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公开(公告)号：CN119441926A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411483759.X
申请日：2024-10-23
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F18/2323 , G06F18/2132 , G06F18/23213 , G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本申请公开了基于随机矩阵与谱聚类电力系统不良数据辨识方法及系统，包括：基于获取的电力系统量测数据得到对应的量测误差，并基于所述量测误差构建对应的第一量测矩阵；基于所述第一量测矩阵构建对应的第一厄米特矩阵；利用随机矩阵理论提取所述第一厄米特矩阵的特征向量和估计特征值，并基于所述特征向量和所述估计特征值，得到残差特征量；对所述残差特征量进行谱聚类分析，辨识出电力系统的不良数据。本申请可以减少量测误差对不良数据辨识准确性的影响，进而提高电力系统状态估计的准确性。
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公开(公告)号：CN118920507A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410944085.2
申请日：2024-07-15
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: H02J3/24 , G01R31/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F17/11
Abstract: 本发明提出一种基于数据融合的电网状态获取方法及系统，基于路径优化模型，获取初始节点至目标节点的最短路径；基于初始节点PMU数据，对所述最短路径上所有中间节点进行RTU伪量测等效对齐，得到所有中间节点对应的中间节点等效PMU数据；基于所述所有中间节点对应的中间节点等效PMU数据和目标节点RTU数据，获取目标节点等效PMU数据；获取电网实时状态。本发明解决现有技术没有充分利用PMU量测数据，存在测量误差导致的伪测量数据精度不高的问题。本发明能够根据精准地数据融合从而获取更准确的电网实时状态。
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公开(公告)号：CN119382183A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411452884.4
申请日：2024-10-17
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: H02J3/24 , H02J3/48 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及电力系统稳定性控制技术领域，公开了一种嵌入时空信息的电力系统预决策方法及装置。该方法实时获取电力系统数据；其中，电力系统数据包括电网运行数据和电网拓扑结构数据；利用暂态稳定评估器提取电力系统数据的时序特征和空间特征，并评估电力系统的暂态稳定评估结果；当暂态稳定评估结果为失稳时，基于电力系统数据，利用深度强化学习智能体生成最优动作，并根据最优动作控制电力系统。本发明能够有效提取电力系统运行数据中的时序特征和空间特征信息，提升了暂态稳定评估的精确度，进而提高电力系统的稳定性。
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公开(公告)号：CN119377846A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411483151.7
申请日：2024-10-23
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F17/18 , G06N3/0442 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种电力系统稳态运行的异常检测方法、装置及介质，所述方法包括：获取电力系统的运行数据；根据运行数据建立包含输入随机影响因子的概率模型，得到电力系统输出变量的概率统计特性；通过长短期记忆网络对概率统计特性进行状态预测和缺失数据替换，得到完整系统测量数据；对完整系统测量数据进行异常数据检测，得到电力系统的异常检测结果。本发明提出一种电力系统稳态运行的异常检测方法、装置及介质，通过考虑不确定性因素来获取电力系统输出变量的概率统计特性，以及对概率统计特性进行完善，有助于保持数据的完整性和有效性，从而准确识别出电力系统的异常情况，能够解决难以对电力系统进行准确的异常检测的问题。
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公开(公告)号：CN118897153A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202410942395.0
申请日：2024-07-15
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本申请提供一种基于随机矩阵理论的电力系统暂稳态检测方法及系统，所述方法包括：获取目标电网分区各个时刻的监测数据；根据所述各个时刻的监测数据构建与各个时刻对应的状态监测矩阵，其中，在第一时刻，根据所述第一时刻的第一监测数据以及在所述第一时刻之前的预设时间段内的历史监测数据构建与所述第一时刻对应的第一状态监测矩阵；根据随机矩阵理论构建与所述各个状态监测矩阵对应的样本协方差矩阵；对所述各个样本协方差矩阵进行特征提取，并根据所提取的各个特征确定目标电网分区的暂态起始时刻；分别对所述各个时刻的状态监测矩阵进行相关性分析，确定目标电网分区的暂态结束时刻，实现电力系统暂稳态检测，提高电力系统运行的安全性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119482697A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411196577.4
申请日：2024-08-29
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种损失函数嵌入知识的强化学习预防控制方法及装置。本申请通过实时获取电力系统的运行状态信息并输入至深度强化学习智能体，该智能体经过与电力系统仿真模型的交互训练，该智能体还使用了嵌入物理知识的损失函数进行训练，能够输出精确的预防控制信号。依据这些信号，智能体动态调整发电机和无功电源的功率输出及负荷投切，以此确保电力系统维持在安全稳定的工作状态，提高预防控制策略的可靠性。
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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
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。
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公开(公告)号：CN119004141A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411182161.7
申请日：2024-08-27
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F18/23 , G06F18/214 , G06F18/2135 , G06N3/092 , G06N5/01 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提出一种基于强化学习中间件的电网系统任务处理方法及系统，获取待处理数据；对所述待处理数据进行数据优化，得到优化数据集；依次对所述优化数据集进行特征提取和特征选择，得到数据特征集；对所述数据特征集进行聚类划分，得到若干数据特征分类结果；通过将所述若干数据特征分类结果分别匹配传输至对应的强化学习待处理任务并进行任务处理。本发明解决现有技术数据处理支持的格式单一和面对多类异构数据与模型无法实现有效兼容，导致出现系统无法处理多任务需求的局限性。本发明实现数据格式统一、兼容多种数据类型以及能够应对多任务需求，打破现有技术对于系统稳定控制的局限性。
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公开(公告)号：CN119482481A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411476547.9
申请日：2024-10-22
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: H02J3/12 , H02J3/38 , H02J3/28 , G06F18/20 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于分层约束强化学习的电网电压优化方法及装置，涉及电网电压优化技术领域。本发明通过构建长时间尺度和短时间尺度下的分层强化学习模型，将对电网电压的条件划分为两个时间尺度进行调节，以层层协调且逐级优化的方式，通过短时间尺度电压优化模型弥补长时间尺度强化学习模型因负荷与分布式电源不确定性的不足，从而提高了对电网电压调节的准确性。通过分层约束强化学习求解算法对初始分层电压优化模型进行分层训练，有效的实现了电网电压的全局协同优化，并通过约束马尔可夫决策模型有效的减少了搜索空间，从而能够提高分层电压优化模型计算效率和准确度，提高了对电网电压的控制效率和准确性。
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公开(公告)号：CN119474777A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411483160.6
申请日：2024-10-23
Applicant: 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F18/21 , H02G3/06 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，公开了一种电力系统潮流断面识别定位方法、装置、设备及介质，该方法包括：在电力系统中采集实时潮流数据；对所述实时潮流数据进行预处理，得到电力系统节点数据；将电力系统节点数据输入改进卷积神经网络模块提取得到电力系统空间特征；将电力系统节点数据输入长短期记忆网络模块捕捉得到电力系统时序特征；融合所述电力系统空间特征和所述电力系统时序特征，输出潮流断面的识别概率，确定目的潮流断面；通过所述目的潮流断面的实时潮流数据，优化目的潮流断面的潮流路径，确定所述目的潮流断面的位置。应用本发明的技术方案，能够实现从潮流数据到潮流断面的自动识别，显著提高了系统的实时性和准确性。
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