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公开(公告)号：CN111461977A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010226049.4
申请日：2020-03-26
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于改进生成式对抗网络的电力数据超分辨率重建方法。所述方法构建生成式对抗网络，将低分辨率电力数据与高分辨率电力数据转化为电力图像并根据转化的电力图像对生成式对抗网络进行迭代训练，得到最终的生成器，将低分辨率电力图像输入最终的生成器，得到最终的超分辨率电力图像，完成电力数据超分辨率重建。本发明引入改进生成式对抗网络对低分辨率电力数据进行电力数据超分辨率重建，提高低分辨率电力数据的高频细节信息的还原能力，拥有较高的重建精度，提高收敛的稳定性。
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公开(公告)号：CN111160798A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911419456.0
申请日：2019-12-31
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于蜂群算法的非侵入式家电负荷识别的方法。所述方法利用非侵入式负荷识别装置在家庭入户处进行实时的负荷投入切除事件检测，在检测到负荷投入事件时记录总线上的电气参数，如电流有效值、有功功率、无功功率、电流谐波等，装置在获取以上数据后将数据发送至云端，云端通过人工蜂群算法将其与数据库中的数据进行匹配并将识别结果下发回装置，从而达到家电负荷识别的目的。本发明方法灵活度高，可靠性强，能有效降低负荷的误判率和漏判率，为电网侧和用户侧的负荷管理提供有力的技术支持。
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公开(公告)号：CN110880786A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911160912.4
申请日：2019-11-24
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种消纳大规模风电的电-气互联系统鲁棒区间调度方法，包括以下步骤：S1、建立发电机组、P2G装置和风电场的机组模型；S2、将机组模型的风电承担系数作为待优化变量参与优化求解；S3、建立鲁棒区间调度模型；S4、消除AGC机组和P2G装置的风电承担系数作为待优化变量后引入的非线性项；S5、对鲁棒区间调度模型进行凸化处理；S6、对模型进行求解，得到机组出力结果；S7、建立日后校正模型；S8、对日后校正模型进行求解，得到机组再调整出力结果；步骤S9、根据计算结果对机组进行出力调整，同时降低系统校正成本。本发明可以合理解决IEGS引入风电不确定性后难以考虑对气网运行影响的问题。
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公开(公告)号：CN110689209A
公开(公告)日：2020-01-14
申请号：CN201911048031.3
申请日：2019-10-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种同步优化风电容许区间和机组期望发电成本的方法，包括以下步骤：步骤S1、获取数据；步骤S2、根据Nataf变换原理得到的下三角矩阵；步骤S3、根据三点估计法，形成采样矩阵Z；步骤S4、通过Nataf逆变换可用出力采样值；步骤S5、通过仿射校正过程得到机组的实际出力值；步骤S6、构建本文模型的目标函数；步骤S7、非线性项的消除；步骤S8、计算机组实际出力；步骤S9、凸化目标函数；步骤S10、求解本文模型；步骤S11、利用校正模型进行蒙特卡洛模拟仿真，获取出弃风量和机组应对风电波动的再调整出力。该发明将应对风电波动的发电成本期望值作为经济目标，反映实际发电成本的最小化模型。
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公开(公告)号：CN110535120A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910760312.5
申请日：2019-08-16
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑大气污染扩散的电-气互联系统分布式优化调度方法。在经济调度模型中增加环境相关约束，通过罚凸凹过程将模型凸化，基于广义Benders分解将最优电-气能流问题分解为可独立求解的电力网络主问题和天然气网络子问题，两者只需交换少量边界信息便可达到协同优化的目的。分布式的调度方法保护了电网气网各自内部隐私，避免了中心调度机构压力过大。与传统的污染总量控制方法相比，本发明的调度方法根据环境容忍能力区别对待不同地区，使得电-气互联系统能以较低的成本牺牲显著降低发电活动对低环境容忍力地区大气污染物浓度的贡献。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110365020A
公开(公告)日：2019-10-22
申请号：CN201910484748.6
申请日：2019-06-05
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的无功优化方法，包括步骤：(1)确定系统参数。(2)搭建电网无功优化模型；(3)构建集成学习优化器，具体步骤为：(3-1)选择子优化器；(3-2)构建集成优化器；(4)采用集成学习优化器求解无功优化模型，制定无功优化策略。本发明设计的基于集成学习的无功优化方法，构建集成学习优化器，提出了一种全新的优化求解思路。
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公开(公告)号：CN110061474A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910303965.0
申请日：2019-04-16
Applicant: 华南理工大学
IPC: H02H7/045
Abstract: 本发明公开了一种识别并防止和应涌流导致变压器差动保护动作的方法，包括步骤：1)启动元件动作，差动保护满足动作条件后，使用时差法来判断电流是处于涌流状态还是在故障电流状态下，判据不满足时，差动保护被正确闭锁，判据满足时，保护被正确开放；2)使用基波幅值增量法进行判断是否是和应涌流，倘若判断电流是和应涌流，则采取短时增强制动特性，并进行下个步骤TA饱和判别，判断为励磁涌流则采用励磁涌流判据判断是否动作；3)用虚拟制动判据进行TA饱和判别，假如TA饱和则采用2级短时增强制动特性，不饱和则采用短时增强制动特性；4)保护电流落在动作区域差动保护动作，否则差动保护不动作。本发明可以从根本上解决和应涌流会使差动保护误动问题。
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公开(公告)号：CN109903183A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910168804.5
申请日：2019-03-06
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电网规划研究中心 , 华南理工大学
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了一种基于三方演化博弈的配电网决策方法、装置和设备，其中方法包括：101、根据各博弈主体在参与博弈时所做出的可能选择所对应的概率和收益，确定各博弈主体对应的平均收益模型和各博弈主体参与博弈时做出肯定选择的期望收益模型，所述博弈主体包括：能源监管部门、电网、用户；102、根据各博弈主体对应的平均收益模型和期望收益模型确定各博弈主体的复制动态方程；103、根据各博弈主体对应的复制动态方程确定各博弈主体的动态趋势曲线；104、根据各博弈主体对应的动态趋势曲线确定各博弈主体的博弈决策。本申请中将演化博弈应用于配电网的决策问题上，指导各个部门做出最优的决策。
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公开(公告)号：CN109657885A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201910155225.7
申请日：2019-02-25
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多搜索器算法的电-热网协调运行优化方法，包括通过建立起区域电-热网协调运行数学模型，使用多搜索器优化算法进行对区域的热电能量系统进行管理，以实现整个区域系统的发电成本最小的目标。本发明的多搜索器优化算法是基于各个启发式算法的优缺点设计而成，相比于经典的飞蛾扑火算法、教与学优化算法等具有收敛速度更快，全局收敛性更强等特点。
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公开(公告)号：CN106026084B
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201610479264.9
申请日：2016-06-24
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟发电部落的AGC功率动态分配方法；该方法先搭建基于虚拟发电部落VGT的自动发电控制AGC功率分配框架，确定状态离散集和动作离散集；采集当前控制周期区域电网实时的总发电功率指令，并利用迁移学习初始化各虚拟发电部落的值函数矩阵和选择动作；根据领导者策略选择动作并计算部落功率；获得各虚拟发电部落的立即奖励函数值；更新当前状态下各虚拟发电部落的一致性权重、自学习权重以及值函数矩阵；判断算法是否满足收敛条件。本发明基于VGT的AGC功率分配框架下，结合QD学习和迁移学习，能满足AGC的控制时间要求，更加适用于解决具有较强随机性、不确定性的大规模复杂电网的AGC功率动态分配问题。
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