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公开(公告)号：CN114676913A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210317858.5
申请日：2022-03-29
申请人： 华北电力大学 , 国网北京市电力公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种结合道路网与配电网的电力应急资源优化方法及系统，涉及电力应急资源优化技术领域，方法包括：基于目标区域的停电故障管理框架，构建包含停电时间和调派成本的应急电源车调派模型和包含开关成本的配电网重构模型；基于所述应急电源车调派模型和所述配电网重构模型，构建所述目标区域的联合优化模型；获取目标区域的故障节点的位置信息；根据所述故障节点的位置信息和所述联合优化模型，计算所述联合优化模型的目标函数的最小值，并基于所述最小值确定被选中的应急电源车的行驶路径；所述被选中的应急电源车用于为所述故障节点的供电。本发明在实现电力故障快速恢复的基础上减少电力应急资源的浪费。
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公开(公告)号：CN114676913B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202210317858.5
申请日：2022-03-29
申请人： 华北电力大学 , 国网北京市电力公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种结合道路网与配电网的电力应急资源优化方法及系统，涉及电力应急资源优化技术领域，方法包括：基于目标区域的停电故障管理框架，构建包含停电时间和调派成本的应急电源车调派模型和包含开关成本的配电网重构模型；基于所述应急电源车调派模型和所述配电网重构模型，构建所述目标区域的联合优化模型；获取目标区域的故障节点的位置信息；根据所述故障节点的位置信息和所述联合优化模型，计算所述联合优化模型的目标函数的最小值，并基于所述最小值确定被选中的应急电源车的行驶路径；所述被选中的应急电源车用于为所述故障节点的供电。本发明在实现电力故障快速恢复的基础上减少电力应急资源的浪费。
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公开(公告)号：CN113537525B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110836171.8
申请日：2021-07-23
申请人： 四川大学 , 国网北京市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q10/00 , G06F30/20 , G06K9/62 , G06F111/08
摘要： 本发明公开了一种电池储能系统故障状态自适应预警方法，运用NJW聚类算法将高维监测数据进行降维，通过构建异源数据的拉式矩阵来获取其特征向量，再以特征向量唯一替代原始数据进行聚类分析，解决了传统方法对非凸形数据聚类经常出现的奇异性问题；利用DTW动态规整异步监测数据时间轴，将两组监测数据映射到同步时间轴上，克服了监测数据异步采样导致的观测误差，解决了传统方法取样点异源数据时间轴无法一一对应的问题；最后构建滑动窗口模型以抑制监测数据中少量离群点的影响，基于DTM距离进行聚类分析，通过稀疏系数LSR和故障阈值FT客观选定故障聚类点，避免了传统故障聚类方法对故障状态的过估计或欠估计，实现BESS故障状态自适应预警。
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公开(公告)号：CN113537525A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110836171.8
申请日：2021-07-23
申请人： 四川大学 , 国网北京市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q10/00 , G06F30/20 , G06K9/62 , G06F111/08
摘要： 本发明公开了一种电池储能系统故障状态自适应预警方法，运用NJW聚类算法将高维监测数据进行降维，通过构建异源数据的拉式矩阵来获取其特征向量，再以特征向量唯一替代原始数据进行聚类分析，解决了传统方法对非凸形数据聚类经常出现的奇异性问题；利用DTW动态规整异步监测数据时间轴，将两组监测数据映射到同步时间轴上，克服了监测数据异步采样导致的观测误差，解决了传统方法取样点异源数据时间轴无法一一对应的问题；最后构建滑动窗口模型以抑制监测数据中少量离群点的影响，基于DTM距离进行聚类分析，通过稀疏系数LSR和故障阈值FT客观选定故障聚类点，避免了传统故障聚类方法对故障状态的过估计或欠估计，实现BESS故障状态自适应预警。
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公开(公告)号：CN113569402A
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN202110836148.9
申请日：2021-07-23
申请人： 四川大学 , 国网北京市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/16 , G06F119/02
摘要： 本发明公开了一种大容量电池储能系统安全状态多层级综合评价方法，先基于BMS监测数据与电池本征安全参数，从损失期望值、事故频率性以及事故持续时间三方面提出BESS安全状态评估指标；再将各BESS安全状态评估指采用标度法两两比较，得到风险判定矩阵，再计算出风险判定矩阵最大特征值所对应的特征向量，即为各评估指标权重值；然后将BESS元件集的安全指标值耦合得到安全评价矩阵，再计算BESS元件的相对贴近度，将风险判定矩阵与安全状态评价矩阵相结合，计算得到安全状态多层级综合评价结果。本发明能实现电池储能系统潜在安全风险的在线监测与早期预警，克服传统方案按照经验估计安全状态的滞后性与不可靠性，并能够克服单一赋权方法导致的风险评估偏差。
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公开(公告)号：CN113269371A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110698563.2
申请日：2021-06-23
申请人： 华北电力大学(保定) , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 朱晓荣 , 司羽 , 王东升 , 李信 , 肖娜 , 李坚 , 吴佳 , 彭柏 , 来骥 , 陈重韬 , 尚芳剑 , 刘超 , 孟德 , 李硕 , 娄竞 , 张少军 , 谢旭 , 郭立财 , 张雁忠 , 陈军法 , 高全成 , 刘德坤 , 刘庆时 , 席嫣娜 , 韦凌霄 , 王舒 , 刘若诗
