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公开(公告)号：CN115713186A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211504656.8
申请日：2022-11-29
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 天津大学 , 武汉大学
发明人： 王天昊 , 李琰 , 王新迎 , 宋海涛 , 尚学军 , 郝毅 , 马世乾 , 于天一 , 李健 , 田捷 , 赵琦 , 和嘉星 , 刘艳丽 , 廖思阳 , 姜新雄 , 王俊毅 , 刘李琦 , 黄家凯
IPC分类号： G06Q10/063 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0464
摘要： 本发明涉及一种基于人工神经网络的电网场景薄弱的判别方法及系统，包括以下步骤：步骤1、选择目标电网，计算有新能源接入的所有节点的短路容量和短路比，并利用新能源出力对所获得的短路比进行修正和归一化处理，获得电网场景强弱的判别结果，进而建立所对应的训练好的基于深度图卷积神经网络的电力系统运行场景强弱程度判别模型；步骤2、将所需要辨识的电力系统运行场景的潮流数据导入步骤1所建立的训练好的基于深度图卷积神经网络的电力系统运行场景强弱程度判别模型，得到所对应的薄弱度指标，进而实现对电网运行场景强弱的判别。本发明能够对当前场景下电网场景强度进行判别。
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公开(公告)号：CN114977154A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210275567.4
申请日：2022-03-21
申请人： 武汉大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司
摘要： 本发明提出了一种电网调频的电解铝负荷与安稳系统相协调的控制方法。首先建立了电解铝工业负荷的有功连续调节模型，随后对安稳系统所控制的可投切负荷的有功功率受限离散变化特性进行了建模，并结合常见的恒阻抗‑恒电流‑恒功率负荷以及电动机负荷，引入负荷调节代价函数，将电网在紧急情况下所做出动作的代价进行量化，随后以负荷调节的总体代价最小为目标，建立电解铝负荷与安稳系统相协调的电网频率协调控制模型，并基于粒子群优化算法在离线预想事故的情况下进行模型求解，得到系统各类型负荷在紧急情况下的最优调节量，用于实时运行时的在线匹配，从而完成大电网在严重故障情况下的频率协调控制。
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公开(公告)号：CN114881101B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210275388.0
申请日：2022-03-21
申请人： 武汉大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06F16/2458 , G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F111/06
摘要： 本专利提出了一种基于仿生搜索的电力系统典型场景关联特征选择方法。首先针对目标场景特性构建特征变量备选集合，该集合包含了与目标动态场景所有可能相关的电气量以及非电气量；随后对电力系统实际历史运行数据进行了标准化预处理和监督格式多维时间序列数据集的构建；之后依次定量计算备选特征变量与目标动态场景之间的灰色关联系数，并设置合理阈值筛选出与目标场景关联度高的特征以进行进一步的仿生迭代寻优；最后采用灰色关联系数修改仿生搜索算法的初始化规则，形成关联系数引导机制，以增强算法的寻优效率，迭代优化得到适应度性能最好的关联特征子集，并利用实际场景数据集对所筛选的特征子集进行了测试评价。
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公开(公告)号：CN114977154B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202210275567.4
申请日：2022-03-21
申请人： 武汉大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/24 , H02J3/14 , G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
摘要： 本发明提出了一种电网调频的电解铝负荷与安稳系统相协调的控制方法。首先建立了电解铝工业负荷的有功连续调节模型，随后对安稳系统所控制的可投切负荷的有功功率受限离散变化特性进行了建模，并结合常见的恒阻抗‑恒电流‑恒功率负荷以及电动机负荷，引入负荷调节代价函数，将电网在紧急情况下所做出动作的代价进行量化，随后以负荷调节的总体代价最小为目标，建立电解铝负荷与安稳系统相协调的电网频率协调控制模型，并基于粒子群优化算法在离线预想事故的情况下进行模型求解，得到系统各类型负荷在紧急情况下的最优调节量，用于实时运行时的在线匹配，从而完成大电网在严重故障情况下的频率协调控制。
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公开(公告)号：CN113642793B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202110931346.3
申请日：2021-08-13
申请人： 武汉大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明提出了一种基于合作博弈的多区域电网协同优化调度方法。本发明首先考虑区域配电网运行安全及相关设备约束，构建了不参与合作博弈时的区域电网日前优化调度模型；考虑区域间输电线路运行安全性约束，基于不参与合作博弈时的区域电网日前优化调度模型，构建基于合作博弈的多区域电网日前协同优化调度模型；基于VCG机制计算各区域电网对合作目标的贡献度，并按贡献度实现多区域电网日前协同优化调度模型的合作目标在各区域电网间公平分摊；采用分布式算法生成基于合作博弈的多区域电网日前协同优化调度方案。本发明在满足区域电网和区域间输电线路安全运行的同时，实现各区域电网日前调度成本的联合优化。
