公开(公告)号：CN119482371A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411483159.3

申请日：2024-10-23

Applicant: 中国南方电网有限责任公司

Inventor： 张喜铭 ,  李文云 ,  马溪原 ,  林志达 ,  陈炎森 ,  翟苏巍 ,  李卓环

IPC: H02J3/00 ,  G06F17/11 ,  G06F17/16

Abstract: 本申请公开了一种基于稳态安全边界的电力系统安全评估方法及装置。本申请通过获取电力系统的电网参数，根据所述电网参数结合预设的潮流模型，确定线性潮流方程的第一系数；采集电力系统的历史运行数据，根据所述历史运行数据，通过偏最小二乘回归，确定节点功率注入与支路功率误差之间的线性关系；根据所述第一系数以及所述线性关系，获取静态热安全区域边界；根据当前电力系统各个节点的功率注入，结合所述静态热安全区域边界确定电力系统的安全状态。通过本申请可以提高静态热安全区域边界的准确性，从而提高电力系统安全评估的准确性，以此提高电力系统的安全性。

公开(公告)号：CN119378596A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411483982.4

申请日：2024-10-23

Applicant: 中国南方电网有限责任公司

Inventor： 马溪原 ,  张喜铭 ,  李文云 ,  杨思蕤 ,  林志达 ,  周长城

IPC: G06N3/042 ,  H02J3/06 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06N3/0499

Abstract: 本申请公开了一种基于图神经网络与极限学习机的最优潮流求解方法和装置，涉及电网潮流计算领域，包括：获取待求解的电力系统的节点拓扑和各个电力节点的历史运行数据，并根据节点拓扑和历史运行数据构建系统拓扑图；基于多层图卷积神经网络提取系统拓扑图的特征得到第一节点特征；以系统总输出最小为目标，基于正则化筛选第一节点特征并融合得到第二节点特征；根据第二节点特征对初始极限学习机模型进行多次迭代训练，迭代时基于均方误差损失优化模型参数，直至模型参数满足预设值时完成训练，得到第一极限学习机模型；获取待求解的电力系统的实时运行数据，并根据实时运行数据和第一极限学习机模型，得到待求解的电力系统的最优潮流求解结果。

公开(公告)号：CN119419759A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411483156.X

申请日：2024-10-23

Applicant: 中国南方电网有限责任公司

Inventor： 李卓环 ,  林志达 ,  陈炎森 ,  张喜铭 ,  周长城 ,  徐欢 ,  李文云

IPC: H02J3/00 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/092 ,  G06F18/15 ,  G06F18/22 ,  G06F18/213 ,  G06F119/02

Abstract: 本申请公开了不确定性数据驱动的电力系统稳态运行控制方法及系统，包括：采集新能源电力系统的历史运行数据，并对所述历史运行数据进行数据预处理，得到第一电力数据；将所述第一电力数据输入预设的GAN增强模型，基于生成器得到对应的模拟数据，并将所述模拟数据与所述第一电力数据作为输入数据输入判别器，得到与所述第一电力数据相似的第二电力数据，其中，所述GAN增强模型包括所述生成器和所述判别器；将所述第二电力数据输入预设的动态优化策略网络，得到电力系统的最优控制策略，并基于所述最优控制策略对电力系统进行控制。本申请可以准确且高效的评估电力系统的稳态运行情况，并保障新能源接入后电力系统的稳态运行。

公开(公告)号：CN119419758A

公开(公告)日：2025-02-11

申请号：CN202411482230.6

申请日：2024-10-23

Applicant: 中国南方电网有限责任公司

Inventor： 张喜铭 ,  杨铎烔 ,  林志达 ,  周长城 ,  徐欢 ,  马溪原 ,  李文云 ,  李卓环

IPC: H02J3/00 ,  G06F18/213

Abstract: 本申请公开了基于GRU与LS‑CGAN的暂态稳定评估方法及系统，包括：采集电力系统运行时的电力数据，并对所述电力数据进行分析，得到第一特征数据，其中，所述电力数据包括电压幅值、相角和功率；将所述第一特征数据输入预设的LS‑CGAN模型，得到与所述第一特征数据相似的第二特征数据；将所述第一特征数据和所述第二特征数据输入预设的GRU模型，得到电力系统的暂态稳定性评估结果。本申请通过将GRU与LS‑CGAN融合不仅可以适应不同的电力系统场景和评估需求，还可以快速且准确的评估和预测电力系统的暂态稳定性，进而确保电力系统的安全和稳定运行。

公开(公告)号：CN119382100A

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202411483761.7

申请日：2024-10-23

Applicant: 中国南方电网有限责任公司

Inventor： 林志达 ,  周长城 ,  张喜铭 ,  程凯 ,  李文云 ,  余洋

IPC: H02J3/00 ,  G06N5/022 ,  G06N3/092

Abstract: 本发明提出一种基于强化学习和数据驱动的电力系统调控方法及装置，基于电力系统的运行目标和可调度变量，构建目标变量集和控制变量集；构建即时奖励集，通过预设深度强化学习算法的目标网络，构建动作值函数；通过预设深度强化学习算法的评估网络对动作值函数进行迭代更新，直至动作值函数满足预设训练要求；构建初始知识库；通过知识提取算法对初始知识库进行聚类划分，得到若干子类知识矩阵，调整控制变量集并对电力系统进行调控。本发明解决现有技术存在状态空间维度爆炸、数据质量、可扩展性不足、系统调控的解释性差和泛化能力差等缺陷，导致电力系统调控准确性差的问题。本发明能够提升电力系统智能调度的效率和准确性。