公开(公告)号：CN118965945A

公开(公告)日：2024-11-15

申请号：CN202410872555.9

申请日：2024-07-01

Applicant: 三峡大学 ,  华中科技大学 ,  中国电力科学研究院有限公司

Inventor： 李振华 ,  陈豪钰 ,  张绍哲 ,  卢和平 ,  周峰 ,  刁赢龙 ,  程江洲 ,  李振兴 ,  张涛 ,  张磊

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/006 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/08

Abstract: 基于MHA‑CNN‑SLSTM和误差补偿的互感器预测方法，包括：采用VMD将互感器误差数据分解为不同高低频分量；基于改进海鸥优化算法ISOA优化VMD的关键参数，实现误差数据最优分解；基于多头注意力机制MHA对误差影响特征交叉处理，挖掘各特征间关联性，通过强相关性特征与误差间关系建立弱相关特征与误差间深层联系；将CNN置于多头注意力机制MHA后端，降低多头注意力机制MHA输出特征维度；考虑训练集与测试集之间相关性，改进LSTM神经网络，动态调整网络权重和偏置，构建MHA‑CNN‑SLSTM组合预测模型；将预测值与实际值误差作为训练集输入构建的组合预测模型，生成补偿数据对预测值进行补偿。该方法能够准确的预测未来短期内互感器误差状态变化，具有预测精度高、泛化性强等特点。

公开(公告)号：CN119203879A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202410932784.5

申请日：2024-07-12

Applicant: 三峡大学 ,  中国电力科学研究院有限公司

Inventor： 李振华 ,  王乐为 ,  卢和平 ,  周峰 ,  刁赢龙 ,  龙兆芝 ,  李振兴 ,  张涛 ,  徐艳春

IPC: G06F30/367

Abstract: 一种电磁式电压互感器频率特性建模及性能提升方法，首先建立标准电压互感器的等效电路模型，采用复数磁导率的方法，在已有铁芯参数的基础上，获取励磁阻抗值；其次，通过等效电路模型，分析得出标准电压互感器空载误差函数，经过仿真计算，得出标准电压互感器在20Hz‑3000Hz下的空载误差响应曲线；仿真结果表明，标准电压互感器在高频下误差值较大，不满足准确级要求。根据误差传变模型的建立，表明了空载误差值与标准电压互感器匝数以及横截面积的相关性，通过仿真分析可知当减少一次侧绕组匝数或增大铁芯横截面积时，标准电压互感器的误差值将减小。因此采用本发明方法，将能有效的提高标准电压互感器的性能。

公开(公告)号：CN117454049A

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202311180645.3

申请日：2023-09-13

Applicant: 三峡大学 ,  中国电力科学研究院有限公司

Inventor： 李振华 ,  崔九喜 ,  卢和平 ,  周峰 ,  刁赢龙 ,  龙兆芝 ,  李振兴 ,  张涛 ,  徐艳春

IPC: G06F17/10 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08

Abstract: 基于改进LSTM的电子式电压互感器误差预测方法，包括以下步骤：采集电子式电压互感器的比差和角差数据，进行数据的预处理；将预处理后的数据输入到CI‑LSTM模型，训练模型参数；将训练的模型参数输出到快速收敛的纵横交叉模型，进行特征提取后，输出最优权重和阈值，得到FCSO‑CI‑LSTM模型；将得到的数据输入到FCSO‑CI‑LSTM模型，得到电子式电压互感器比差和角差的预测结果。本发明基于改进LSTM的电子式电压互感器误差预测方法，能够较好地预测电子式电压互感器未来的误差变化趋势，具有良好的适应性。

公开(公告)号：CN115115096B

公开(公告)日：2024-12-10

申请号：CN202210647014.7

申请日：2022-06-09

Applicant: 三峡大学

Inventor： 李飞 ,  李咸善 ,  方子健 ,  李振兴 ,  张彬桥 ,  鲁明芳

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F30/27 ,  G06N3/006 ,  G06N20/00 ,  G06N20/10 ,  H02J3/38 ,  G06F111/04 ,  G06F113/04

