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公开(公告)号：CN110504681A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910706394.5
申请日：2019-08-01
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 天津大学
摘要： 本发明公开了一种考虑稳定性含LCC-VSC输电功率确定方法及系统，方法包括：基于电源和负荷状态，确定含LCC-VSC输电系统故障前的运行方式，基于运行方式选择潜在故障设备，设定故障设备数为Kmax；基于蒙特卡罗对输电系统主要设备故障类型和故障点进行抽样；针对抽样获得的设备故障类型和故障点，考虑故障控制方式，进行含LCC-VSC的输电系统概率稳定性指标求解；基于求取的概率稳定性指标，计算允许的电网最大输电断面；当计数次数等于Kmax时，基于电网最大输电断面，求解考虑稳定性的含LCC-VSC电网输电功率。系统包括：稳定影响因素分析模块、运行方式选择模块、稳定分析仿真和计算模块、人机交互和数据存储显示模块。
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公开(公告)号：CN110470951B
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN201910761526.4
申请日：2019-08-18
申请人： 天津大学
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 一种基于PMU信息和Petri网的有源配电网故障诊断方法，故障发生后，从系统故障信息系统中获取对应的保护、断路器的动作信息；确定故障区域，对区域的故障信息进行编号处理；整理形成可疑故障元件库，获取可疑故障元件数；合并得到最终的可疑元件库，并从中依次获取可疑故障元件；基于电网状态特征信息，向初始库所中布入托肯值；动态形成可疑元件的端模型或者引出线模型；向初始库所中布入托肯值；进行矩阵运算推导，直到形成稳定petri网模型；形成故障诊断综合模型，得到元件库所的状态；判断可疑元件是否为故障元件；是否还存在可疑故障元件；得出最终诊断结果。本发明有效地简化了网络，降低了诊断的复杂性。
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公开(公告)号：CN111598721A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010383555.4
申请日：2020-05-08
摘要： 本发明公开了一种基于强化学习和LSTM网络的负荷实时调度方法，包括：建立负荷实时调度模型，所述模型为奖励最大化模型，同时定义目标函数；将负荷实时调度问题制定为马尔可夫决策过程；在负荷调度时段开始前，获取负荷削减信息和电价范围，并获得最近一次训练的LSTM网络；利用强化学习和LSTM网络进行最优负荷调度价格的虚拟探索；将总奖励f(XT)最大时当前时段的价格xt作为当前时段的负荷调度价格，并公布给用户；当前调度时段结束，得到用户的实际负荷变化；将当前时段的实际价格和用户负荷变化添加至历史数据集，更新历史数据集；根据最新的数据集重新训练LSTM网络。本发明引导用户主动削减高峰负荷，达到精准削减电网高峰负荷、保障电网安全可靠运行的目的。
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公开(公告)号：CN114779154B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210262977.5
申请日：2022-03-17
申请人： 天津大学
IPC分类号： G01R35/04
摘要： 本发明公开了一种基于时态分析的智能电表数据时标校准方法及装置，方法包括：获取智能电表误差估计数据并进行初始化；构建智能电表时间误差状态模型，对智能电表时间误差进行关联性分析与估计；选取在时间误差超差阈值内的元素作为超差电表集合，判断所考察的时态估计矩阵中的元素是否在超差电表集合中；如果是，该时态估计矩阵元素所对应的智能电表的时态可信度高，该智能电表可能存在时态估计矩阵元素所对应倍率的时间误差；派遣运维人员去现场检查；如果否，该时态估计矩阵元素所对应的智能电表的时态可信度较低，该智能电表不存在时间误差。装置包括：处理器和存储器。本发明在避免现场校时和额外安装设备的前提下，能实现台区下各个用户智能电表的时间状态估计。
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公开(公告)号：CN113556629B
公开(公告)日：2023-02-17
申请号：CN202110615308.7
申请日：2021-06-02
申请人： 天津大学
IPC分类号： H04Q9/00 , G06F18/23213 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种智能电表误差远程估计方法及装置，方法包括：采用相关性分析，计算分相有功电量与分表有功电量之和的相关系数，若相关性系数大于阈值则进入智能电表误差远程估计初始化；否则重新获取新的动态数据；智能电表误差远程估计初始化包括：对阻尼因子、遗忘因子、聚类数目和超差阈值进行设置，对广义系统参数列向量、协方差矩阵进行初始化，并构建一神经网络，对神经网络进行训练；通过广义阻尼最小二乘法求解模型，计算网络损耗估计值、智能电表误差估计值，判断电表误差估计值是否大于所设定的超差阈值，若大于，则第n个智能电表为超差电表，派遣人员现场检测。装置包括：数据获取模块、初始化模块、神经网络滤波器设计模块、广义阻尼递推最小二乘求解模块及结果分析模块。
