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公开(公告)号：CN111222330B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN201911366648.X
申请日：2019-12-26
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
发明人： 谈元鹏 , 宋磊 , 李思 , 徐会芳 , 彭国政 , 张锐 , 刘剑青 , 王凯 , 王明轩 , 朱明阳 , 蓝海波 , 李晶 , 陆树栋 , 王新迎 , 乔骥 , 张玉天 , 赵紫璇 , 王芳
IPC分类号： G06F40/289 , G06N3/04
摘要： 本发明提供了一种中文事件的检测方法，包括：将待检测文本转换成字符向量序列和词向量序列；将字符向量序列和词向量序列输入预先建立的中文事件检测模型，得到待检测文本的触发词以及对应的事件类型；其中，中文事件检测模型考虑了事件类型间共现关系。本发明对于原基础模型检测输出的不确定结果，利用事件类型间的共现关系，可以在文本中寻找其它事件的分类，对部分错误的输出结果进行更正，提高中文事件检测的性能。
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公开(公告)号：CN113761927A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111015300.3
申请日：2021-08-31
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F40/295 , G06F16/36 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种电网故障处置实时辅助决策方法、系统、设备及存储介质，方法包括：获取故障信息；基于电网故障处置知识图谱进行故障信息的搜索与推理，结合电网设备实时潮流数据进行实时潮流数据的实时辅助决策。通过构建电网故障处置知识图谱，结合电网调度先验知识，设计了电网故障实时辅助决策方法，可有效的实现对电网故障处置提供决策，支撑电网调度工作。基于电网故障处置知识图谱的知识推理和电网实时潮流数据，结合调度业务实际情况，实现电网故障处置效率提升，支撑电网保电工作，推动电力业务智能化发展。
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公开(公告)号：CN118889428A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411372407.7
申请日：2024-09-29
申请人： 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/06 , H02J13/00 , G06F18/2431 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06N3/098
摘要： 本发明公开一种基于多任务图学习的有源配电网拓扑辨识方法及相关装置，属于电力系统监测技术领域，方法包括利用多个自编码器分别补全配电网中不同量测特征的缺失；将配电网拓扑表示为图的形式，利用图数据对拓扑辨识器进行训练，根据多头注意力系数从目标节点到源节点进行消息聚合，获取整图边的特征矩阵；将每条线路的特征输入全连接神经网络层，并将特征映射为每条线路状态的判定值，判定线路的开断状态，实现拓扑辨识；利用多任务学习对补全量测特征的缺失以及拓扑辨识过程联合学习优化，确定目标模型，将实时量测数据输入目标模型，输出拓扑辨识结果。本发明能够在有限量测数据的条件下降维、重构不完整数据以及精确识别配电网拓扑结构。
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公开(公告)号：CN116451505A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310660561.3
申请日：2023-06-06
申请人： 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明属于配电网参数校核技术领域，公开了一种配电网线路参数校核方法、系统、设备及介质，所述方法包括：基于预设时间段，获取配电网原始数据；基于获取的所述配电网原始数据，求解预构建的参数初始校核模型，获得电导矩阵及电纳矩阵初始值；基于获得的所述电导矩阵及电纳矩阵初始值，求解预构建的参数精细化校核模型，获得精细化校核后电导值及电纳值；基于获得的所述精细化校核后电导值及电纳值，对所述配电网的待校核数据进行校核。本发明可在系统相角信息未知的情况下，利用系统能够获取的量测数据实现配电网线路参数精准校核；另外，本发明具有较强的可解释性，能够提升配电网参数透明化感知水平。
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公开(公告)号：CN117595385B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410076292.0
申请日：2024-01-18
申请人： 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明属于配电网状态分析与优化规划技术领域，公开了一种用于配电网可观性评估以及关键量测位置挖掘的方法、系统；其中，所述方法包括：构建获得配电网拓扑图模型，根据配电网已有中压侧量测终端的位置，构建获得初始可观线路集合并扩大，获得全体可观线路集合；在配电网拓扑图模型中依次访问所有节点并判断节点是否可观，构建获得可观节点集合；基于配电网可观性评估指标，进行配电网可观性评估，若配电网不可观，则构建获得关键量测位置挖掘的优化问题并求解，获得配电网的关键量测位置。本发明技术方案可实现配电网的可观岛搜索与可观性评估；在配电网不可观的情况下，提供了配电网关键量测位置挖掘方案。
