-
公开(公告)号：CN112117757B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010674779.0
申请日：2020-07-14
申请人： 武汉大学
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了电力系统安全分析研究领域中的一种考虑信息物理耦合关系的电力系统N‑k故障下关键线路辨识方法。本发明首先根据电力网和信息网之间的信息物理耦合关系建立信息物理耦合关系数学模型，然后利用多阶段双层规划理论建立N‑k故障下关键线路辨识模型，最后利用对偶理论将该模型转化为单层混合整数线性规划问题进行求解，确定关键线路。本发明由于考虑了电力网和信息网之间的信息物理耦合关系，使得关键线路辨识更加有效。
-
公开(公告)号：CN113204542A
公开(公告)日：2021-08-03
申请号：CN202110434285.X
申请日：2021-04-22
申请人： 武汉大学
IPC分类号： G06F16/215 , G06K9/62 , G06Q50/06
摘要： 本发明提出了一种异常用电样本清洗及行为识别方法。本发明通过用电信息营销系统采集用户日采样数据，构造面向搭载HPLC智能电表的数据样本；在数据样本中根据编号的排序连续性、数据完整性的有效性、相序的次序性进行筛选过滤无效样本得到有效样本；根据有效样本中用电信息的缺值、最值和波动阈值进行筛选区分异常样本和正常样本，形成包括训练样本与验证样本的混合样本；在训练样本中确定混合条件参数，满足不等式约束条件时形成样本集合权值、集合维度权值，在验证样本中根据不等式约束条件验证样本集合权值、集合维度权值并形成分割曲线，通过待测样本中样本集合权值、集合维度权值落点位置实现正常样本、异常样本的区分。
-
公开(公告)号：CN113220449B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202110457600.0
申请日：2021-04-27
申请人： 武汉大学
IPC分类号： G06F9/50 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H04L67/12 , H04L67/1001
摘要： 本发明涉及电力系统脆弱线路辨识技术，具体涉及一种基于边缘计算的脆弱线路识别方法及结构，该方法在物理网络‑边缘计算‑信息网络传输过程通过网络节点采集设备、边缘节点融合设备、边缘节点处理设备及输电线路，与网络控制中心进行交互。在物理网络中采用对设备载体拓展的方式引入边缘计算，实现不同类型设备采集数据兼容和高效传输，在信息网络中采用对信息处理进行分解的方式引入边缘计算，降低网络控制中心决策处理负荷，并通过对决策环节的分解、简化保证信息网络对物理网络的实时控制，达到提高传输速率、提升处理速度及降低工作负荷等目的。
-
公开(公告)号：CN113989209B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202111228906.5
申请日：2021-10-21
申请人： 武汉大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/13 , G06T5/30 , G06T1/60 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764
摘要： 本发明涉及计算机视觉电网应用技术，具体涉及基于Faster R‑CNN的电力线异物检测方法，包括训练模式和诊断模式；训练模式通过训练数据集中的图片，返回迭代损失，得到一个稳定可用的模型；诊断模式通过输入待测试图像，得到电力线上面是否存在风筝异物以及风筝异物位置的诊断结果。可以有效利用无人机航拍图像，提高图片的利用率；成本低廉，只需要在现有的系统中增加基于aster R‑CNN算法的电力线风筝异物检测模块，不需要增加其他硬件；训练好的模型对于不同背景环境下的电力线风筝异物都有良好的预测效果。
-
公开(公告)号：CN113204542B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202110434285.X
申请日：2021-04-22
申请人： 武汉大学
IPC分类号： G06F16/215 , G06F18/214 , G06Q50/06
摘要： 本发明提出了一种异常用电样本清洗及行为识别方法。本发明通过用电信息营销系统采集用户日采样数据，构造面向搭载HPLC智能电表的数据样本；在数据样本中根据编号的排序连续性、数据完整性的有效性、相序的次序性进行筛选过滤无效样本得到有效样本；根据有效样本中用电信息的缺值、最值和波动阈值进行筛选区分异常样本和正常样本，形成包括训练样本与验证样本的混合样本；在训练样本中确定混合条件参数，满足不等式约束条件时形成样本集合权值、集合维度权值，在验证样本中根据不等式约束条件验证样本集合权值、集合维度权值并形成分割曲线，通过待测样本中样本集合权值、集合维度权值落点位置实现正常样本、异常样本的区分。
-
公开(公告)号：CN113989209A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111228906.5
申请日：2021-10-21
