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公开(公告)号：CN104931848A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510091215.3
申请日：2015-03-01
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/08
Abstract: 一种基于广域测量信息的电力系统线路故障判别方法，包括以下步骤：a.从实时测得的广域测量信息中选择电压采集向量和/或电流采集向量作为初始变量；b.计算原始变量样本信息的样本均值和离差矩阵；c.如果做为初始变量样本信息的总体均值存在显著性差别，则转步骤d，否则，转步骤e；d.建立后验概率的判别准则，转步骤f；e.合并原始变量的样本信息总体，并重新筛选初始变量，转步骤a；f.根据后验概率判别准则判别电力系统的线路故障。本发明利用后验概率的判别准则来诊断电力系统的线路故障，对常见噪声干扰源所诱发的随机干扰具有很强的抗干扰能力，能够满足系统的冗余性要求，实现对线路故障的快速、准确、可靠判别。
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公开(公告)号：CN110309603B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN201910601512.6
申请日：2019-07-05
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F30/20 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于风速特性的短期风速预测方法及系统。该预测方法包括：获取原始风速序列；对所述风速序列进行奇异值分解，获取去噪序列和噪声余项；获取对所述去噪序列进行变分模态分解的最优模态数；对所述去噪序列进行变分模态分解，获取各分量序列；利用改进的平均影响值法获取所述环境因素中与输出风速高相关的信息，并结合所述分量序列或余项建立长短期记忆网络模型；通过改进的极值优化法优化网络模型，获取预测模型；通过所述预测模型对所述各分量序列和所述噪声序列进行预测，获取各分量和余项预测结果；累加各分量和余项预测结果，获取风速预测结果；本发明的风速预测方法或系统显著提高了预测模型可靠性，可获得高精度预测结果。
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公开(公告)号：CN114578087B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202210080454.9
申请日：2022-01-24
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明涉及风速不确定性度量技术领域，且公开了基于非支配排序和随机模拟算法的风速不确定性度量方法，包括以下步骤：S1、利用非支配排序遗传算法和包络熵原理确定变分模态分解的模态数，实现参数的自适应选取；S2、选择麻雀搜索算法进行参数寻优，消除随机输入权重与偏置对深度极限学习机的影响，对各分量序列进行预测；S3、在点预测的基础上，使用马尔科夫链构造随机矩阵，对误差序列进行随机模拟，并根据蒙特卡洛思想得到若干独立的随机抽样结果，将模拟的误差分位数序列与点预测结果相结合，得到区间预测结果。S4、对本文所提方法进行实例评估和验证，证明方法的可行性和优越性，建立完整的风速不确定性度量方案。
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公开(公告)号：CN110543929A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910805484.X
申请日：2019-08-29
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开一种基于Lorenz系统的风速区间预测方法及系统。该预测方法包括：获取原始风速序列；对所述风速序列进行变分模态分解(VMD)，获取去噪序列和噪声余项；建立长短时神经网络预测模型(LSTM)，对所述去噪序列进行初步预测，获取初步预测结果；通过定义风速爬坡事件(WSR)和风速爬坡率，对初步预测结果进行修正，获取修正的风速预测结果；通过Lorenz方程描述大气动力系统对风速的影响，并得到Lorenz扰动序列(LDS)；通过B样条插值法对LDS进行拟合，并对拟合结果固定置信区间，获取风速扰动区间的上限和下限；将修正的风速预测结果和风速扰动区间进行求和，获取风速的区间预测结果；本发明的风速区间预测方法或系统显著提高了预测模型的精度和可靠性，可获得高精度预测结果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104933469B
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201510092616.0
申请日：2015-03-02
