公开(公告)号：CN111553112A

公开(公告)日：2020-08-18

申请号：CN202010183621.3

申请日：2020-03-16

申请人： 广西电网有限责任公司电力科学研究院

发明人： 张翌晖 ,  张元胜 ,  文立斌 ,  何伊妮 ,  窦骞 ,  刘光时

IPC分类号： G06F30/27 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于深度置信网络的电力系统故障辨识方法，所述方法包括：在电力系统时域仿真软件中获得训练数据集，并对所述训练数据集进行故障信息标注；基于所述获得训练数据集中的数据提取表征电力系统状态的特征数据，并对所述特征数据进行归一化处理；将所述提取的特征数据和样本故障标注信息输入至待训练的深度置信网络中，并对所述待训练的深度置信网络进行训练，得到训练完成的深度置信网络；当故障发生后，采集电力系统特征量输入至所述训练完成的深度置信网络中，得到对新故障的故障区域辨识的结果。在本发明实施中，所述方法及装置能够实现对电力系统故障区域和故障位置的辨识。

公开(公告)号：CN111478314B

公开(公告)日：2023-07-04

申请号：CN202010200126.9

申请日：2020-03-20

申请人： 广西电网有限责任公司电力科学研究院

发明人： 张翌晖 ,  张元胜 ,  文立斌 ,  何伊妮 ,  窦骞 ,  刘光时 ,  孙志媛 ,  王晓明 ,  丘晓茵 ,  丘浩 ,  崔志美 ,  姚知洋 ,  周柯 ,  张炜 ,  尹立群

IPC分类号： H02J3/00 ,  H02J3/46

摘要： 本发明公开了一种电力系统暂态稳定评估方法，其方法包括：利用电力系统时域仿真软件PSD‑BPA搭建需要测试的电力系统；基于所述大量样本数据提取能表征电力系统状态的特征量，并对特征数据进行归一化处理；完成多径向基函数极限学习机集成模型的构建，集成模型的输出结果为综合所有子模型预测结果后的输出；当故障发生后，将采集的电力系统稳态时刻、故障发生时刻、故障切除后的电力系统特征量输入到经过训练完成的多径向基函数极限学习机集成模型中，对电力系统的暂态稳定性进行预测。本发明利用了不同子模型学习到的稳定规则，在保持高评估正确率的前提下，对电力系统的在线暂态稳定评估开展有重要的工程应用价值。

公开(公告)号：CN111478314A

公开(公告)日：2020-07-31

申请号：CN202010200126.9

申请日：2020-03-20

申请人： 广西电网有限责任公司电力科学研究院

发明人： 张翌晖 ,  张元胜 ,  文立斌 ,  何伊妮 ,  窦骞 ,  刘光时 ,  孙志媛 ,  王晓明 ,  丘晓茵 ,  丘浩 ,  崔志美 ,  姚知洋 ,  周柯 ,  张炜 ,  尹立群

IPC分类号： H02J3/00 ,  H02J3/46

摘要： 本发明公开了一种电力系统暂态稳定评估方法，其方法包括：利用电力系统时域仿真软件PSD-BPA搭建需要测试的电力系统；基于所述大量样本数据提取能表征电力系统状态的特征量，并对特征数据进行归一化处理；完成多径向基函数极限学习机集成模型的构建，集成模型的输出结果为综合所有子模型预测结果后的输出；当故障发生后，将采集的电力系统稳态时刻、故障发生时刻、故障切除后的电力系统特征量输入到经过训练完成的多径向基函数极限学习机集成模型中，对电力系统的暂态稳定性进行预测。本发明利用了不同子模型学习到的稳定规则，在保持高评估正确率的前提下，对电力系统的在线暂态稳定评估开展有重要的工程应用价值。