申请人： 武汉大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/13 , G06T5/30 , G06T1/60 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06K9/62 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本发明涉及计算机视觉电网应用技术，具体涉及基于Faster R‑CNN的电力线异物检测方法，包括训练模式和诊断模式；训练模式通过训练数据集中的图片，返回迭代损失，得到一个稳定可用的模型；诊断模式通过输入待测试图像，得到电力线上面是否存在风筝异物以及风筝异物位置的诊断结果。可以有效利用无人机航拍图像，提高图片的利用率；成本低廉，只需要在现有的系统中增加基于aster R‑CNN算法的电力线风筝异物检测模块，不需要增加其他硬件；训练好的模型对于不同背景环境下的电力线风筝异物都有良好的预测效果。
-
公开(公告)号：CN116565876A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310427523.3
申请日：2023-04-20
申请人： 武汉大学
IPC分类号： H02J3/06 , H02J3/38 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/28 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F30/27 , G06N3/092 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了涉及一种鲁棒强化学习的配网潮流优化方法及计算机可读介质。本发明选择多节点配电网模型中多个节点作为火力发电、分布式发电、分布式储能、负荷节点。获取多个时刻每个节点的有、无功出力和最大有、无功出力，分布式储能节点的荷电状态；构建配电网的各约束条件，包括节点有功平衡、支路有、无功潮流、发电单元有、无功、分布式储能单元荷电状态和负荷单元有功约束。优化目标为最小化配电网的综合损耗；构建配电网潮流优化主智能体和攻击型智能体的状态、动作、奖励、惩罚集合；通过TA‑Lag‑TRPO算法求解主智能体和攻击型智能体的零和博弈鲁棒强化学习模型。本发明可解决配电网鲁棒性增强的潮流优化问题，提升配电网潮流优化过程中的安全性和抗干扰能力。
-
公开(公告)号：CN116260143A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310099843.0
申请日：2023-02-06
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明公开了一种基于强化学习理论的配电网开关自动控制方法和系统，该方法包括：建立Distflow潮流优化约束模型，确定近似动态规划的强化学习算法；获取分布式发电单元的历史出力数据，并建立分布式发电单元输出功率波动及转化模型；确定配电网络拓扑结构，获取分布式发电单元有功出力数据、配电网可控分段开关、联络开关状况信息和Distflow潮流优化约束模型计算结果信息，以及根据分布式发电单元输出功率波动及转化模型、配电网络拓扑结构和获取的各信息建立MDP模型；采用强化学习算法求解MDP模型，并实时输出配电网开关自动控制最优策略。本发明可解决配电网络中分布式发电单元工作波动、失效、故障问题，改善配电系统的供电可靠性，提高配电系统的投资效益。
-
公开(公告)号：CN115241869A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210878008.2
申请日：2022-07-25
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明涉及配电网优化技术，具体涉及一种考虑光伏与线路开关状态不确定的配电网优化方法，首先考虑了光伏出力的不确定性，建立一个多时段的光伏出力模型；接着分析配电网中线路开关状态的不确定性，并根据香农的信息理论，建立多场景下的线路开关状态不确定性模型；在配电网重新配置后，使用拉丁超立方采样方法来确定不确定性预算不同时线路开关状态；最后考虑到最坏情况下光伏出力和线路开关状态的不确定性，提出了控制模型，以最小的维护成本提高配电网的稳定性。该方法定性抽象光伏出力不确定性和线路开关状态的特点，通过调度策略为配电网提供实用的技术支持。减少了由光伏出力和线路开关状态的不确定性造成的影响。
-
公开(公告)号：CN113220449A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110457600.0
申请日：2021-04-27
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明涉及电力系统脆弱线路辨识技术，具体涉及一种基于边缘计算的脆弱线路识别方法及体系，该方法在物理网络‑边缘计算‑信息网络传输过程通过网络节点采集设备、边缘节点融合设备、边缘节点处理设备及输电线路，与网络控制中心进行交互。在物理网络中采用对设备载体拓展的方式引入边缘计算，实现不同类型设备采集数据兼容和高效传输，在信息网络中采用对信息处理进行分解的方式引入边缘计算，降低网络控制中心决策处理负荷，并通过对决策环节的分解、简化保证信息网络对物理网络的实时控制，达到提高传输速率、提升处理速度及降低工作负荷等目的。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
20 条记录 (耗时 0.047 秒)