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/36 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F119/06
摘要： 本发明公开了一种基于知识图谱的智能配电网供电综合性能评估方法及系统，方法包括步骤：获取待评估智能配电网的物理空间多源数据，建立智能配电网供电系统的数字化模型；对智能配电网供电系统的数字化模型的特征进行分析，基于知识图谱，以清洁性、经济性、灵活性和可靠性四个方面建立智能配电网供电综合性能评估指标体系；采用层次分析法和熵权法确定智能配电网供电综合性能评估指标的指标权重，并根据设定的指标等级及其对应的指标权重采用模糊评价方法进行智能配电网供电综合性能评估，得到评估结果。本发明提供的方法及系统，利用知识图谱建立更加完善的智能配电网评估指标体系，采用组合权重进行评估，对智能配电网的优化运行具有指导作用。
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公开(公告)号：CN113496102A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110756805.9
申请日：2021-07-05
申请人： 华北电力大学(保定) , 国网北京市电力公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
发明人： 赵振兵 , 强一凡 , 王东升 , 李信 , 肖娜 , 李坚 , 吴佳 , 彭柏 , 杨睿 , 刘昀 , 王艺霏 , 李贤 , 苏丹 , 那琼澜 , 娄竞 , 张少军 , 谢旭 , 张宇 , 路剑敏 , 张雁忠 , 陈军法 , 高全成 , 刘德坤 , 刘庆时 , 席嫣娜 , 韦凌霄 , 王舒 , 刘若诗
IPC分类号： G06F30/27 , G06F113/04 , G06F119/06
摘要： 本发明公开了一种基于改进BiGRU的配网超短期功率态势预测方法，包括以下步骤：功率数据预处理；对预处理后的功率数据进行多阶离散小波分解，之后对每条频率分量做单波重构；根据训练验证和滑动窗口策略划分出数据集及其输入输出格式；搭建基于小波变换和自注意力机制的BiGRU深度预测模型，其由两层双向门控循环单元和自注意力模块构成；将不同分量的训练数据集与验证数据集输入对应BiGRU深度预测模型，进行模型的训练和验证；将预测数据集输入BiGRU深度预测模型，将不同频率分量的预测结果相加得到最终模型预测值。本发明搭建基于小波变换和自注意力机制的BiGRU深度模型，改善了传统模型的过拟合现象，提高了模型预测精度，加快了模型收敛速度。
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公开(公告)号：CN113515829B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110557643.6
申请日：2021-05-21
申请人： 华北电力大学(保定) , 国网北京市电力公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/04 , G06N3/094 , G06F111/04
摘要： 本发明提供了一种用于极寒灾害下输电线路金具缺陷的态势感知方法，建立第一级检测模型及第二级分类模型，获取极寒灾害下金具目标数据集及缺陷数据集，通过极寒灾害下金具目标数据集及缺陷数据集训练第一级检测模型及第二级分类模型，将第一级检测模型及第二级分类模型级联；将待检测的输电线路航拍图像输入训练后的第一级检测模型中，得到金具图像和标签，将金具图像和标签同时输入训练后的第二级分类模型中，得到金具的缺陷情况。本发明提供的用于极寒灾害下输电线路金具缺陷的态势感知方法，实现了模型的可持续学习，节约了模型占用空间，保证了模型在学习新的分类任务的同时不会忘记旧分类任务，提高了模型对不同缺陷程度的金具的识别能力。
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公开(公告)号：CN113496102B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202110756805.9
申请日：2021-07-05
申请人： 华北电力大学 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 赵振兵 , 强一凡 , 王东升 , 李信 , 肖娜 , 李坚 , 吴佳 , 彭柏 , 杨睿 , 刘昀 , 王艺霏 , 李贤 , 苏丹 , 那琼澜 , 娄竞 , 张少军 , 谢旭 , 张宇 , 路剑敏 , 张雁忠 , 陈军法 , 高全成 , 刘德坤 , 刘庆时 , 席嫣娜 , 韦凌霄 , 王舒 , 刘若诗
IPC分类号： G06F30/27 , G06F113/04 , G06F119/06
摘要： 本发明公开了一种基于改进BiGRU的配网超短期功率态势预测方法，包括以下步骤：功率数据预处理；对预处理后的功率数据进行多阶离散小波分解，之后对每条频率分量做单波重构；根据训练验证和滑动窗口策略划分出数据集及其输入输出格式；搭建基于小波变换和自注意力机制的BiGRU深度预测模型，其由两层双向门控循环单元和自注意力模块构成；将不同分量的训练数据集与验证数据集输入对应BiGRU深度预测模型，进行模型的训练和验证；将预测数据集输入BiGRU深度预测模型，将不同频率分量的预测结果相加得到最终模型预测值。本发明搭建基于小波变换和自注意力机制的BiGRU深度模型，改善了传统模型的过拟合现象，提高了模型预测精度，加快了模型收敛速度。
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公开(公告)号：CN113515829A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110557643.6
申请日：2021-05-21
申请人： 华北电力大学(保定) , 国网北京市电力公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种用于极寒灾害下输电线路金具缺陷的态势感知方法，建立第一级检测模型及第二级分类模型，获取极寒灾害下金具目标数据集及缺陷数据集，通过极寒灾害下金具目标数据集及缺陷数据集训练第一级检测模型及第二级分类模型，将第一级检测模型及第二级分类模型级联；将待检测的输电线路航拍图像输入训练后的第一级检测模型中，得到金具图像和标签，将金具图像和标签同时输入训练后的第二级分类模型中，得到金具的缺陷情况。本发明提供的用于极寒灾害下输电线路金具缺陷的态势感知方法，实现了模型的可持续学习，节约了模型占用空间，保证了模型在学习新的分类任务的同时不会忘记旧分类任务，提高了模型对不同缺陷程度的金具的识别能力。
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