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种基于灰色生成扰动模型的短期风速预测方法，其步骤为：a.数值求解Lorenz方程；b.定义Lorenz扰动量形式；c.利用BP网络进行短期风速初步预测；d.选用某一瑞利数的Lorenz扰动量对预测结果进行修正；e.借助灰色生成理论及多项式累加生成模型对风速和扰动变量进行拟合，建立扰动模型；f.利用其它瑞利数的Lorenz扰动量建立扰动模型；g.进行风速预测；h.引入误差指标对扰动模型的有效性及风速预测水平进行评价。本发明利用灰生成技术弱化风速及扰动变量的随机性，进而建立风速扰动模型，对短期风速进行预测可大大提高风电预测的准确度，保证电力系统的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN104931848B
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201510091215.3
申请日：2015-03-01
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/08
Abstract: 一种基于广域测量信息的电力系统线路故障判别方法，包括以下步骤：a.从实时测得的广域测量信息中选择电压采集向量和/或电流采集向量作为初始变量；b.计算原始变量样本信息的样本均值和离差矩阵；c.如果做为初始变量样本信息的总体均值存在显著性差别，则转步骤d，否则，转步骤e；d.建立后验概率的判别准则，转步骤f；e.合并原始变量的样本信息总体，并重新筛选初始变量，转步骤a；f.根据后验概率判别准则判别电力系统的线路故障。本发明利用后验概率的判别准则来诊断电力系统的线路故障，对常见噪声干扰源所诱发的随机干扰具有很强的抗干扰能力，能够满足系统的冗余性要求，实现对线路故障的快速、准确、可靠判别。
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公开(公告)号：CN104502800B
公开(公告)日：2018-05-04
申请号：CN201410780671.4
申请日：2014-12-17
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/08
Abstract: 一种电力系统故障因子特征提取方法，所述方法包括以下步骤：a.选择初始变量，若样本方差小于设定的阈值，则转步骤b，否则，转步骤c；b.计算初始变量的相关系数矩阵的特征值和单位化特征向量；c.计算初始变量的协方差矩阵及协方差矩阵的特征值和单位化特征向量；d.如果特征值小于设定的阈值，则转步骤a，否则转步骤e；e.计算初始变量的公因子和因子载荷矩阵；f.将公因子进行正交旋转或斜交旋转；g.根据公因子的系数特征和公因子的得分特征来判断故障元件。本发明从WAMS系统中的实时量测信息中提取电力系统的故障因子特征，不仅能够满足广域后备保护系统对故障定位实时性和准确性的要求，而且具有很强的抗干扰能力。
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公开(公告)号：CN104933469A
公开(公告)日：2015-09-23
申请号：CN201510092616.0
申请日：2015-03-02
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 一种基于灰色生成扰动模型的短期风速预测方法，其步骤为：a.数值求解Lorenz方程；b.定义Lorenz扰动量形式；c.利用BP网络进行短期风速初步预测；d.选用某一瑞利数的Lorenz扰动量对预测结果进行修正；e.借助灰色生成理论及多项式累加生成模型对风速和扰动变量进行拟合，建立扰动模型；f.利用其它瑞利数的Lorenz扰动量建立扰动模型；g.进行风速预测；h.引入误差指标对扰动模型的有效性及风速预测水平进行评价。本发明利用灰生成技术弱化风速及扰动变量的随机性，进而建立风速扰动模型，对短期风速进行预测可大大提高风电预测的准确度，保证电力系统的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN103488892A
公开(公告)日：2014-01-01
申请号：CN201310435012.2
申请日：2013-09-23
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F19/00
Abstract: 一种服务于新型广域后备保护的电气岛快速跟踪分析方法，所述方法在利用广域测量系统中的同步相量测量单元实时采集电力网络中各个开关的变位信息的基础上，首先采用基于树支-母线关联矩阵的电气岛快速跟踪分析法并行完成各个厂站内的母线分析，然后采用规则匹配加速算法的电气岛快速跟踪分析法完成厂站间系统网络拓扑分析，从而实现对整个电网拓扑结构的快速分析。同传统方法相比，本方法大大降低了电气岛快速跟踪分析的运算量，能够满足电力系统对网络拓扑分析的实时性和准确性要求，为新型广域后备保护创造了有利条件。此外，本方法还具有思路清晰，原理简单的优点。
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