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公开(公告)号:CN117454629A
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202311415069.6
申请日:2023-10-27
申请人: 东北大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 武汉大学
IPC分类号: G06F30/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F113/04
摘要: 本申请提供了一种能源系统的模型构建方法、模型构建装置和仿真系统,该方法包括:基于能量枢纽模型对综合能源系统进行仿真建模,得到综合能源模型;将用于仿真母线的能源传输通道抽象成模块,将用于仿真其他传输装置的能源传输通道的端点抽象成模块;根据启动源和模块对综合能源模型进行区域划分得到多个第一分区;根据各第一分区的区域规模对各第一分区进行修正,得到多个第二分区;根据各第二分区之间的能源交换对各第二分区进行修正,得到多个第三分区;根据各第三分区对综合能源模型进行分割得到多个能源子模型并根据各能源子模型对综合能源系统进行仿真。该方法解决了现有技术中对综合能源系统构建统一模型计算复杂度过高的问题。
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公开(公告)号:CN115544701A
公开(公告)日:2022-12-30
申请号:CN202211296116.5
申请日:2022-10-21
申请人: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 武汉大学
摘要: 本发明公开一种数据机理交互驱动的微电网拓扑辨识方法和系统,采用潮流方程求解节点之间的互电导矩阵和互电纳矩阵,然后对互电导矩阵或互电纳矩阵进行降噪处理得到初始拓扑结构,然后构建初始拓扑结构的指标数据库,计算各指标的特征贡献度,筛选出特征贡献度最大的两个指标的数据作为特征集,配上对应的配电网拓扑结构标签,对基于卷积神经网络的微电网拓扑辨识模型进行训练,得到训练好的微电网拓扑辨识模型,最后利用训练好的微电网拓扑辨识模型进行配电网拓扑辨识,实现了在不需要事先知晓配电网潜在拓扑结构的情况下,仅需要利用测得的节点有功、无功和电压幅值数据,即可实现微电网拓扑的精确辨识,提高微电网拓扑辨识的实用性的技术效果。
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公开(公告)号:CN117454628A
公开(公告)日:2024-01-26
申请号:CN202311415066.2
申请日:2023-10-27
申请人: 东北大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 武汉大学
摘要: 本申请提供了一种仿真系统模型降阶方法、装置和仿真平台,该方法包括:对仿真系统模型按研究对象进行区域划分,得到研究区域和非研究区域,并对非研究区域建立状态空间模型,研究对象为仿真系统模型中的研究设备,研究区域包括研究对象的变量,非研究区域为仿真系统模型中研究区域外的变量;对状态空间模型在初始状态进行线性化处理,得到线性化状态空间方程;根据仿真步长与误差容限确定系统的降阶维度范围,降阶维度范围为仿真步长下满足误差容限要求的降阶维度的范围;根据降阶维度范围对仿真系统模型进行降阶,解决现有技术中仿真系统模型运行速度慢的问题。
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公开(公告)号:CN117194949A
公开(公告)日:2023-12-08
申请号:CN202311159614.X
申请日:2023-09-07
申请人: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 东北大学 , 武汉大学
IPC分类号: G06F18/213 , G01R31/00 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要: 本申请公开了一种多域态融合特征的非侵入式负荷状态监测系统及方法,通过采集若干静态数据和若干动态数据,对动态数据进行短时傅里叶变换,以及对静态数据进行域度和形式变换,得到频谱多维矩阵和多维辨识矩阵,并分别输入静态和动态特征提取器,得到潜在特征向量和动态特征向量,对潜在特征向量和动态特征向量进行合并、卷积与加权融合,得到融合特征向量矩阵,将融合特征向量矩阵输入学生网络,得到输出设备及负荷事件,最终发送至云端计算中心。可见,在分析负荷事件时,引入了静态数据,并对静态数据进行了特征提取,以对静态变量因素进行分析,考虑到外在静态变量因素对潜在负荷可能性的事件的影响,保证了负荷事件监测的准确率。
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公开(公告)号:CN115689358A
公开(公告)日:2023-02-03
申请号:CN202211375595.X
申请日:2022-11-04
申请人: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 武汉大学
IPC分类号: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/04
摘要: 本申请公开了一种基于数据降维的配电网状态估计方法及相关装置,方法包括:采用预置弹性网算法对配电网高维量测数据进行降维处理,并选取出降维量测数据;基于量测误差根据降维量测数据分别构建量测相关函数和伪量测相关函数;基于加权最小二乘法依据量测相关函数和伪量测相关函数构建量测数据填充成本函数,并根据量测数据填充成本函数对降维量测数据进行填充,得到填充量测数据;采用预置神经网络对填充量测数据进行映射训练,得优化量测数据,预置神经网络包括复杂度优化函数;以优化量测数据为初始条件,通过高斯‑牛顿迭代法对配电网状态进行估计,得状态估计结果。本申请能解决现有技术中量测数据维度过高,且传统方法无法满足当前需求的技术问题。
