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公开(公告)号：CN115856503A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211508814.7
申请日：2022-11-29
Applicant: 广东电网有限责任公司中山供电局 , 天津大学 , 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G01R31/08 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明的基于线图卷积神经网络的配电网故障重构智能决策方法，立足于解决配电网网络参数不可知或不准确情况下的故障网络重构问题。本发明以数据驱动的方法，通过对配电网预想故障信息及网络重构策略的有效提炼，获得配电网故障与恢复策略的映射关系，从而避免了因配电网网络参数不可知或不准确情况下配电网供电恢复模型无法建立的问题。同时考虑到神经网络应用的快速性，当配电网发生故障时，将故障位置、功率信息等输入神经网络模型，可以快速获得故障网络重构策略，支撑故障发生后的配电网快速供电恢复，提升配电网供电可靠性。
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公开(公告)号：CN115021251A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210765825.7
申请日：2022-07-01
Applicant: 天津大学 , 南方电网数字电网研究院有限公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局
Inventor： 王成山 , 高世远 , 刘喆林 , 于浩 , 李鹏 , 习伟 , 蔡田田 , 陈波 , 邓清唐 , 杨英杰 , 周培 , 潘斌 , 胡筱曼 , 陈旗展 , 崔益国 , 陈浩河 , 董芝春 , 吴毅江 , 何欣欣 , 李信杭 , 曾土林 , 黄乐彬 , 徐浩庭
Abstract: 一种基于近端原子协调的数字配电网分布式状态估计方法：对于给定的包含多个区域的数字配电网，每个区域部署一个边缘计算装置，并输入各区域数字配电网的内部信息；各区域的边缘计算装置分别确定本区域的状态变量、区内约束矩阵和区间协调矩阵；各区域的边缘计算装置分别初始化状态估计的状态变量、原始拉格朗日乘子、对偶拉格朗日乘子；各区域的边缘计算装置采用近端原子协调算法求解基于半正定规划的原子化分布式状态估计问题，并与相邻区域的边缘计算装置进行信息交互；各区域的边缘计算装置全部完成信息交互后，更新迭代次数；各区域的边缘计算装置分别判断节点电压估计结果偏差是否大于估计收敛阈值。本发明有效提升了计算效率，减少了计算负担。
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公开(公告)号：CN113890016B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202111127719.8
申请日：2021-09-26
Applicant: 天津大学 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 一种数据驱动的配电网多时间尺度电压协调控制方法：根据选定的有源配电网，输入系统基本参数信息；以节点电压偏差最小为目标函数，以有载调压变压器档位上下限、有载调压变压器档位变化量上下限为约束条件，建立慢时间尺度下配电网自适应电压控制模型；采用梯度下降法求解所述的慢时间尺度下配电网自适应电压控制模型；以分布式电源所在区域电压偏差最小为目标函数，以分布式电源无功容量为约束条件，建立快时间尺度下配电网自适应电压控制模型；采用梯度下降法求解所述的快时间尺度下配电网自适应电压控制模型。本发明通过数据驱动的多时间尺度协调自适应电压控制策略，实现对多电压控制设备出力协调运行优化问题的求解。
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公开(公告)号：CN114826277A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210331342.6
申请日：2022-03-31
Applicant: 天津大学 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 一种面向配电网边缘计算装置的PMU数据压缩及重构方法：输入两阶段PMU数据压缩方法所需的控制参数；读入从边缘计算装置获取的多通道PMU数据；对获取的多通道PMU数据分别进行有损压缩和无损压缩阶段，有损压缩阶段包括过滤压缩阶段和旋转门压缩阶段，得到有损压缩阶段保留的PMU数据及时标索引数据；对得到的PMU数据及时标索引数据，进行数据预处理；对得到的结果，进行基于0阶指数哥伦布编码的无损压缩，得到最终保留的数据；执行下一个压缩周期。本发明在保证相同重构数据精度的同时，提高了压缩比，实现了电压相量、电流相量、频率等多类型PMU数据的高效压缩，计算资源和内存资源占用较小，满足边缘计算环境下的数据压缩应用需求。
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公开(公告)号：CN113471982B
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202110839904.3
申请日：2021-07-22
Applicant: 天津大学 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 一种云边协同与电网隐私保护的分布式电源就地电压控制方法：划分有源配电网各边缘计算装置的所辖区域并输入配电网参数；在云端构建基于图卷积神经网络的配电网代理模型的训练集，并构建基于图卷积神经网络的配电网代理模型，训练后得到配电网代理模型；将训练后的配电网代理模型下发至配网边缘侧的边缘计算装置，作为其配电网子代理模型；依据各配电网子代理模型，整定各区域内分布式电源的就地电压控制曲线参数；更新训练对象构成边缘侧子训练集；更新得到更新后的配电网子代理模型；再次整定各区域内分布式电源的就地电压控制曲线参数，输出就地电压控制曲线整定结果。本发明充分挖掘海量多源数据信息，提升配电网运行调控智能化水平。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113890017A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111128899.1
