-
公开(公告)号：CN107239857A
公开(公告)日：2017-10-10
申请号：CN201710401741.4
申请日：2017-05-31
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及电力设备技术，具体涉及基于LS_SVM和PCA的架空输电线路风险评估方法，包括以下步骤：1、提取所有技术因素的特征量，进行数据预处理；2、对于处理过的特征量，采用主成分分析，对特征量进行降维处理，选取出n个关键特征量；3、将部分包含n个关键特征量的样本作为训练数据，作为LS_SVM的输入进行训练，构造一个分类器，建立用于架空输电线路运行环境整体风险评估的LS_SVM模型；将包含n个关键特征量的剩余样本作为测试数据进行测试，与原有评估结果进行对比，得到预测精度；4：将新得到的架空输电线路特征量输入步骤3所建立的风险评估LS_SVM模型，得到新评估架空输电线路风险状态等级。简化了输电线路运行环境风险评估方法，降低了难度和复杂度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105654188B
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201510971845.X
申请日：2015-12-22
Applicant: 国家电网公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
IPC: H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种基于增率变化规律的光伏电站最大出力过程计算方法，包括：S1对光伏电站的各历史日出力序列进行平稳度检验，初选平稳度较高的初选序列；S2获取初选序列对应的历史日出力增率序列，对历史日出力增率序列进行平稳度检验，优选平稳度较高的优选序列；S4提炼形态相似的优选序列的共性形态，即典型过程；连接典型过程中曲线部分的相邻拐点，得日最大出力模型；S5确定日最大出力模型的时间参数和形状参数；S6逐时段求解折线型典型过程的增率面积。本发明依托于统计学与天体运动周期性规律，构建了物理机理明确的光伏电站最大出力模型，并提出了切实可行简洁高效的求解方法，对光伏电站出力特性研究具有一定指导意义。
-
公开(公告)号：CN105844343A
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201610148116.9
申请日：2016-03-15
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光伏特性分析的水光日联合调度方法，包括：根据光伏电站的历史日出力序列的形态，将历史日出力序列划分为类典型序列，得各典型序列的日出力外包线；计算各历史日出力序列的日出力晴空指数、出力残差标准差和出力残差基尼系数；步骤3，历史日出力序列的聚类；构建出力残差模型；结合光伏电站分类出力场景和水电站来水情形，生成预测日的联合调度系统场景；以水光联合调度场景为背景，求解出力残差模型，获得预测日的水光联合调度最优运行方案。本发明所构建模型物理机理明确，方法简洁可靠，便于使用与操作，可用于指导电网实际调度。
-
公开(公告)号：CN105844343B
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201610148116.9
申请日：2016-03-15
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于光伏特性分析的水光日联合调度方法，包括：根据光伏电站的历史日出力序列的形态，将历史日出力序列划分为类典型序列，得各典型序列的日出力外包线；计算各历史日出力序列的日出力晴空指数、出力残差标准差和出力残差基尼系数；步骤3，历史日出力序列的聚类；构建出力残差模型；结合光伏电站分类出力场景和水电站来水情形，生成预测日的联合调度系统场景；以水光联合调度场景为背景，求解出力残差模型，获得预测日的水光联合调度最优运行方案。本发明所构建模型物理机理明确，方法简洁可靠，便于使用与操作，可用于指导电网实际调度。
-
公开(公告)号：CN119311853A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411577475.7
申请日：2024-11-06
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司佛山供电局 , 武汉大学
Inventor： 范心明 , 王波 , 刘少辉 , 胡志鹏 , 马富齐 , 叶茫 , 董镝 , 李新 , 蒋维 , 熊仕斌 , 涂琬婧 , 马恒瑞 , 张殷 , 李国伟 , 姜沛东 , 唐琪 , 黄静
IPC: G06F16/334 , G06F16/36 , G06F16/34 , G06F40/186 , G06F18/22 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06N3/09
Abstract: 本申请提供了一种基于电力知识的大语言模型的交互方法、装置和电子设备。该方法包括：获取电力领域关键词，根据电力领域关键词进行检索，得到电力领域关键词的解释信息；获取大语言模型，通过大语言模型根据解释信息生成指令微调数据，其中，大语言模型是通过多组电力领域的语言数据训练得到的，指令微调数据是对大语言模型的参数进行调整的数据；对指令微调数据进行评价，得到评价分值，根据评价分值确定高质量指令微调数据，并通过高质量指令微调数据对大语言模型进行训练，得到电力领域大语言模型，并通过电力领域大语言模型进行交互。通过本申请，解决了现有大语言模型不能理解电力行业垂直领域的专业术语导致用户交互效果不佳的问题。
-
公开(公告)号：CN105654188A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201510971845.X
申请日：2015-12-22
Applicant: 国家电网公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于增率变化规律的光伏电站最大出力过程计算方法，包括：S1对光伏电站的各历史日出力序列进行平稳度检验，初选平稳度较高的初选序列；S2获取初选序列对应的历史日出力增率序列，对历史日出力增率序列进行平稳度检验，优选平稳度较高的优选序列；S4提炼形态相似的优选序列的共性形态，即典型过程；连接典型过程中曲线部分的相邻拐点，得日最大出力模型；S5确定日最大出力模型的时间参数和形状参数；S6逐时段求解折线型典型过程的增率面积。本发明依托于统计学与天体运动周期性规律，构建了物理机理明确的光伏电站最大出力模型，并提出了切实可行简洁高效的求解方法，对光伏电站出力特性研究具有一定指导意义。
-
-
-
-
-
Search Results
6
records
(took 0.029 seconds)