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公开(公告)号：CN117595385A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202410076292.0
申请日：2024-01-18
申请人： 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明属于配电网状态分析与优化规划技术领域，公开了一种用于配电网可观性评估以及关键量测位置挖掘的方法、系统；其中，所述方法包括：构建获得配电网拓扑图模型，根据配电网已有中压侧量测终端的位置，构建获得初始可观线路集合并扩大，获得全体可观线路集合；在配电网拓扑图模型中依次访问所有节点并判断节点是否可观，构建获得可观节点集合；基于配电网可观性评估指标，进行配电网可观性评估，若配电网不可观，则构建获得关键量测位置挖掘的优化问题并求解，获得配电网的关键量测位置。本发明技术方案可实现配电网的可观岛搜索与可观性评估；在配电网不可观的情况下，提供了配电网关键量测位置挖掘方案。
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公开(公告)号：CN115828489B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310146029.X
申请日：2023-02-22
申请人： 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/20 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种基于关键量测布点位置搜索的感知设备部署方法及系统，属于配电网的优化规划领域，包括：基于优化超参数和伪量测模型，通过蒙特卡洛模拟与迭代优化构建感知设备优化部署策略：汇总感知设备量测值并计算状态估计值，再计算电压幅值、电压相角误差及其协方差矩阵，重复以上蒙特卡洛模拟多次，直至达到设定的蒙特卡洛模拟次数；进而计算电压幅值、电压相角状态估计误差合格率；判断合格率和量测布点数量是否满足要求，根据判断结果进行迭代计算，每次迭代在状态估计误差最大的前K个节点新增感知设备，直至迭代收敛，K为正整数；得到感知设备优化部署策略。本发明能指导配电网采集装置部署，降低感知设备投资成本。
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公开(公告)号：CN115828489A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310146029.X
申请日：2023-02-22
申请人： 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/20 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种基于关键量测布点位置搜索的感知设备部署方法及系统，属于配电网的优化规划领域，包括：基于优化超参数和伪量测模型，通过蒙特卡洛模拟与迭代优化构建感知设备优化部署策略：汇总感知设备量测值并计算状态估计值，再计算电压幅值、电压相角误差及其协方差矩阵，重复以上蒙特卡洛模拟多次，直至达到设定的蒙特卡洛模拟次数；进而计算电压幅值、电压相角状态估计误差合格率；判断合格率和量测布点数量是否满足要求，根据判断结果进行迭代计算，每次迭代在状态估计误差最大的前K个节点新增感知设备，直至迭代收敛，K为正整数；得到感知设备优化部署策略。本发明能指导配电网采集装置部署，降低感知设备投资成本。
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公开(公告)号：CN118899844A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411372281.3
申请日：2024-09-29
申请人： 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/096
摘要： 本发明公开一种基于神经网络决策蒸馏的配电网负荷转供控制方法和系统，属于电网运行优化技术领域，方法包括采集配电网数据并构建配电网负荷转供控制数据集；将配电网负荷转供控制数据集转换为图数据；基于图数据训练图神经网络模型对配电网负荷转供控制数据集进行高维特征提取，获取开关状态预测结果并输出负荷转供控制策略；采用知识蒸馏技术利用图神经网络模型的原始输入以及从图神经网络模型中提取的高维特征和开关状态预测结果分别训练决策树模型，最小化决策树模型输出和图神经网络模型输出之间的差异；利用训练好的决策树模型匹配电网状态的具体特征和决策结果，提供配电网负荷转供控制的决策依据。本发明能够更准确地预测电网的运行状态。
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公开(公告)号：CN114970329A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210508745.3
申请日：2022-05-11
申请人： 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明提出一种基于图神经网络的电力系统暂态电压稳定性计算方法，对电力系统故障时刻所有电气节点的电压幅值、相角以及节点注入有功、无功组成的特征数据矩阵中的数据与包含拓扑信息的邻接矩阵结合成为图数据；将图数据作为图神经网络模型的输入，电力系统暂态电压是否稳定的二维标签作为输出，建立电力系统暂态电压稳定性计算模型；进行训练后，选取准确率最高的计算模型作为最终计算模型对电力系统的暂态电压稳定性进行计算。图神经网络相比深度学习等其他机器学习在处理非欧数据上表现更加优秀，图数据的表达与电力系统信息表达相近。图神经网络将电力系统拓扑结构与电气信息相结合，考虑了电力系统拓扑变化，使得暂态电压稳定分析精确度更高。
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