互联系统调度模型；2)对电‑气互联系统调度模型进行解算，得到N个松弛解，从而构建搜索信息数据集；3)对搜索信息数据集进行评估，得到电‑气互联系统调度模型最优解的上界；4)基于电‑气互联系统调度模型最优解的上界，对电‑气互联系统调度模型进行解算，得到电‑气互联系统调度模型最优解。本发明可以在保证最优性的前提下加速电‑气互联系统调度求解的收敛。

公开(公告)号：CN117674089A

公开(公告)日：2024-03-08

申请号：CN202311591318.7

申请日：2023-11-27

申请人： 重庆大学 ,  国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 ,  中国电力科学研究院有限公司

发明人： 杨知方 ,  高倩 ,  余娟 ,  卢毓东 ,  王新迎

IPC分类号： H02J3/00 ,  H02J13/00 ,  G06F18/214

摘要： 本发明公开一种电力系统机组组合加速方法，包括以下步骤：1)构建电力系统机组组合MILP模型；2)生成多个人工MILP模型，并通过并行的方式收集这些人工MILP模型分支定界初始搜索阶段的信息，从而构建训练数据集；3)利用训练数据集预测离散变量取值；4)基于离散变量取值的预测结果，削减电力系统机组组合问题的离散变量规模，并将削减规模后的离散变量代入电力系统机组组合MILP模型中，求解得到电力系统机组组合。本发明通过收集分支定界初始搜索信息高效即时地建立训练数据集，通过两阶段联合预测保证在线学习的高精度，大幅度降低离散变量规模，从而实现电力系统机组组合加速，满足实际工程对求解效率和求解误差的需求。

公开(公告)号：CN111798037A

公开(公告)日：2020-10-20

申请号：CN202010528642.4

申请日：2020-06-10

申请人： 重庆大学 ,  国网重庆市电力公司电力科学研究院 ,  国家电网有限公司

发明人： 余娟 ,  雷星雨 ,  杨知方 ,  高倩 ,  李杰 ,  余红欣

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N20/10 ,  H02J3/06

摘要： 本发明公开一种基于堆叠式极限学习机框架的数据驱动最优潮流计算方法，主要包括以下步骤：1)建立极限学习机模型；2)将若干极限学习机模型逐层堆叠，建立堆叠式极限学习机；3)对堆叠式极限学习机进行优化，得到优化后的堆叠式极限学习机；4)建立数据驱动最优潮流学习框架；5)利用优化后的堆叠式极限学习机对数据驱动最优潮流学习框架进行解算。本发明可广泛应用于提高神经网络算法在电力系统分析中计算效率的问题。

公开(公告)号：CN110676852B

公开(公告)日：2020-11-10

申请号：CN201910791388.4

申请日：2019-08-26

申请人： 重庆大学 ,  国网重庆市电力公司电力科学研究院 ,  国家电网有限公司

发明人： 余娟 ,  高倩 ,  杨知方 ,  代伟 ,  雷星雨 ,  余红欣 ,  王洪彬

IPC分类号： H02J3/06 ,  G06N3/02

摘要： 本发明公开了考虑潮流特征的改进极限学习机快速概率潮流计算方法，主要步骤为：1)获取电力网络基本数据。2)基于电力网络基本数据，建立映射关系f：Pi，Qi→Ui，θi。3)对映射关系进行分解，并建立极限学习机神经网络。4)优化极限学习机神经网络的隐藏层参数，从而建立改进极限学习机神经网络。5)将电力网络基本数据输入到改进极限学习机神经网络中，计算得到电力网络概率潮流。本发明取代了高精度模拟法PPF计算中对大规模高维复杂非线性潮流方程的耗时求解过程，从而兼顾PPF计算对精度与速度的工程实际需求。

公开(公告)号：CN110676852A

公开(公告)日：2020-01-10

申请号：CN201910791388.4

申请日：2019-08-26

申请人： 重庆大学 ,  国网重庆市电力公司电力科学研究院 ,  国家电网有限公司

发明人： 余娟 ,  高倩 ,  杨知方 ,  代伟 ,  雷星雨 ,  余红欣 ,  王洪彬

IPC分类号： H02J3/06 ,  G06N3/02

摘要： 本发明公开了考虑潮流特征的改进极限学习机快速概率潮流计算方法，主要步骤为：1)获取电力网络基本数据。2)基于电力网络基本数据，建立映射关系f：Pi，Qi→Ui，θi。3)对映射关系进行分解，并建立极限学习机神经网络。4)优化极限学习机神经网络的隐藏层参数，从而建立改进极限学习机神经网络。5)将电力网络基本数据输入到改进极限学习机神经网络中，计算得到电力网络概率潮流。本发明取代了高精度模拟法PPF计算中对大规模高维复杂非线性潮流方程的耗时求解过程，从而兼顾PPF计算对精度与速度的工程实际需求。

公开(公告)号：CN111798037B

公开(公告)日：2024-08-06

申请号：CN202010528642.4

申请日：2020-06-10

申请人： 重庆大学 ,  国网重庆市电力公司电力科学研究院 ,  国家电网有限公司

发明人： 余娟 ,  雷星雨 ,  杨知方 ,  高倩 ,  李杰 ,  余红欣

IPC分类号： G06N3/09 ,  G06N3/0499 ,  H02J3/06

摘要： 本发明公开一种基于堆叠式极限学习机框架的数据驱动最优潮流计算方法，主要包括以下步骤：1)建立极限学习机模型；2)将若干极限学习机模型逐层堆叠，建立堆叠式极限学习机；3)对堆叠式极限学习机进行优化，得到优化后的堆叠式极限学习机；4)建立数据驱动最优潮流学习框架；5)利用优化后的堆叠式极限学习机对数据驱动最优潮流学习框架进行解算。本发明可广泛应用于提高神经网络算法在电力系统分析中计算效率的问题。