Abstract: 考虑多微电网储能共享的主动配电网博弈优化调度方法，建立基于双重博弈的主动配电网‑多微电网联盟‑微电网协同优化调度模型；获取模型参数，给定算法求解初值；基于双层优化理论和Nash均衡定义，将下层优化模型的求解过程型嵌套至上层模型的优化问题中，上层优化模型利用PSO粒子群算法求解，下层优化模型利用Yalmip/Cplex工具箱求解；通过多轮次迭代达到纳什均衡状态，并输出最终的Nash均衡解集；进一步基于合作博弈理论，利用夏普利值法分配多微电网联盟的合作剩余。本发明在配电网侧优化了分时电价，兼顾了配电网与多微电网之间的利益均衡；在多微电网联盟侧实现了多微电网内部能量互济，提升了新能源就地消纳能力。

公开(公告)号：CN114944647B

公开(公告)日：2024-09-10

申请号：CN202210530544.3

申请日：2022-05-16

Applicant: 三峡大学

Inventor： 李振兴 ,  王杨赜 ,  朱益 ,  胡聪 ,  翁汉琍 ,  李振华 ,  黄景光 ,  王秋杰

IPC: H02J3/00

Abstract: 基于故障首半波采样值比较的快速电流保护方法，快速计算并构建电流突变量；计算数据窗内电流突变量有效值，判别数据窗内电流突变量有效值爬坡趋势；持续跟踪突变量采样值，应用突变量采样值与启动阈值多点比较，判别突变量越限现象；基于有效值爬坡现象与采样值越限判别，构成保护启动判据，实现保护启动；保护启动后，以当前电流增量采样值时刻为起始点，确定极值时刻；构建同采样频率的定值正弦序列；持续监测有效值爬坡现象，基于电流增量采样序列与定值正弦序列多点比较，应用保护动作判据，实现保护动作。本发明快速电流保护方法原理简单、动作速度快、易于实现，能够很好地应用于多级配电输电线路中。

公开(公告)号：CN118572627A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410442555.5

申请日：2024-04-12

Applicant: 三峡大学

Inventor： 李振兴 ,  安喆 ,  朱益 ,  徐昆 ,  胡聪 ,  翁汉琍 ,  李振华 ,  谭洪 ,  王秋杰

IPC: H02H7/06 ,  H02P9/00

Abstract: 基于改进热积累模型的负序反时限保护曲线推算及修正方法，以定、转子运行稳态温度为初始值，将负序电流有效值带入温升迭代公式，推算转子温度。当转子温度超过限值θmax时停止迭代，利用三次样条函数进行插值得到负序反时限保护动作曲线；发生不对称故障后，利用温升迭代公式对转子温度进行跟踪，同时测量非周期分量参数，计算其引起的转子温升并计入转子温度变化中。当负序电流发生变化时，重复在线修正负序反时限保护动作曲线，故障跳闸或单相重合闸成功后，继续推算转子温度，当转子温度低于α倍的稳态温度时，保护退出。本发明方法实现了对转子温度的精确推算，进而实现了负序反时限保护动作曲线的离线推算；并且能够在负序电流波动时自主修正。

公开(公告)号：CN114792158B

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202210339153.3

申请日：2022-04-01

Applicant: 三峡大学

Inventor： 李丹 ,  杨帆 ,  缪书唯 ,  甘月琳 ,  杨保华 ,  李振兴 ,  刘颂凯

IPC: G06F18/213 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00

Abstract: 基于时空融合图神经网络的多风电场短期功率预测方法，它包括以下步骤，步骤1：采集目标大型风电基地的若干目标风电场小时级的历史功率数据和外部气象信息数据；步骤2：将步骤1中的功率数据与气象数据映射到高维空间；步骤3：对由步骤2获得的数据进行处理，提取单个风电场功率数据的时序特征；步骤4：提取多个风电场功率数据间的空间特征；步骤5：交替进行以上两个步骤，将得到的时序特征和空间特征连接起来，以获得多风电场功率数据耦合的时空特征；步骤6：获得多风电场最终的功率预测结果。本发明的目的在于克服现有技术在进行多风电场短期功率预测时不能结合其功率数据深层时空特征的问题，提供了一种多风电场功率预测技术。

