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公开(公告)号：CN115333111A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202211109903.4
申请日：2022-09-13
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 华北电力大学 , 国网天津市电力公司 , 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 一种多区域电网协同优化方法、系统、设备及可读存储介质，优化方法包括收集每个智能体区域的观测数据；构建含可再生能源的多区域电网协同优化模型；将含可再生能源的多区域电网协同优化模型按照状态空间、动作空间、环境以及奖励函数设计为多智能体环境下的强化学习模型；对多智能体环境下的强化学习模型进行求解，输出协同优化结果。本发明采用多决策中心的分布式模型减轻了系统的通讯压力，能够在训练中考虑可再生能源和负荷的双重不确定性，具有较好应对不确定性的能力，还能够实现系统实时决策，基于多智能体“集中训练‑分布执行”的特性，训练完成后各区域电网只需根据自身局部的观测值对可控机组做出决策，有利于保护各区域电网的隐私性。
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公开(公告)号：CN115544121A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211319430.0
申请日：2022-10-26
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 华北电力大学 , 国网天津市电力公司 , 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 一种电力系统场景约简方法、系统、电子设备及存储介质，方法包括利用初始场景集，建立场景约简问题模型，并利用信息熵正则化算法凸化场景约简问题模型，得到正则化后的场景约简问题模型；输入初始场景集、典型场景集和正则化系数，构建场景约简网络模型，结合正则化后的场景约简问题模型和场景约简网络模型，计算出正则化传输矩阵和距离矩阵；利用正则化系数、正则化传输矩阵和距离矩阵，求解得到考虑运输成本和熵正则化惩罚的Sinkhorn距离的损失函数；基于所述损失函数，利用场景约简网络模型对典型场景集进行反向梯度训练，得到训练后的典型场景集和典型场景集的边缘概率分布。本发明能够提高大规模场景约简可行性以及求解的稳定性。
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公开(公告)号：CN117878938A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311470820.2
申请日：2023-11-07
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/06
摘要： 本发明涉及一种基于线路连续开断潮流分析的电网线路相对薄弱度划分方法，包括以下步骤：步骤1、将线路负载率按照10％进行等级划分；步骤2、选定负载率最大的线路，对其进行开断，进行连续开断线路的N‑1的潮流计算分析，形成针对这条线路的电网影响列向量和权值横向量；步骤3、基于步骤2计算得到的电网影响的列向量和权值行向量，对电网线路进行相对薄弱度划分。本发明能够实现对电网薄弱线路程度的划分。
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公开(公告)号：CN116191414A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310146060.3
申请日：2023-02-22
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种输配电网分布式协调恢复方法、系统、设备及存储介质，涉及电力系统技术领域，方法包括基于目标级联分析法将全局输配电网恢复模型分解为输、配电网恢复两类子模型；对耦合变量一致性约束采用增广拉格朗日罚函数的形式进行松弛处理，并分别添加到输电网恢复和配电网恢复子模型目标函数中；将可再生能源预测功率的模糊性描述为约束条件的模糊性，使输电网恢复和配电网恢复子模型目标函数中含有模糊变量的不确定约束条件转化为模糊机会约束的清晰等价类形式；引入对角二次近似方法对增广拉格朗日罚函数近似处理，对输电网恢复和配电网恢复子模型目标函数全并行求解，完成输配电网分布式协调恢复。本发明可以提高求解效率。
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公开(公告)号：CN115713186A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211504656.8
申请日：2022-11-29
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 天津大学 , 武汉大学
发明人： 王天昊 , 李琰 , 王新迎 , 宋海涛 , 尚学军 , 郝毅 , 马世乾 , 于天一 , 李健 , 田捷 , 赵琦 , 和嘉星 , 刘艳丽 , 廖思阳 , 姜新雄 , 王俊毅 , 刘李琦 , 黄家凯
IPC分类号： G06Q10/063 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0464
