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公开(公告)号：CN119398241A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411451164.6
申请日：2024-10-17
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种自适应经验重放的深度强化学习训练优化方法及装置，其通过构建求和树，可以高效地计算和更新样本的优先级，减少了传统优先经验重放中直接计算每个样本优先级的计算负担，并基于预测模型，可以在不直接计算所有样本的优先级的情况下，预测样本的优先级，减少计算负担；通过融合时间差分误差与奖励优先级，以实现经验池中样本优先级的自适应矫正减小采样偏差，从而有效提高了采样与训练效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119382183A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411452884.4
申请日：2024-10-17
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: H02J3/24 , H02J3/48 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及电力系统稳定性控制技术领域，公开了一种嵌入时空信息的电力系统预决策方法及装置。该方法实时获取电力系统数据；其中，电力系统数据包括电网运行数据和电网拓扑结构数据；利用暂态稳定评估器提取电力系统数据的时序特征和空间特征，并评估电力系统的暂态稳定评估结果；当暂态稳定评估结果为失稳时，基于电力系统数据，利用深度强化学习智能体生成最优动作，并根据最优动作控制电力系统。本发明能够有效提取电力系统运行数据中的时序特征和空间特征信息，提升了暂态稳定评估的精确度，进而提高电力系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN119382099A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411481124.6
申请日：2024-10-23
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: H02J3/00 , H02J3/06 , G06F30/27 , G06Q50/06 , G06F17/13 , G06F18/24 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于改进RNN的电力系统暂态稳定评估方法及装置，涉及电力系统评估技术领域。本发明以额定运行数据和发电机的最大攻角差数据，使得暂态稳定边界约束能够充分适应电力系统的特性，并通过方便采集的额定运行数据和最大攻角差数据，简化了暂态稳定边界约束的构建流程和降低了计算复杂度，最终提高了暂态稳定边界的求解效率和准确度。以准确的电力系统波动数据和暂态稳定评估模型相结合，能够充分且快速的挖掘波动数据中关于暂态稳定的特征，提高了暂态稳定评估的准确度，避免了大量直接计算导致的效率低下，从而最终提高了电力系统暂态稳定评估的评估效率和准确性，保证了电力系统的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN119474777A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411483160.6
申请日：2024-10-23
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F18/21 , H02G3/06 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，公开了一种电力系统潮流断面识别定位方法、装置、设备及介质，该方法包括：在电力系统中采集实时潮流数据；对所述实时潮流数据进行预处理，得到电力系统节点数据；将电力系统节点数据输入改进卷积神经网络模块提取得到电力系统空间特征；将电力系统节点数据输入长短期记忆网络模块捕捉得到电力系统时序特征；融合所述电力系统空间特征和所述电力系统时序特征，输出潮流断面的识别概率，确定目的潮流断面；通过所述目的潮流断面的实时潮流数据，优化目的潮流断面的潮流路径，确定所述目的潮流断面的位置。应用本发明的技术方案，能够实现从潮流数据到潮流断面的自动识别，显著提高了系统的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN119376979A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411481123.1
申请日：2024-10-23
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F9/54 , G06F30/20 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种适配多仿真工具的数据接口控制方法及数据接口，适用于电力设备模型的仿真分析，包括：获取电力系统产生的数据文件，并将所述数据文件解析成对应的电力设备模型变量和参数变量；分别将所述电力设备模型变量和所述参数变量，转化成对应数据格式的电力设备模型文件与参数文件；通过仿真软件对所述电力设备模型文件与所述参数文件进行计算，得到仿真计算结果文件；对所述仿真计算结果文件进行解析，得到统一格式的目标结果文件。本申请能够将多种仿真工具生成的数据转换为统一格式，以降低数据集成和处理的复杂度，进而提高电力设备仿真分析的效率。
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公开(公告)号：CN118940049A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410944087.1
申请日：2024-07-15
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F18/22 , G06F123/02
Abstract: 本发明提出一种数据对齐方法及系统，构建第一PMU多维时间序列和第一RTU多维时间序列；通过预设数据处理算法进行重要时间点提取，得到第二PMU多维时间序列和第二RTU多维时间序列；通过预设相似性测量算法进行相似性计算，获取具有最大相关性的第三PMU多维时间序列和第三RTU多维时间序列；基于第三PMU多维时间序列的数据，确定第三RTU多维时间序列的数据时标，得到数据对齐结果。本发明解决现有技术普遍针对一维测量数据进行相关性分析，忽略其他潜在的重要变量或因素的影响导致全局数据不一致的问题。本发明以PMU数据为基准，确定RTU数据的时标，完成数据对齐，保障了全局数据的一致性。
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