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公开(公告)号：CN111598721B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202010383555.4
申请日：2020-05-08
摘要： 本发明公开了一种基于强化学习和LSTM网络的负荷实时调度方法，包括：建立负荷实时调度模型，所述模型为奖励最大化模型，同时定义目标函数；将负荷实时调度问题制定为马尔可夫决策过程；在负荷调度时段开始前，获取负荷削减信息和电价范围，并获得最近一次训练的LSTM网络；利用强化学习和LSTM网络进行最优负荷调度价格的虚拟探索；将总奖励f(XT)最大时当前时段的价格xt作为当前时段的负荷调度价格，并公布给用户；当前调度时段结束，得到用户的实际负荷变化；将当前时段的实际价格和用户负荷变化添加至历史数据集，更新历史数据集；根据最新的数据集重新训练LSTM网络。本发明引导用户主动削减高峰负荷，达到精准削减电网高峰负荷、保障电网安全可靠运行的目的。
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公开(公告)号：CN111398885A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010232342.1
申请日：2020-03-27
申请人： 天津大学
IPC分类号： G01R35/04
摘要： 本发明公开了一种结合线损分析的智能电表运行误差监控方法，包括：1)获取任意量测时段内台区校验表与台区内用户电能测量数据，以及配电线路的电能损耗之间所具有的关联关系，构建结合线损分析的智能电表运行误差估计模型；2)根据估计模型结合台区量测数据，进行台区智能电表运行误差估计；3)基于设定的智能电表误差控制阈值，对台区智能电表运行误差估计结果进行分析，获取超差的智能电表，形成潜在超差智能电表集合；4)对潜在超差智能电表集合内的电表进行人工校验，并对确认的超差智能电表进行更换，实现台区智能电表运行误差的控制。本发明实现大规模智能电表的远程校验和运行误差变化趋势分析，为用电巡检等工作提供有效的技术手段。
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公开(公告)号：CN109345411B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201811219016.6
申请日：2018-10-19
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 天津大学
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种应用于配电网供电能力提升的量化控制方法，所述方法包括：求解现有电网最大供电能力，并确定配电网规划最大供电能力增量；计算配电网供电能力提升建设投资和运行控制成本；利用改进的交叉算子以及精英选择策略对主动配电网供电能力和源网荷控制成本两个目标值进行判断和更新，基于非支配排序获取Pareto解集；基于设定的最大供电能力、获取的Pareto解集，确定供电投资规划方案。本发明通过规模化清洁能源的接入、供需交互的加深、增量配电业务的放开以及电能替代战略的实施，适应新形势下供电可靠性、配电智能化等发展需求。
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公开(公告)号：CN113556629A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110615308.7
申请日：2021-06-02
申请人： 天津大学
摘要： 本发明公开了一种智能电表误差远程估计方法及装置，方法包括：采用相关性分析，计算分相有功电量与分表有功电量之和的相关系数，若相关性系数大于阈值则进入智能电表误差远程估计初始化；否则重新获取新的动态数据；智能电表误差远程估计初始化包括：对阻尼因子、遗忘因子、聚类数目和超差阈值进行设置，对广义系统参数列向量、协方差矩阵进行初始化，并构建一神经网络，对神经网络进行训练；通过广义阻尼最小二乘法求解模型，计算网络损耗估计值、智能电表误差估计值，判断电表误差估计值是否大于所设定的超差阈值，若大于，则第n个智能电表为超差电表，派遣人员现场检测。装置包括：数据获取模块、初始化模块、神经网络滤波器设计模块、广义阻尼递推最小二乘求解模块及结果分析模块。
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公开(公告)号：CN110470951A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910761526.4
申请日：2019-08-18
申请人： 天津大学
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 一种基于PMU信息和Petri网的有源配电网故障诊断方法，故障发生后，从系统故障信息系统中获取对应的保护、断路器的动作信息；确定故障区域，对区域的故障信息进行编号处理；整理形成可疑故障元件库，获取可疑故障元件数；合并得到最终的可疑元件库，并从中依次获取可疑故障元件；基于电网状态特征信息，向初始库所中布入托肯值；动态形成可疑元件的端模型或者引出线模型；向初始库所中布入托肯值；进行矩阵运算推导，直到形成稳定petri网模型；形成故障诊断综合模型，得到元件库所的状态；判断可疑元件是否为故障元件；是否还存在可疑故障元件；得出最终诊断结果。本发明有效地简化了网络，降低了诊断的复杂性。
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