摘要： 本发明涉及一种基于人工神经网络的电网场景薄弱的判别方法及系统，包括以下步骤：步骤1、选择目标电网，计算有新能源接入的所有节点的短路容量和短路比，并利用新能源出力对所获得的短路比进行修正和归一化处理，获得电网场景强弱的判别结果，进而建立所对应的训练好的基于深度图卷积神经网络的电力系统运行场景强弱程度判别模型；步骤2、将所需要辨识的电力系统运行场景的潮流数据导入步骤1所建立的训练好的基于深度图卷积神经网络的电力系统运行场景强弱程度判别模型，得到所对应的薄弱度指标，进而实现对电网运行场景强弱的判别。本发明能够对当前场景下电网场景强度进行判别。
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公开(公告)号：CN115204288A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210822002.3
申请日：2022-07-13
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于用户用电负荷数据聚合分析领域，公开一种用电负荷数据聚合分析方法、装置、设备及介质；所述方法包括：获取待聚合用电负荷数据，进行降维，获得负荷样本；采用若干单一聚类方法处理所述负荷样本，获得若干单一聚类集合；将所述若干单一聚类集合集成形成基聚类的结果矩阵；运用遗传算法对预设的目标函数进行迭代求解，每次迭代后根据目标函数的计算结果对基聚类的结果矩阵进行优化、组合、超越操作，当迭代次数达到预设最大迭代次数后，遗传算法终止，输出最终聚类结果。本发明利用遗传算法能够很好的集成用户用电负荷数据的多种单一聚类结果，获得数据聚合分析更稳健和稳定的结果。
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公开(公告)号：CN115189348A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210790414.3
申请日：2022-07-06
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于电力负荷预测技术领域，特别公开一种日前综合用能尖峰负荷智能预测方法、装置、设备及介质；所述方法包括：获取目标区域前X天的负荷序列、温度序列、湿度序列及积温指数序列；将获取的目标区域前X天的负荷序列、温度序列、湿度序列及积温指数序列输入预先建立的混合神经网络，获得目标区域次日的最大负荷、平均负荷、最小负荷的预测数值；输出所述目标区域次日的最大负荷、平均负荷、最小负荷的预测数值。本发明利用循环神经网络和全连接网络的混合神经网络，考虑温度、湿度、温度积累效应的气象因素，对区域综合能源电、热、气总用能负荷进行精确预测；提升综合能源利用安全性和运行效率。
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公开(公告)号：CN111967577A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010744815.6
申请日：2020-07-29
申请人： 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司
摘要： 本发明公开了一种基于变分自编码器的能源互联网场景生成方法，通过获取能源互联网内G个可再生能源出力与负荷的历史实测数据，以T日实测数据作为训练数据集，V日实测数据作为测试数据集，每日数据采样点数为24，依据源(荷)数目G构建图神经网络层；依据采样点数24构建时序卷积神经网络层；基于图神经网络层以及时序卷积神经网络层构建能源互联网场景生成模型；利用训练数据集对模型进行训练；使用训练好的场景生成模型计算测试集中多源-荷数据之间相关性系数，提取测试数据集中单日数据的标签变量，生成同类型场景集，验证模型的有效性。
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公开(公告)号：CN111967577B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202010744815.6
申请日：2020-07-29
申请人： 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司
摘要： 本发明公开了一种基于变分自编码器的能源互联网场景生成方法，通过获取能源互联网内G个可再生能源出力与负荷的历史实测数据，以T日实测数据作为训练数据集，V日实测数据作为测试数据集，每日数据采样点数为24，依据源(荷)数目G构建图神经网络层；依据采样点数24构建时序卷积神经网络层；基于图神经网络层以及时序卷积神经网络层构建能源互联网场景生成模型；利用训练数据集对模型进行训练；使用训练好的场景生成模型计算测试集中多源‑荷数据之间相关性系数，提取测试数据集中单日数据的标签变量，生成同类型场景集，验证模型的有效性。
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公开(公告)号：CN115422844A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211158492.8
申请日：2022-09-22
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于电力自动化技术领域，公开一种基于人工智能辨识的电力系统运行场景辨识方法及系统；所述方法，包括：获取目标电网的电气量数据；将待目标电网的电气量数据输入预先训练好的图卷积人工神经网络中进行辨识，获得电力系统运行场景的辨识结果；输出所述辨识结果。本发明对电力系统运行场景进行详细划分，一方面兼顾了目前已有场景；另一方面充分考虑了新能源出力的影响，能够为及时掌握电力系统状态所在的场景提供支撑，为电力系统分析和运维提供更加可靠高效的数据基础。
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