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公开(公告)号：CN114492167A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202111621945.1
申请日：2021-12-28
申请人： 武汉大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于在线深度学习的空调集群聚合外特性建模方法，基于长短期记忆神经网络的空调集群聚合外特性模型架构，包括：利用有限历史样本集对所建外特性模型架构进行预训练；基于实时量测样本和在线深度学习误差对预训练后的外特性模型进行在线训练。优点如下：所提空调集群聚合外特性建模方法刻画了空调集群聚合备用容量与历史室外温度、补偿价格、并网点电压和聚合响应功率的强非线性耦合关系；同时，所提聚合外特性建模方法不依赖历史样本数量，通过实时量测样本来反复训练外特性模型的方式，既可提高外特性模型训练准确性，又能降低外特性模型评估误差对实际应用的影响，对历史样本集有限的空调集群外特性建模场景有普遍适用性。
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公开(公告)号：CN113991651A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111253631.0
申请日：2021-10-27
申请人： 武汉大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种考虑新能源不确定性的电网静态电压稳定裕度概率预测方法，具体包括：构建以风电、光伏为代表的新能源的功率预测误差模型；构建基于预测误差模型和蒙特卡洛抽样的风电、光伏静态场景生成模型；构建基于深度学习的单场景静态电压稳定裕度预测方法；采用核密度估计法生成考虑新能源不确定性的电网静态电压稳定裕度概率预测结果。本发明有如下优点：一方面，所提基于新能源预测误差的场景生成模型考虑新能源发电的随机性，所得静态电压稳定裕度概率分布能够为调度人员提供更多的参考信息；另一方面，采用深度学习模型对每一场景的静态电压稳定裕度进行预测，同时保证了概率预测的精度与效率，适用于在线应用。
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公开(公告)号：CN113991650B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111241218.2
申请日：2021-10-25
申请人： 武汉大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J3/28 , H02J3/38 , H02J3/46 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/23213
摘要： 本发明属于属于分布式光储聚合调峰技术，具体涉及一种基于K‑means++算法的光储聚合调峰方法，首先对于影响分布式光储调峰的聚合特征量进行提取与分析，针对不同特征量的优先级，将聚合过程分为分区、分层两步，利用K‑means++算法得到具有相似特征量的光储聚合群体及其对应的聚合模型。在综合考虑电力系统调峰成本与波动成本的同时，利用光储聚合群建立电力系统的调峰模型。兼顾调度经济性与光储波动性，将光储集群的调度结果下发至分布式光储系统个体。该方法搭建分布式光储聚合调峰模型，将大量分布式光储通过相似调峰特征量完成聚合，减小变量维数和求解难度，使其更易于参与电力系统的调峰优化。
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公开(公告)号：CN114881101A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210275388.0
申请日：2022-03-21
申请人： 武汉大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司
IPC分类号： G06K9/62 , G06F16/2458 , G06F30/20 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F111/06
摘要： 本专利提出了一种基于仿生搜索的电力系统典型场景关联特征选择方法。首先针对目标场景特性构建特征变量备选集合，该集合包含了与目标动态场景所有可能相关的电气量以及非电气量；随后对电力系统实际历史运行数据进行了标准化预处理和监督格式多维时间序列数据集的构建；之后依次定量计算备选特征变量与目标动态场景之间的灰色关联系数，并设置合理阈值筛选出与目标场景关联度高的特征以进行进一步的仿生迭代寻优；最后采用灰色关联系数修改仿生搜索算法的初始化规则，形成关联系数引导机制，以增强算法的寻优效率，迭代优化得到适应度性能最好的关联特征子集，并利用实际场景数据集对所筛选的特征子集进行了测试评价。
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公开(公告)号：CN115293249A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210877305.5
申请日：2022-07-25
申请人： 武汉大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司
摘要： 本发明涉及一种基于动态时序预测的电力系统典型场景概率预测方法，首先构建针对于特征变量的动态时序预测模型；使用支持向量机对数据知识进行建模，获取数据样本决策分数；采用sigmoid函数对样本决策分数进行修改，将其映射至区间[0,1]；最后利用极大似然估计确定sigmoid参数取值，实现对目标典型场景的定量概率预测。本发明使用最大互信息对原始数据进行了降维，将动态时序预测模型与场景分类模型相结合，并使用基于极大似然估计的决策分数概率转化方法，将电力系统典型场景的分类信息转化为概率信息，更有利于调度运行人员评估系统未来风险，制定更为准确的调度运行计划。
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