公开(公告)号：CN114977164A

公开(公告)日：2022-08-30

申请号：CN202210639236.4

申请日：2022-06-07

申请人： 国家电网有限公司 ,  国网河北省电力有限公司 ,  国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司

发明人： 王聪 ,  王依晨 ,  石碧薇 ,  戎士敏 ,  吴斌 ,  赵杰 ,  徐倩 ,  崔立飞 ,  宋国维 ,  贺子洋 ,  马乐 ,  杜鹏宇 ,  姚荃 ,  刘涛 ,  李延龙 ,  王宗耀 ,  谷健康 ,  杜鑫 ,  赵思谦 ,  王涛 ,  包蕾 ,  贺蓉 ,  李浩闪 ,  李景涛 ,  马会轻 ,  于泳 ,  王荟敬 ,  高倩 ,  檀英 ,  孔凡林 ,  吴莎 ,  王奕玮

IPC分类号： H02J3/00

摘要： 本发明公开了一种配电变压器准实时运行效率的计算方法，包括运行效率计算系统，步骤如下：配电变压器参数获取、配电变压器在线路中的运行负载、时间段分隔、配电变压器准实时运行效率的计算确认。本发明还通过设置运行效率计算系统，运行效率计算系统设置有参数获取模块、运行负载计算模块、时间记录模块、准实时运行效率计算模块、运行效率调节模块、显示终端模块以及控制模块，本发明通过系统的运行效率计算方法，显示出配电变压器准实时运行效率的具体情况，使配电变压器设备运行效率更高，有利于现实使用。

公开(公告)号：CN116542851A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310351050.3

申请日：2023-04-04

申请人： 国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 石碧薇 ,  王聪 ,  马会轻 ,  陈磊 ,  戎士敏 ,  赵杰 ,  徐倩 ,  姚荃 ,  刘涛 ,  李延龙 ,  李景涛 ,  王涛 ,  包蕾 ,  贺蓉 ,  高倩 ,  孙莹晖 ,  赵栩颖

IPC分类号： G06T3/40 ,  G06T7/90 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0475

摘要： 本发明提供了一种基于生成对抗网络的遥感影像超分辨率重建方法，该方法通过将原始的遥感影像映射至灰度空间，进行遥感影像结构的超分辨率重建，进而通过原始遥感影像的色彩信息，进行色彩的超分辨率重建。通过将遥感影像超分辨率重建方法分解为结构重建和色彩重建两个独立阶段，能够有效提升重建效率，同时每阶段的误差可以单独处理，从而整体上提升重建后影像的还原度，本发明还提供了一种基于生成对抗网络的遥感影像超分辨率重建系统，包括数据预处理模块、生成对抗网络构建模块、影像结构超分辨率重建模块、影像色彩超分辨率重建模块和重建影像检验模块。

公开(公告)号：CN115203959A

公开(公告)日：2022-10-18

申请号：CN202210877661.7

申请日：2022-07-25

申请人： 国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司 ,  国网河北省电力有限公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 戎士敏 ,  赵杰 ,  王聪 ,  吴斌 ,  王荟敬 ,  于泳 ,  崔立飞 ,  宋国维 ,  马会轻 ,  石碧薇 ,  徐倩 ,  姚荃 ,  杜鹏宇 ,  马乐 ,  刘涛 ,  李延龙 ,  余玫 ,  王涛 ,  包蕾 ,  贺蓉 ,  王依晨 ,  李景涛 ,  高倩 ,  韩璟琳 ,  赵辉 ,  胡平 ,  宋航程 ,  董昕

IPC分类号： G06F30/20 ,  G06F111/04 ,  G06F119/06

摘要： 本申请适用于负荷预测领域，提供了一种用户侧热电负荷预测方法及终端设备，该方法包括：获取热电负荷数据；基于热电负荷数据，在分布式能源条件约束和热电平衡约束下构建多层分区空间负荷模型；多层分区空间负荷模型中各层负荷数据分为总负荷数据、分类负荷数据、中区负荷数据和小区负荷数据；初始化多层分区空间负荷模型；基于多层分区空间负荷模型的初始化数据，对多层分区空间负荷模型进行迭代求解；若迭代求解结果满足预设条件，输出空间负荷预测值。本申请的用户侧热电负荷预测方法能够提高负荷分布预测结果的准确性。

公开(公告)号：CN114240018A

公开(公告)日：2022-03-25

申请号：CN202111176281.2

申请日：2021-10-09

申请人： 重庆大学

发明人： 杨知方 ,  高倩 ,  余娟

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  G06F30/20 ,  G06F111/04

摘要： 本发明公开基于分支定界内部诱导的机组组合方法，步骤包括：1)建立电力系统机组组合模型；2)构建系统阻塞灵敏度评估指标；3)建立小规模整数规划模型；4)利用分支定界方法确定机组组合方式。本发明通过分支定界内部诱导的方式，避免了因为修改模型而导致的最优性损失，进一步提高了UC的计算速度。