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公开(公告)号：CN119940147A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510412049.6
申请日：2025-04-02
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/18 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/0985 , G06F113/04 , G06F119/02 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种基于迭代优化学习的可解释频率稳定预测方法，包括：针对目标电力系统的N个故障类型进行N次时域仿真获取N组长尺度时域仿真数据；构建模型输入的时序数据；构建模型输入空间数据；记录每组时域仿真数据中频率最低值f，根据f大小判断电力系统频率稳定性，并根据判断结果对时域仿真数据生成标签；基于时序数据及其对应的标签和空间数据，采用残差图神经网络进行深入学习，输出系统频率稳定预测信息；对残差图神经网络模型的超参数进行调试优化，得到预训练后的残差图神经网络模型；统计测试数据对应的预测信息的预测精确度；预设的模型预测精确度的评估和优化；对残差图神经网络模型的预测结果进行可解释性分析。
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公开(公告)号：CN118445556B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410909099.0
申请日：2024-07-08
Applicant: 湖南大学 , 国网经济技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多重相关性学习的风电场SCADA数据修复方法，包括：S1.得到风电场标准化数据集#imgabs0#；S2.得到在全局互相关视角下的填补结果#imgabs1#；S3.得到在全局自相关视角下的填补结果#imgabs2#；S4.得到局部互相关视角下的填补结果#imgabs3#；S5.得到局部自相关视角下的填补结果#imgabs4#；S6.利用多元线性回归将#imgabs5#、#imgabs6#、#imgabs7#和#imgabs8#四个填补结果进行整合、去噪和反归一化，得到最终修复结果#imgabs9#。本发明从全局和局部同时分析SCADA多维数据内部的自相关性和互相关性，从多个视角对缺失数据进行初步填补修复；进一步，构建残差网络精细去噪模型，对初步修复后的数据综合进行去噪和精细修复，由此实现SCADA多维数据的完整修复。
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公开(公告)号：CN117992855B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410393884.5
申请日：2024-04-02
Applicant: 湖南大学 , 国网湖南省电力有限公司岳阳供电分公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/0895 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G01R19/00 , G01R31/00
Abstract: 基于半监督学习的电网暂态电压稳定样本标定方法及设备，方法包括：S1.分别获取#imgabs0#个暂态运行场景下电网中各负荷节点形成的暂态电压响应轨迹#imgabs1#；S2.根据电压时序数据集#imgabs2#对每个暂态运行场景的稳定类别进行初步标定，并将类别标记结果#imgabs3#集成为一个类标号数据集#imgabs4#；S3.构建电压稳定样本集#imgabs5#，并将#imgabs6#分别集成为样本子集#imgabs7#和#imgabs8#；S4.采用半监督聚类学习方法和半监督分类学习方法对#imgabs9#进行标定得到结果数据集#imgabs10#和#imgabs11#；S5.对#imgabs12#和#imgabs13#进行交互校验，并对#imgabs14#和#imgabs15#的更新；S6.重复迭代S4‑S5；设备包括存储器、处理器以及存储在存储器中并在处理器上运行的计算机程序；本发明解决了数据驱动的电网暂态电压稳定评估技术中样本质量难以提升的问题。
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公开(公告)号：CN118445556A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410909099.0
申请日：2024-07-08
Applicant: 湖南大学 , 国网经济技术研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多重相关性学习的风电场SCADA数据修复方法，包括：S1.得到风电场标准化数据集#imgabs0#；S2.得到在全局互相关视角下的填补结果#imgabs1#；S3.得到在全局自相关视角下的填补结果#imgabs2#；S4.得到局部互相关视角下的填补结果#imgabs3#；S5.得到局部自相关视角下的填补结果#imgabs4#；S6.利用多元线性回归将#imgabs5#、#imgabs6#、#imgabs7#和#imgabs8#四个填补结果进行整合、去噪和反归一化，得到最终修复结果#imgabs9#。本发明从全局和局部同时分析SCADA多维数据内部的自相关性和互相关性，从多个视角对缺失数据进行初步填补修复；进一步，构建残差网络精细去噪模型，对初步修复后的数据综合进行去噪和精细修复，由此实现SCADA多维数据的完整修复。
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公开(公告)号：CN119415965B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510027023.X
申请日：2025-01-08
