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公开(公告)号：CN116070384A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310067986.3
申请日：2023-01-15
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 西安交通大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/27 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/24 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了一种基于电网特征排列重要性的暂态稳定评估方法及系统，获取系统运行状态和故障条件下的实时样本数据；将实时样本数据输入预先建立的暂态稳定评估模型，得到暂态稳定评估结果；其中，暂态稳定评估模型通过以下方法建立：获取不同系统运行状态和故障条件下的历史样本数据；基于所述历史样本数据构建特征集，采用特征集训练学习模型；循环改变特征集中的变量排列并计算变量的重要性，直至达到预设循环次数，依据计算结果重构特征集；以重构的特征集作为输入重新训练以上得到的学习模型，得到暂态稳定评估模型。本发明可以智能选取用于构建暂态稳定评估模型的特征，可解释性强，相比筛选前训练模型具有更高的评估精度和泛化性。
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公开(公告)号：CN115983714A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310064423.9
申请日：2023-01-15
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 西安交通大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/08 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了边图神经网络电力系统静态安全评估方法及系统，获取目标电力系统的参数；将目标电力系统的参数输入预先建立的基于多头注意力机制的边图注意力网络模型，通过基于多头注意力机制的边图注意力网络模型的输出结果得到电力系统静态安全评估结果。本发明可以同时提取电网的运行特征和结构特征，能够适应N–1故障引起网络拓扑结构的变化和新能源的波动引起的不确定性；评估计算速度快，可实现海量、多预想事故下的准确评估。
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公开(公告)号：CN116305683A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310064440.2
申请日：2023-01-15
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 西安交通大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/27 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/2411 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了基于样本均衡化的电力系统暂态稳定评估方法及系统，获取电力系统运行状态和故障条件下的实时样本数据，将实时样本数据输入预先建立的电力系统暂态稳定评估模型，得到暂态稳定评估结果。本发明在时域仿真构造样本集的基础上，按照SVM选择出来的支持向量，在这些支持向量周围采用SMOTE算法生成少数类的样本，从而使稳定样本和不稳定样本平衡进而用来训练暂态评估模型。
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公开(公告)号：CN110969194B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN201911151117.9
申请日：2019-11-21
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/24 , G01R31/08 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/0464
摘要： 本发明涉及配电网设备故障诊断领域，尤其涉及一种基于改进型卷积神经网络的电缆早期故障定位方法。包括：利用小波变换提取不同故障距离监测数据的波形统计特征；利用人工鱼群算法分析提取到的波形统计特征，得到最优的特征；改进型卷积神经网络的构造,得到监测数据的高层次特征；基于学习到的高层次特征的电缆早期故障识别。本发明采用的小波变换具有良好的时频特性，能够准确提取不同故障距离的故障特征。采用人工鱼群算法从提取的初始特征集中进一步选择最优的特征，将最优的特征输入到改进的卷积神经网络，深入地学习数据中的非线性映射关系，得到不同故障距离数据的深层特征，有利于准确识别电缆故障位置。
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公开(公告)号：CN116031883A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211628891.6
申请日：2022-12-18
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 东北大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了基于分布式电源选址定容的配电网降损策略，包括：步骤1.完成对第电力系统模型的简化，从任意两个节点之间的单位等效电路得到支路潮流方程；步骤2.利用支路潮流方程，考虑支路电阻影响的计算电压相角；步骤3.利用电压相角，对节点的电压幅值进行校正；步骤4.节点电压赋值校正后改进传统灰狼优化算法和直流潮流算法；步骤5.利用改进的灰狼优化算法和直流潮流算法确定分布式电源的最佳位置和容量；步骤6.利用分布式电源的最佳位置和容量得到损耗值最小时的分布式电源的位置和容量，达到配电网损耗最小和电压偏差最小的目的。本发明能够稳定配电网节点电压，降低线路损耗，节约能源，减少污染。
