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公开(公告)号：CN116316629A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211690444.3
申请日：2022-12-27
Applicant: 杭州电力设备制造有限公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州市余杭区供电公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种考虑拓扑特征学习的数据驱动最优潮流计算方法，包括以下步骤：1)建立电力系统最优潮流模型；2)构建基于最优潮流模型的图卷积神经网络，并对图卷积神经网络进行训练，得到最优潮流计算的神经网络模型；3)基于电力系统最优潮流模型，构建神经网络模型输入特征；4)将神经网络模型输入特征输入到最优潮流计算的神经网络模型中，得到最优潮流计算结果。本发明能够训练在多种拓扑下的最优潮流计算图卷积神经网络，对于多种拓扑具有良好的适应性。本发明能够训练在多种拓扑下的最优潮流计算图卷积神经网络，对于多种拓扑具有良好的适应性，同时利用本发明计算得到的最优潮流结果近似数值计算结果。
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公开(公告)号：CN116316629B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202211690444.3
申请日：2022-12-27
Applicant: 杭州电力设备制造有限公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州市余杭区供电公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种考虑拓扑特征学习的数据驱动最优潮流计算方法，包括以下步骤：1)建立电力系统最优潮流模型；2)构建基于最优潮流模型的图卷积神经网络，并对图卷积神经网络进行训练，得到最优潮流计算的神经网络模型；3)基于电力系统最优潮流模型，构建神经网络模型输入特征；4)将神经网络模型输入特征输入到最优潮流计算的神经网络模型中，得到最优潮流计算结果。本发明能够训练在多种拓扑下的最优潮流计算图卷积神经网络，对于多种拓扑具有良好的适应性。本发明能够训练在多种拓扑下的最优潮流计算图卷积神经网络，对于多种拓扑具有良好的适应性，同时利用本发明计算得到的最优潮流结果近似数值计算结果。
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公开(公告)号：CN116819329A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310461396.9
申请日：2023-04-26
Applicant: 杭州电力设备制造有限公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州市余杭区供电公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/396
Abstract: 本发明公开了一种考虑多维性能衰减的储能电池系统运行可靠性评估方法，首先，提出基于高斯过程的储能电池性能衰减过程电压特征量分布计算方法，为刻画储能电池单体性能衰减提供了重要依据。然后，提出基于多维通用生成函数的储能电池系统运行可靠性评估方法，通过电压特征量和容量的概率分布分别描述电池单体健康状态等级和对应概率，进而通过多维通用生成函数综合量化储能电池系统性能衰减程度。本发明在精确刻画储能电池单体性能衰减过程中多因素变化对电池单体可靠性影响的同时，考虑储能电池系统中电池单体串并联关系对于储能电池系统整体可靠性的影响，建立精细化储能电池系统运行可靠性评估模型，实现储能电池系统可靠性精准的评估。
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公开(公告)号：CN116384825A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310353072.3
申请日：2023-04-04
Applicant: 杭州电力设备制造有限公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州市余杭区供电公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F113/04 , G06F119/08 , G06F119/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开考虑多时段设备耦合的数据中心能效优化方法，一种考虑数据中心负载灵活性的电力系统运行可靠性评估方法，包括以下步骤：1)建立数据中心负载灵活性模型；2)建立考虑数据中心负载灵活性的电力系统运行可靠性指标体系；3)提出考虑数据中心负载灵活性的电力系统运行可靠性评估模型和方法，得到电力系统运行可靠性指标。本发明建立了考虑数据中心负载灵活性的电力系统运行可靠性评估模型，在数据中心负载灵活性模型基础上，综合分析数据中心对电力系统运行可靠性影响，以电力系统运行总成本为目标函数建立了考虑数据中心负载灵活性的电力系统运行可靠性评估模型。
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公开(公告)号：CN117748455B
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202311479235.9
申请日：2023-11-08
Applicant: 重庆大学
Abstract: 一种基于对抗过程的潮流越限智能调整方法，包括以下步骤：1)构造表征多种N‑1场景的潮流数据特征，得到训练集；2)构建基于全连接神经网络的潮流计算模型；3)利用训练集训练潮流计算模型，构建输入输出函数关系；4)获取不满足N‑1校验的待调整潮流状态作为越限潮流样本；5)将越限潮流样本输入至潮流计算模型中，计算潮流样本的输出和越限值，判断是否满足N‑1校验，若不满足则进行步骤6)；6)基于梯度下降法和迭代策略计算出输入调整量，对越限潮流样本进行调整后，返回步骤5)，直至越限潮流样本满足N‑1校验时，结束对抗过程。本发明能够基于对抗过程自动生成使越限潮流调整为满足N‑1校验的潮流状态的调整措施。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116629110B