申请日：2021-09-26
Applicant: 天津大学 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 一种基于关键量测的配电网电压自适应控制方法：根据选定的有源配电网，输入系统基本参数信息；计算每个区域内各节点间电压‑无功灵敏度；计算区域内各节点的灵敏度矩阵，并计算各节点的特征向量；将每个相似节点集中相似度指标最大的节点选为关键量测节点；以节点电压偏差最小为目标函数，以有载调压变压器档位上下限、有载调压变压器档位变化量上下限为约束条件，建立慢时间尺度下配电网自适应电压控制模型并求解；以分布式电源所在区域电压偏差最小为目标函数，以分布式电源逆变器无功容量为约束条件，建立快时间尺度下配电网自适应电压控制模型并求解，得到分布式电源无功出力策略；本发明实现了对多电压控制设备出力协调运行优化问题的求解。
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公开(公告)号：CN113471982A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110839904.3
申请日：2021-07-22
Applicant: 天津大学 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 一种云边协同与电网隐私保护的分布式电源就地电压控制方法：划分有源配电网各边缘计算装置的所辖区域并输入配电网参数；在云端构建基于图卷积神经网络的配电网代理模型的训练集，并构建基于图卷积神经网络的配电网代理模型，训练后得到配电网代理模型；将训练后的配电网代理模型下发至配网边缘侧的边缘计算装置，作为其配电网子代理模型；依据各配电网子代理模型，整定各区域内分布式电源的就地电压控制曲线参数；更新训练对象构成边缘侧子训练集；更新得到更新后的配电网子代理模型；再次整定各区域内分布式电源的就地电压控制曲线参数，输出就地电压控制曲线整定结果。本发明充分挖掘海量多源数据信息，提升配电网运行调控智能化水平。
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公开(公告)号：CN114925962A
公开(公告)日：2022-08-19
申请号：CN202210334300.8
申请日：2022-03-31
Applicant: 天津大学 , 南方电网数字电网研究院有限公司 , 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 一种基于节点边际电价的有源配电网运行灵活性量化分析方法：根据选定的有源配电网，输入有源配电网的参数信息和日前对有源配电网潮流计算得到的配电网日内运行状态；根据提供的内容建立有源配电网运行灵活性量化约束；建立基于节点净功率的有源配电网运行灵活性传导模型，并计算灵活性‑节点净功率灵敏度因子；建立用于配电网运行灵活性定价的拉格朗日对偶函数，求解各时段下不同节点的节点净有功功率与节点净无功功率的灵活性价格结果；将结果输出给具有灵活性资源的电力用户，指导电力用户调整可调度资源运行策略。本发明在统一框架下实现灵活性量化，为有源配电网中源网荷储侧多类型灵活性设备优化调度提供可参考信息，进而提升系统运行灵活性。
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公开(公告)号：CN113422371A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110839908.1
申请日：2021-07-22
Applicant: 天津大学 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 一种基于图卷积神经网络的分布式电源就地电压控制方法，根据选定的有源配电网，划分各边缘计算装置的所辖区域并输入配电网参数；依据配电网参数和典型日的历史潮流数据，在云端构建基于图卷积神经网络的配电网代理模型的训练集，构建基于图卷积神经网络的配电网代理模型，训练后得到配电网代理模型；将训练后的配电网代理模型下发至配网边缘侧的边缘计算装置，作为各边缘计算装置的配电网子代理模型；依据各配电网子代理模型，整定各区域内分布式电源的就地电压控制曲线参数；输出就地电压控制曲线整定结果。本发明充分挖掘海量多源数据信息，提升配电网运行调控智能化水平，有效解决整定Q‑V曲线过程中准确的全网参数难以获取的问题。
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公开(公告)号：CN114826277B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202210331342.6
申请日：2022-03-31
Applicant: 天津大学 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 一种面向配电网边缘计算装置的PMU数据压缩及重构方法：输入两阶段PMU数据压缩方法所需的控制参数；读入从边缘计算装置获取的多通道PMU数据；对获取的多通道PMU数据分别进行有损压缩和无损压缩阶段，有损压缩阶段包括过滤压缩阶段和旋转门压缩阶段，得到有损压缩阶段保留的PMU数据及时标索引数据；对得到的PMU数据及时标索引数据，进行数据预处理；对得到的结果，进行基于0阶指数哥伦布编码的无损压缩，得到最终保留的数据；执行下一个压缩周期。本发明在保证相同重构数据精度的同时，提高了压缩比，实现了电压相量、电流相量、频率等多类型PMU数据的高效压缩，计算资源和内存资源占用较小，满足边缘计算环境下的数据压缩应用需求。
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