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公开(公告)号：CN114362241A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111487098.4
申请日：2021-12-06
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 三峡大学
摘要： 本发明公开了一种基于新能源最大消纳及发电成本最优的混合调度方法，本发明首先构建新能源消纳最大以及综合能源系统运行成本最小的目标函数、能量平衡约束条件、系统供能设备约束条件、储能装置约束条件以及旋转备用约束条件；然后将上述约束条件作为非支配排序遗传算法和多目标粒子群算法的约束条件，通过融合非支配排序的遗传算法和多目标粒子群算法，对上述多目标函数求最优解；最后在迭代过程中，根据拥挤距离对种群进行排序，根据排序结果将整个种群分为两部分，其中最好的一半种群通过非支配排序遗传算法优化，另一半种群由多目标粒子群算法进行优化，使它们围绕最佳解决方案收敛。本申请提供的方法能有效促进新能源的消纳以及减少系统运行成本。
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公开(公告)号：CN111082457A
公开(公告)日：2020-04-28
申请号：CN201911389678.2
申请日：2019-12-30
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 沈阳工程学院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于电网运行安全领域，尤其涉及一种风电消纳能力分析方法。本发明包括以下步骤：采集电网参数，设置初始风电输出功率；设置风电输出功率；计算系统可承受的最低频率；计算系统系统频率波动率；利用得到的系统可承受的最低频率和系统频率波动率，进行判定和计算，最终得到系统的风电消纳能力。本发明通过分析风电接入后系统出现功率波动时，频率最低点和频率波动率都能在允许范围内，充分考虑风电接入对系统动态性能的影响，达到准确计算系统对风电的消纳能力，保证电网的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN111049185A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911386106.9
申请日：2019-12-29
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 沈阳工程学院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于电网运行安全技术领域，更具体地涉及一种包含分布式电源的配电网孤岛划分方法。本发明包括采集配电网参数；制定负荷权重；根据线路阻抗计算线路权重；采用树形结构描述配电网辐射状运行结构，将配电网转化为有权有向树，得到配电网连接关系的关联矩阵；在进行全网负荷传输损耗求解前检查有功供需约束；建立最优负荷削减策略；遍历所有分布式电源和负荷，作计算“分布式电源-负荷”对的功率传输成本；以功率传输成本最小化为目标，建立孤岛划分函数；对包含分布式电源的孤岛进行比较；制定最优负荷潮流计算函数。本发明提高了实际运行的适用性，实现对孤岛方案的优化调整，最大化分布式电源利用率。
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公开(公告)号：CN109474026A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811499151.0
申请日：2018-12-08
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国网辽宁省电力有限公司 , 东北电力大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及风电消纳技术领域，尤其涉及一种基于规模化固态储热的多源协调系统优化调度方法，具体是一种利用大容量储热装置解决风电消纳的方法。包括：储热装置参与风电消纳的实现方法；储热装置联合优化调度模型；储热装置调度方案效用收益指标；储热装置调度方案算例分析。本发明针对寒冷地区冬季供暖期弃风限电问题，与风电互补性良好的大功率固态储热技术相结合，从提升电力系统调节能力、增加风电消纳空间的角度出发，分析冬季供暖期风电日出力特性，考虑风电接入临界点，合理化提高用能负荷，解耦传统供热模式下能源耦合关系，对固态储热装置进行优化调度，有效解决供暖期弃风消纳问题，为寒冷地区电热调度提供可靠方案。
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公开(公告)号：CN111160401B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN201911252147.9
申请日：2019-12-09
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/23213 , G06F18/214 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于电力技术领域，尤其涉及一种基于均值漂移和XGBoost的异常用电判别方法，是一种数据分析与挖掘的方法。包括采集台区用户的日冻结用电量信息并转置为列标；基于用电量信息及用电量归一化后的用电波动性进行均值漂移聚类分析；对均值漂移聚类结果差别进行标识与交集，形成初始疑似异常用电列表；从已确认的异常用电名单中选80%为样本训练学习，形成决策树模型；再对剩余20%异常用电名单的数据验证调整；对疑似异常用电列表进行二次筛选，得到最终异常用电名单。本发明对异于常规的用电特征，利用决策树模型进行二次过滤，使异常用电的判断更加高效准确，达80%以上，解决了异常用电客户的检测问题，其应用市场较为广阔。
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