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202310570200.X
申请日：2023-05-19
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06F17/16 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种强泛化能力的最优潮流可信数据驱动求解方法，包括以下步骤：1)对最优潮流输出与输入的固定关系模型进行优化，得到最优潮流输出与输入的梯度关系模型；2)建立考虑最优潮流输出与输入的梯度关系的损失函数；3)对神经网络进行训练，得到最优潮流计算神经网络；4)将输入数据传输至最优潮流计算神经网络的隐含层；5)对输入数据进行解码，得到最优潮流输入特征，若最优潮流计算神经网络对最优潮流输入特征是适应的，则所述隐含层将最优潮流输入特征传输至输出层，解算得到最优潮流输出；本发明增强了最优潮流数据驱动计算方法对新能源渗透率变化的适应能力。
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公开(公告)号：CN113192010B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202110390974.5
申请日：2021-04-12
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开纤维分割方法，步骤为：1)利用边缘检测方法提取待处理图片中所有纤维的轮廓，得到纤维轮廓图片；2)提取纤维轮廓图片中纤维的骨架，并确定纤维的中心位置，得到纤维骨架图片；3)根据纤维骨架图片，确定不同纤维的纤维交叉点和交叉点位置坐标；4)分离纤维轮廓图片中交叉的纤维；5)搜索得到与交叉点相连的游离纤维，并对所述游离纤维进行分割，从而完成处理图片中纤维的分割。本发明可以分割显微镜拍摄图片中重叠交叉的纤维，为纺织品自动化检测打通关键环节。
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公开(公告)号：CN117435944B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202311431213.5
申请日：2023-10-31
Applicant: 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F18/23213 , G06F18/20 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开一种电力系统暂态DIM辨识方法，包括以下步骤：1)获取若干电力系统母线电压曲线和功率角曲线；2)利用K‑means聚类算法对电力系统母线电压曲线和功率角曲线进行典型故障曲线筛选和权重计算，得到母线电压失稳曲线和功率角失稳曲线；3)利用MultiRocket算法提取母线电压失稳曲线和功率角失稳曲线的多维时间序列特征；4)基于多维时间序列特征，构建基础模型，并利用Bagging集成学习和集成优化方法对基础模型进行优化，得到DIM识别模型；5)利用DIM识别模型完成电力系统暂态DIM辨识。本发明结合误差‑分歧理论，提出基于集成优化的DIM智能识别框架，提高预测准确性和可信度。
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公开(公告)号：CN119444499A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411584388.4
申请日：2024-11-07
Applicant: 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国网重庆市电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 刘欣宇 , 段师琪 , 朱晟毅 , 余娟 , 雷雨 , 高茂胜 , 陈涛 , 杨知方 , 陈佳林 , 张同尊 , 余亚南 , 向红吉 , 方辉 , 蒋望 , 文钟谊 , 胡利宁 , 冯唐垚
IPC: G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开一种基于N/N‑1潮流内嵌图卷积神经网络的运行方式潮流耦合关系表征方法，包括以下步骤：1)提出基于N/N‑1潮流内嵌的图卷积前向传播策略，以N/N‑1潮流物理模型推导设计图卷积模块前向传播表达式；2)构建基于多层图卷积和卷积模块协同的神经网络架构；3)训练得到运行方式潮流耦合关系模型，表征电力系统N/N‑1状态下的潮流耦合关系。本发明所构建的运行方式潮流耦合关系模型能高精度表征N/N‑1状态下的潮流耦合关系，以便于后续分析电力系统中的故障诊断、稳定性评估和优化控制等关键问题。
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公开(公告)号：CN115712992B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202211368679.0
申请日：2022-11-03
Applicant: 国网新疆电力有限公司乌鲁木齐供电公司 , 重庆大学
IPC: G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F113/14
Abstract: 本发明公开电‑气互联系统能量流单段线性化建模方法，涉及电力系统优化技术领域，包括以下步骤：根据能量流模型线性化误差与变量状态空间的相关性，构建基于状态空间变换理论的单段线性化能量流模型；构建以气压幅值幂函数为状态空间变量的天然气系统管道流量与管道管存单段线性化模型；构建以全域最大误差最小化为目标的状态空间变量优化选取模型，并提出状态空间变量优化选取模型的拆分求解策略；建立电‑气互联系统的系统最优能量流模型；对系统最优能量流模型进行仿真验证。本发明通过变换状态空间选取、非线性天然气模型单段线性处理为电‑气互联系统的优化决策提供精度高、表征复杂度低的基础模型，提升优化决策计算效率。
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