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公开(公告)号:CN113935839B
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202111256204.8
申请日:2021-10-27
申请人: 南方电网科学研究院有限责任公司
摘要: 本申请公开了一种基于区块链的能源购电交易数据保护方法及相关装置,在构建的区块链网络的目标节点上配置传统数据库进行连接,以同步链上数据;构建供电方设备信息表和供电方产品信息表后,将供电方产品信息表广播到区块链网络,以供区块链网络上的用户选择;当某用户在区块链网络提交购电请求后,通过智能合约进行购电计算,并将得到的购电信息记录到该用户对应的用户购电记录表;通过智能合约进行月度结算,并将结算信息记录到月度结算表;对供电方设备信息表、用户购电记录表和月度结算表进行加密后同步到传统数据库,改善了现有的能源购电交易系统采用中心化的数据库存储交易数据,导致交易数据被篡改的风险较高,数据安全性较低的技术问题。
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公开(公告)号:CN118484812A
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410675254.7
申请日:2024-05-28
申请人: 海南电网有限责任公司 , 南方电网科学研究院有限责任公司
摘要: 本申请提供了一种终端环境风险的确定方法、确定装置和计算机程序产品,该方法包括:获取终端的终端指纹特征信息,查询终端指纹特征信息中的终端漏洞信息,并根据终端漏洞信息计算终端环境风险因子;获取终端内存储数据中的状态数据,并根据状态数据进行计算,得到完整性状态值;获取终端的历史信任值,并根据历史信任值对终端进行评估,得到终端的当前信任值;根据终端环境风险因子、完整性状态值和当前信任值计算目标可信度量值,并根据目标可信度量值确定终端环境的风险程度。该方法解决了现有技术中终端可信度量单一导致终端环境风险感知可靠性低下的问题。
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公开(公告)号:CN118153318A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410294313.6
申请日:2024-03-14
申请人: 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号: G06F30/20 , G06F113/04
摘要: 本申请提供了一种电力信息物理系统的仿真方法、仿真装置和仿真建模系统,该方法包括:根据第一数据传输关系、第一设备模型、第二设备模型和第三设备模型构建变电站模型;重复构建电网中所有智能变电站对应的智能变电站模型,并根据第二数据传输关系和各变电站模型构建电力信息系统;根据各智能变电站确定多个目标节点;根据各目标节点、对应的第一能量传输关系和第二能量传输关系构建电力物理系统;根据电力信息系统中各变电站模型与电力物理系统中各目标节点之间的对应关系构建数据映射关系。该方法解决了不同节点中的设备和实现功能不进行区分,导致电力系统在进行电力系统安全问题研究时无法反应不同类型信息节点被攻击结果不同的问题。
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公开(公告)号:CN114916089B
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202210510672.1
申请日:2022-05-11
申请人: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司
IPC分类号: H04W74/0816 , H04W74/00 , H04W12/06 , H04W12/041
摘要: 本发明公开了一种节点数据传输方法、装置、电子设备及存储介质,用于解决现有的节点数据传输方式存在节点信道竞争的公平性低、因无序竞争导致数据传输整体效率低的技术问题。其中,方法包括:网关生成随机校验码,并将随机校验码发送至多个通信节点;通信节点通过预设查找策略查找候选附加码,并获取对应的节点数据;通信节点采用候选附加码和节点数据生成第一校验值,并采用随机校验码对第一校验值进行校验;通信节点在校验通过前持续监听网关的无线信道是否处于空闲状态,若是,向网关发送节点数据和候选附加码;网关采用节点数据和候选附加码生成第二校验值,并采用随机校验码对第二校验值进行校验,以判断节点数据是否接收成功。
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公开(公告)号:CN117375937A
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202311374641.9
申请日:2023-10-23
申请人: 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC分类号: H04L9/40 , G06N20/00 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/241
摘要: 本发明公开基于极端学习机算法的电力系统网络入侵检测方法及系统,涉及电力系统网络安全领域;该方法包括:对训练数据进行映射处理,得到映射处理后的训练数据;以极端学习机算法作为分类检测算法,构建待训练的分类检测模型;将映射处理后的训练数据分为训练集和验证集;采用训练集和验证集以损失函数最小为目的对待训练的分类检测模型的参数进行调整和验证,得到分类检测模型;将待检测的电力系统网络的流量数据输出至分类检测模型,得到待检测的电力系统网络的流量数据的类型。本发明改进了电力系统网络流量数据样本的预处理方法,并结合极端学习机算法,实现了对电力系统网络攻击流量的检测。
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