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公开(公告)号：CN114266349A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111486131.1
申请日：2021-12-07
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应神经网络的潮流计算方法，包括获取配电网典型节点的数据，并形成训练数据集作为后续输入；定义隐藏层与神经元的数量，建立神经自适应神经网络模型框架；利用训练数据集训练自适应神经网络模型，更新神经网络中的参数，构建自适应数据潮流模型。本发明提出了一种基于自适应神经网络的潮流计算方法，根据所采集的测量数据集，基于自适应神经网络模型建立自适应潮流模型，实现在拓扑以及线路参数未知场景下的潮流计算。
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公开(公告)号：CN115392347A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210912297.3
申请日：2022-07-30
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗网络的用户相位关系识别方法，此识别方法包括以下步骤：以低压配电变压器低压侧三相中目标相电压时间序列作为判别器输入，以非目标相电压时间序列作为生成器输入，训练判别器的判别能力，建立包含判别器与生成器的生成对抗网络；本发明中的有益效果为：本发明方法基于生成对抗网络的用户相位关系识别，利用现有的海量台区用户数据，以若干终端用户电压时间序列，采用Wasserstein距离生成博弈距离，计算损失函数面积作为各终端用户与各相电压的匹配程度；并采用k‑means聚类方法实现用户相位关系归类辨识，显著提高低压台区的拓扑关系识别准确度，有助于推动低压台区侧以配电网为核心的能源互联网应用发展。
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公开(公告)号：CN111654392A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010393387.7
申请日：2020-05-11
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 上海电力大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司
IPC: H04L12/24
Abstract: 本发明公开了一种基于互信息的低压配电网拓扑识别方法及系统。本发明的低压配电网拓扑识别方法采用的技术方案为：首先输入配电台区用户智能电表时间序列电压幅值信息数据，其次对数据进行预处理，然后使用互信息计算公式，依次计算用户之间的互信息存入用户互信息集合，最后使用最大加权生成树算法完成对低压配电台区的拓扑识别。本发明可以有效应对由高比例可再生能源大规模并网引起的网络拓扑频繁改变而显著增加拓扑辨识难度问题，减少对电力系统物理模型的依赖，进一步进行电力系统计算和优化，从而提升电力系统的稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114123191A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111449614.4
申请日：2021-11-30
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于潮流分块回溯解析的低压配电网线路参数辨识方法。利用配电变压器与用户的实时电压、电流有效值以及有功、无功功率等数据，建立城市及乡村的模型来实现低压配电网络内的线路参数辨识，具体的步骤包括如下：首先分类待规划低压配电网，建立其拓扑结构模型并对网络进行内部分块；然后利用配电变压器与用户的功率、电量、电压数据，根据用户与用户之间的关系建立阻抗约束和回溯潮流上游父节点阻抗约束模型；最后，通过对模型的求解，得到网络内部划分模块内阻抗估计情况，并通过阻抗变量扩展至全网络回溯解析模型，求解后得到该低压配电网内的阻抗估计。
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公开(公告)号：CN111400371A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010175859.1
申请日：2020-03-13
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种基于电压相关性校验的户变关系识别方法，包括以下步骤，采集台区配变与用户电压与功率时序的历史数据；对所述历史数据进行数据预处理；利用自编码网络对与预处理后的数据进行特征提取代替原始数据；根据处理后的数据，分别利用欧氏距离、协方差、皮尔逊相关系数和线性回归四种方法计算台区与用户间的相关性大小，获取各户变识别结果；综合所述户变识别结果形成相关性综合评价指标。本发明的有益效果：不需要增添额外硬件设备、准确度高和能节省大量人力物力资源。
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公开(公告)号：CN114123191B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202111449614.4
申请日：2021-11-30
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明公开了一种基于潮流分块回溯解析的低压配电网线路参数辨识方法。利用配电变压器与用户的实时电压、电流有效值以及有功、无功功率等数据，建立城市及乡村的模型来实现低压配电网络内的线路参数辨识，具体的步骤包括如下：首先分类待规划低压配电网，建立其拓扑结构模型并对网络进行内部分块；然后利用配电变压器与用户的功率、电量、电压数据，根据用户与用户之间的关系建立阻抗约束和回溯潮流上游父节点阻抗约束模型；最后，通过对模型的求解，得到网络内部划分模块内阻抗估计情况，并通过阻抗变量扩展至全网络回溯解析模型，求解后得到该低压配电网内的阻抗估计。
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公开(公告)号：CN114741830A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210470237.0
申请日：2022-04-28
Applicant: 上海电力大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N7/00 , H02J3/00 , G06F111/02 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于隐树模型的低压配电网拓扑识别方法，包括以下步骤：利用智能电表终端用户的电压测量数据，建立隐树模型；引入五种模型修改算子；建立BIC评价准则描述生成的模型与用户智能电表数据的匹配程度；建立三阶段的模型搜索方式最终得到与该低压配电网拓扑相对应的模型；通过引入五种模型修改算子，建立了三阶段的模型搜索方式，对初始模型扩展、简化、调整最终得到与该低压配电网拓扑相对应的模型。考虑到低压配电网缺乏监控系统的现状，本发明不需要线路潮流、相角、线路参数等数据，也不需要添加额外的硬件设备，仅利用高级量测架构的电压量测数据来实现拓扑识别，识别准确率高，能够很好地应用于工程实际。
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公开(公告)号：CN114142467A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111449626.7
申请日：2021-11-30
Applicant: 上海电力大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06F30/27 , G06N3/12 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于无精确建模潮流模型的配电网光伏最大接入容量计算方法。包括：首先使用高速公路神经网络拟合配电网节点注入功率与节点电压之间的映射关系，构建无精确建模的潮流模型；该模型能有效应对配电网测量设备安装不全、网架参数难以准确获取以致无法进行精确数学建模的问题。基于上述无精确建模的潮流模型，以光伏接入容量最大为目标，并考虑系统安全运行约束，建立配电网光伏接入容量测算模型。最后，采用多种群遗传算法对光伏接入容量测算模型进行求解，获得配电网最大光伏接入容量。本发明充分考虑了配电网由于网架结构及线路参数的缺失，潮流约束难以建立的问题，使用无精确建模潮流模型代替传统潮流约束；同时所用的高速公路神经网络有良好的电压拟合精度及收敛速度，从而能快速而准确的求解出配电网光伏最大接入容量。
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