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/214 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供了一种基于模型微调技术的谐振变换器的阻抗在线辨识方法及装置，包括：根据输入串联输出并联型LLC变换器的结构推导理论阻抗模型，并构建BPNN网络；获取多工作点下的理论阻抗模型的理论参数数据，形成第一数据集，并根据第一数据集对BPNN网络进行训练，得到预训练模型；通过扫频法获取LLC变换器在多个工作点下的测量参考数据，形成第二数据集；根据第二数据集对预训练模型进行训练，得到在线阻抗辨识模型；向在线阻抗辨识模型输入待辨识工作点下的输入参数，得到输入串联输出并联型LLC变换器的等值阻抗幅值与相角。能够有效提高海底LLC变换器的阻抗辨识效率和准确性，便于在线分析系统稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118336738A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410185252.X
申请日：2024-02-19
Applicant: 湖南大学
IPC: H02J3/12 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于阻抗信息学习的电网暂态电压稳定评估方法，包括：基于时域仿真提取关键负荷节点的电气量时序轨迹，并对电网暂态电压稳定/失稳状态进行标定；计算得到关键负荷节点的负荷阻抗时序轨迹和戴维南等值阻抗时序轨迹；基于具有物理意义的暂态电压稳定阻抗判据，将电气量时序轨迹、阻抗信息以及电网暂态电压稳定/失稳状态结合；根据得到的暂态样本集对卷积神经网络进行电气量和阻抗信息学习，得到基于阻抗信息学习的暂态电压稳定评估模型；基于暂态电压稳定评估模型对关键负荷节点的阻抗信息进行分析，输出系统暂态电压稳定状态评估结果。本发明能够提高暂态电压稳定评估的性能，实现对暂态电压稳定状态准确高效的在线评估。
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公开(公告)号：CN117842054A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311807565.6
申请日：2023-12-26
Abstract: 本发明公开了一种驾驶行为检测系统及方法，属于驾驶行为检测技术领域。本发明通过摄像头模块、图像处理模块、模式识别模块、警示措施模块、传感器模块、语音交互模块和情绪分析模块，实时监测和分析驾驶员的面部表情、眼动、头部姿势、手部动作、脚踏板操作、语音输入和情绪状态，识别出驾驶员的疲劳驾驶、分神驾驶和情绪驾驶等不安全驾驶行为，并根据相应的警示策略，发出相应的警示信号，引导驾驶员恢复正常的驾驶状态。本发明具有实时性、准确性、智能性和人性化的特点，能够有效提高驾驶安全性和舒适性。
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公开(公告)号：CN119415965A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202510027023.X
申请日：2025-01-08
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F18/214 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供了一种基于模型微调技术的谐振变换器的阻抗在线辨识方法及装置，包括：根据输入串联输出并联型LLC变换器的结构推导理论阻抗模型，并构建BPNN网络；获取多工作点下的理论阻抗模型的理论参数数据，形成第一数据集，并根据第一数据集对BPNN网络进行训练，得到预训练模型；通过扫频法获取LLC变换器在多个工作点下的测量参考数据，形成第二数据集；根据第二数据集对预训练模型进行训练，得到在线阻抗辨识模型；向在线阻抗辨识模型输入待辨识工作点下的输入参数，得到输入串联输出并联型LLC变换器的等值阻抗幅值与相角。能够有效提高海底LLC变换器的阻抗辨识效率和准确性，便于在线分析系统稳定性。
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公开(公告)号：CN118523316A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410966915.1
申请日：2024-07-18
Applicant: 湖南大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/12 , H02J3/24 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种基于暂态响应和线路状态信息的主导失稳模式判别方法，包括以下步骤：S1、进行预设次数电网暂态仿真，每次仿真按相同采样间隔与周期采集电网暂态响应信息和线路状态信息，分别得到第一样本集和第二样本集；暂态响应信息包括节点电压及频率、发电机功角差和对应的主导失稳模式；线路状态信息包括线路状态和线路编号；S2、根据第一样本集和第二样本集进行数据复合处理，得到第三样本集；S3、根据第三样本集对添加注意力机制的残差卷积神经网络模型进行训练，直至模型收敛，得到第一模型；S4、根据第一模型结合实际电网暂态响应和线路状态信息，完成主导失稳模式判别。本发明能够实现主导失稳模式的高效精确识别。
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公开(公告)号：CN118336738B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202410185252.X
申请日：2024-02-19
Applicant: 湖南大学
IPC: H02J3/12 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于阻抗信息学习的电网暂态电压稳定评估方法，包括：基于时域仿真提取关键负荷节点的电气量时序轨迹，并对电网暂态电压稳定/失稳状态进行标定；计算得到关键负荷节点的负荷阻抗时序轨迹和戴维南等值阻抗时序轨迹；基于具有物理意义的暂态电压稳定阻抗判据，将电气量时序轨迹、阻抗信息以及电网暂态电压稳定/失稳状态结合；根据得到的暂态样本集对卷积神经网络进行电气量和阻抗信息学习，得到基于阻抗信息学习的暂态电压稳定评估模型；基于暂态电压稳定评估模型对关键负荷节点的阻抗信息进行分析，输出系统暂态电压稳定状态评估结果。本发明能够提高暂态电压稳定评估的性能，实现对暂态电压稳定状态准确高效的在线评估。
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