公开(公告)号：CN118152832A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410146256.7

申请日：2024-02-01

Applicant: 三峡大学

Inventor： 李振华 ,  张成浩 ,  刘奕舟 ,  李振兴 ,  张涛 ,  徐艳春 ,  张文婷 ,  程紫娟

IPC: G06F18/23213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/15 ,  G06N3/0442 ,  G06F18/2135 ,  G06Q50/06

Abstract: 基于用户充电行为聚类的改进LSTM‑TCN模型的充电桩充电量预测方法，包括以下步骤：采集充电桩的充电订单数据，并对充电订单数据进行预处理；通过充电订单数据对充电用户的充电行为进行K‑Means聚类分析，获得每类充电用户的充电行为聚类分析结果；基于聚类分析的结果，计算充电量影响因素与充电量的Pearson相关系数,选择Pearson相关系数大于一定值的影响因素为最终特征集；将处理后选取的最终特征集和历史充电量数据做min‑max归一化处理；结合注意力机制建立改进的LSTM‑TCN模型；将训练集对改进的LSTM‑TCN模型进行训练，测试集作为改进的LSTM‑TCN模型的输入，对充电桩充电量预测。本发明提出了一种基于用户充电行为聚类的改进LSTM‑TCN模型的充电桩充电量预测方法，可以有效分析电动汽车用户的充电行为，降低充电桩充电量预测误差。

公开(公告)号：CN118070841A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410185294.3

申请日：2024-02-19

Applicant: 三峡大学

Inventor： 李振华 ,  刘奕舟 ,  黄悦华 ,  张成浩 ,  李振兴 ,  张磊 ,  邾玢鑫 ,  杨楠 ,  郑雯慧 ,  徐艳春 ,  张文婷 ,  吴琳

IPC: G06N3/042 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/08 ,  G06F18/23 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 基于LSTM‑GNN组合模型的电动汽车短期充电负荷预测方法，包括以下步骤：采集电动汽车充电站充电负荷数据和气温、日期数据，并进行预处理，构建滑动窗口数据集；对LSTM模型进行改进，增加图神经网络聚类架构GraphSAGE与SAGEConv网络层，得到LSTM‑GNN模型；将滑动窗口数据集输入到LSTM‑GNN模型，在LSTM层和全连接层中进行模型训练，随后根据模型参数构建出包含节点、边、权重的图数据，进行特征提取后，输出至图神经网络聚类架构GraphSAGE与SAGEConv网络层中进行训练；将验证集作为输入，输入到训练好的LSTM‑GNN模型，进行电动汽车充电负荷的预测。该预测方法能够较好地预测不同典型区域电动汽车充电负荷且能与实际气温与日期情况变化趋势相结合，具有良好的适应性。

公开(公告)号：CN117406020A

公开(公告)日：2024-01-16

申请号：CN202311353847.3

申请日：2023-10-19

Applicant: 国网湖北省电力有限公司荆门供电公司 ,  三峡大学

Inventor： 皮志勇 ,  刘勇 ,  李振兴 ,  罗皓文 ,  龚开波 ,  翁汉琍 ,  胡鹏飞

IPC: G01R31/08 ,  G06F17/11 ,  G06F18/213 ,  G06F18/20

Abstract: 本发明属于电力系统继电保护领域，公开了一种基于补偿突变量构建广义功率比的故障选相方法。该方法针对新能源外送线路发生故障时基于突变量故障选相存在误选问题，论证当前判据误选原因，并创新故障极化因子修正故障突变量电流，创新广义功率比新概念，提出基于补偿突变量构建广义功率比的故障选相新判据。该判据首先定义了正序、零序故障极化因子，并通过极化因子来统一短路电流分配系数，实现电流突变量的补偿计算，克服电流突变量受新能源侧阻抗及弱馈的影响，进一步应用补偿突变量定义广义功率比，分析广义功率比在不同故障类型情况下的差异，构建基于广义功率比的故障选相新判据。该判据新颖，故障选相原理简单，选相可靠，配合单相重合闸能够有效提高线路重合率。