-
公开(公告)号：CN111415059A
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN202010017275.1
申请日：2020-01-08
申请人： 天津大学 , 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
摘要： 本发明公开了一种实用模型机构建及在线应用方法，包括：(1)离线调研节点负荷组成，以及获取节点历史量测数据；(2)利用调研与量测数据，逐层进行负荷模型聚合，以及在不同触发场景下仿真训练，建立负荷模型；(3)提取量测量的特征，构建其与对应场景以及聚合模型的映射关系，将此关系作为模型的一种属性，同模型一并放入模型库中；(4)负荷模型机在线应用，若待辨识节点的下属节点量测信息完备，则通过聚合得到该节点的聚合模型；若下属量测信息不足，则提取该点量测量的特征，在模型库中快速匹配，输出匹配模型及准确性指标；本发明通过负荷模型机构建及在线应用，为实现电力系统负荷模型的在线生成提供了一种可行性方案。
-
公开(公告)号：CN111415059B
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202010017275.1
申请日：2020-01-08
申请人： 天津大学 , 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
摘要： 本发明公开了一种实用模型机构建及在线应用方法，包括：(1)离线调研节点负荷组成，以及获取节点历史量测数据；(2)利用调研与量测数据，逐层进行负荷模型聚合，以及在不同触发场景下仿真训练，建立负荷模型；(3)提取量测量的特征，构建其与对应场景以及聚合模型的映射关系，将此关系作为模型的一种属性，同模型一并放入模型库中；(4)负荷模型机在线应用，若待辨识节点的下属节点量测信息完备，则通过聚合得到该节点的聚合模型；若下属量测信息不足，则提取该点量测量的特征，在模型库中快速匹配，输出匹配模型及准确性指标；本发明通过负荷模型机构建及在线应用，为实现电力系统负荷模型的在线生成提供了一种可行性方案。
-
公开(公告)号：CN112241836A
公开(公告)日：2021-01-19
申请号：CN202011080582.0
申请日：2020-10-10
申请人： 天津大学
摘要： 本发明公开了一种基于增量学习的虚拟负荷主导参数辨识方法，包括：(1)将虚拟负荷模型主导参数随机取值仿真；(2)建立深度学习神经网络；(3)深度神经网络增量学习；(4)在线快速辨识与循环训练；本发明主要介绍了增量学习应用于电力系统分析的可行性，并将其与负荷参数辨识相结合，在保证辨识精度的同时提高了训练效率，在防止灾难性遗忘的同时保持了存储开销，为参数辨识中训练样本的处理提供了一种新思路，也为虚拟负荷模型主导参数的在线辨识提供了技术支撑；通过持续训练在线快速辨识的思路，将卷积神经网络应用于负荷模型的参数辨识，在电网大数据平台上实现了虚拟负荷模型主导参数的在线辨识，不断循环，持续训练。
-
公开(公告)号：CN112241836B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202011080582.0
申请日：2020-10-10
申请人： 天津大学
摘要： 本发明公开了一种基于增量学习的虚拟负荷主导参数辨识方法，包括：(1)将虚拟负荷模型主导参数随机取值仿真；(2)建立深度学习神经网络；(3)深度神经网络增量学习；(4)在线快速辨识与循环训练；本发明主要介绍了增量学习应用于电力系统分析的可行性，并将其与负荷参数辨识相结合，在保证辨识精度的同时提高了训练效率，在防止灾难性遗忘的同时保持了存储开销，为参数辨识中训练样本的处理提供了一种新思路，也为虚拟负荷模型主导参数的在线辨识提供了技术支撑；通过持续训练在线快速辨识的思路，将卷积神经网络应用于负荷模型的参数辨识，在电网大数据平台上实现了虚拟负荷模型主导参数的在线辨识，不断循环，持续训练。
-
公开(公告)号：CN112290538A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011061128.0
申请日：2020-09-30
申请人： 天津大学
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了基于聚合‑辨识双层架构的负荷模型参数在线修正方法，包括：(1)离线统计待辨识母线的负荷组成，获取母线历史量测数据；(2)利用统计与历史量测数据，采用考虑感应电动机负载率和临界滑差的容量加权法进行负荷模型聚合，建立负荷初始聚合模型；(3)基于在线量测数据和初始聚合模型，设置模型中主导参数辨识范围，固定非主导参数，采用粒子群优化算法进行主导参数辨识获得综合负荷模型；(4)本发明方法在不同电压等级的在线应用，建立各个电压等级的负荷初始聚合模型和综合负荷模型，并计算出综合负荷模型的准确性指标；本发明将负荷模型聚合和主导参数辨识相结合，实现电力系统的在线仿真分析与精准地运行调度。
-
-
-
-
搜索结果
5 条记录 (耗时 0.066 秒)
