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公开(公告)号：CN119862379A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202410145963.4
申请日：2024-02-02
Abstract: 本发明涉及一种基于样本提取方法的电力系统暂态稳定评估模型构建方法。根据样本的空间分布信息以及样本的故障严重程度提取对模型训练起重要作用的关键样本，剔除冗余样本，从而实现样本集的优化，提升模型的性能。首先，基于支持向量机（SVM）计算得到对决策边界起作用的支持向量，并结合样本故障严重程度提取临界样本；然后，统计近邻样本与类曲面的近似切平面的位置信息，并结合样本故障严重程度提取边缘样本；最后，将提取的样本构建新的样本集用于训练电力系统稳定性评估模型，有效提升了模型精度和训练效率，同时改善了模型的评估倾向性。
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公开(公告)号：CN119848479A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202410161859.4
申请日：2024-02-02
IPC: G06F18/21 , G06F18/241 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于空间分布的电力系统状态评估模型倾向性修正方法。该方法根据支持向量机（SVM）量化训练样本的空间分布信息，将训练样本分成不同等级的子集，然后量化相同等级子集中两类样本之间的不平衡程度，基于此制定电力系统稳定性评估模型的评估倾向性修正方法。相比于现有方法通常只考虑样本数量上的不平衡，本发明综合考虑了样本在数量上和空间上的不平衡分布情况，拟合程度均值比的计算更加精确，明显改善了电力系统稳定性评估模型的评估倾向性问题，提高评估模型的整体预测准确率。
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公开(公告)号：CN108899912A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810748936.0
申请日：2018-07-10
Applicant: 福州大学
IPC: H02J3/14
Abstract: 本发明提供一种提高电压稳定性的切负荷地点在线排序方法，其包括以下步骤：步骤S1：给定一个多节点局部系统，找出负荷节点，通过多端口戴维南等值将局部系统的各负荷节点等效成双节点系统，计算各负荷节点对电压不稳定节点的Rj指标；步骤S2：对Rj指标从大到小进行排序，得到切负荷地点的排序结果。能够更快速准确地在线选择对控制电压危险节点的电压稳定性有效的切负荷地点，能很好的适应系统扰动的情况。
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公开(公告)号：CN108804632A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810555676.5
申请日：2018-06-01
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于发电机出力降维的输电通道快速搜索方法，判断过载线路的并行输电通道的范围，包括以下步骤：根据电力网络当前潮流，采用基于图论的方法计算输电线路功率组成矩阵；设置发电机出力阈值，忽略输电线路功率组成矩阵中节点设置发电机出力阈值的相关列，得到降维的输电线路功率组成矩阵；采用基于离差平方和法的聚类分析对线路进行分类，得到线路谱系图；根据降维的输电线路功率组成矩阵和线路谱系图，判断过载线路的并行输电通道的范围。本发明通过忽略发电机出力小于发电机出力阈值的节点对矩阵进行降维，能有效降低数据噪声。
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公开(公告)号：CN108777484A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810558837.6
申请日：2018-06-01
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于节点功率降维的输电通道快速搜索方法，判断过载线路的并行输电通道的范围，包括以下步骤：根据电力网络当前潮流，采用基于图论的方法计算输电线路功率组成矩阵；发电机出力阈值和节点负荷阈值，忽略输电线路功率组成矩阵中节点发电机出力阈值以及节点负荷小于负荷阈值的相关列，得到降维的输电线路功率组成矩阵；采用基于离差平方和法的聚类分析对线路进行分类，得到线路谱系图；根据降维的输电线路功率组成矩阵和线路谱系图，判断过载线路的并行输电通道的范围。本发明通过忽略发电机出力小于发电机出力阈值以及节点负荷小于负荷阈值的节点对矩阵进行降维，能有效降低数据噪声。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108599184A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810466394.8
申请日：2018-05-16
Applicant: 福州大学
IPC: H02J3/18
Abstract: 本发明涉及一种电力系统的有效无功补偿地点的离线选择方法。根据实时电力网络结构和潮流，获得系统的无功补偿地点排序，具体地：首先，给定一个电压危险节点，并通过多端口戴维南等值将局部系统等效成双节点系统；而后，计算各无功补偿节点对电压不稳定地点的相关性指标；再而，将所得到的相关性指标进行归一化计算；最后，设置一个门槛值K，剔除掉相关性指标小于K的节点，得到有效的无功补偿地点的集合。本发明能够准确甄别有效的无功补偿节点，快速提高系统的电压稳定性。
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公开(公告)号：CN118114043A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410142579.9
申请日：2024-02-01
IPC: G06F18/214 , G06F18/27 , G06N20/20 , G06N20/10 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于集成学习的电力系统特征数据恢复方法针对不同的噪声干扰训练得到多个有针对性的电力系统特征数据恢复模型和一个噪声识别模型，并组合为自适应特征数据恢复模型，以降低复杂噪声干扰对电力系统特征数据的损坏。在本发明的方案当中，通过SDAE算法，构建降噪效果良好的电力系统特征数据恢复模型；同时，通过集成学习的方法，使得特征数据恢复的效果具有很强的泛化性，以在复杂噪声干扰下自适应地对噪声数据进行恢复。
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公开(公告)号：CN108599184B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201810466394.8
申请日：2018-05-16
Applicant: 福州大学
IPC: H02J3/18
Abstract: 本发明涉及一种电力系统的有效无功补偿地点的离线选择方法。根据实时电力网络结构和潮流，获得系统的无功补偿地点排序，具体地：首先，给定一个电压危险节点，并通过多端口戴维南等值将局部系统等效成双节点系统；而后，计算各无功补偿节点对电压不稳定地点的相关性指标；再而，将所得到的相关性指标进行归一化计算；最后，设置一个门槛值K，剔除掉相关性指标小于K的节点，得到有效的无功补偿地点的集合。本发明能够准确甄别有效的无功补偿节点，快速提高系统的电压稳定性。
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公开(公告)号：CN109993368A
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201910274055.4
申请日：2019-04-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于奇异谱分解和长短期记忆网络的功率预测方法，采用历史真实功率数据训练模型，在进行功率预测时，能够根据当前及之前若干时刻功率数据对下一时刻的功率进行预测。本发明较好的保留了原有功率数据的波动特性与统计特征，有效剔除了不良数据对模型的影响，具有较好的拟合特性与较小的拟合误差，能够适应实际工程需要。
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公开(公告)号：CN108808700A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810749384.5
申请日：2018-07-10
Applicant: 福州大学
IPC: H02J3/24
CPC classification number: H02J3/24
Abstract: 本发明提供一种基于负荷本地信息的系统惯量计算方法，包括如下步骤：电力系统发生扰动时，利用负荷本地频率计算出每个负荷本地的频率变化率，在没有同步稳定性问题发生时，每个负荷本地的频率和频率变化率相同；t1，t2分别对应扰动初期电压变化较大的两个时刻，取这两个时刻对应的负荷本地频率变化率以及有功信息；系统有n个负荷节点，计算得到第i个负荷本地等值惯量，将n个负荷本地惯量相加得到系统惯量。本发明仅需要获得系统负荷本地频率和负荷有功信息，在电力系统发生故障后，可以立即计算出负荷节点等值惯量，将其相加系统等值惯量，可以依靠负荷本地信息计算出系统惯量，为低频减载方案提供指导。
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