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公开(公告)号：CN112285484B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202011102508.4
申请日：2020-10-15
申请人： 国家电网公司华北分部 , 同济大学 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的电力系统故障诊断信息融合方法及装置，方法包括：获取待诊断设备的特征信息，基于三种故障诊断子模型，计算得到三个故障诊断子模型的故障诊断结果；所述三种故障诊断子模型为基于人工神经网络的故障诊断模型、基于贝叶斯网络的故障诊断模型和基于专家系统的故障诊断模型；根据三个故障诊断子模型的故障诊断结果，基于预先深度神经网络训练构成的融合神经网络模型，计算得到最终故障诊断结果。本发明的电力系统故障诊断信息融合方法，可以结合现有模型的优势，实现诊断准确率和诊断精度的提高；本发明具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN112285484A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011102508.4
申请日：2020-10-15
申请人： 国家电网公司华北分部 , 同济大学 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度神经网络的电力系统故障诊断信息融合方法及装置，方法包括：获取待诊断设备的特征信息，基于三种故障诊断子模型，计算得到三个故障诊断子模型的故障诊断结果；所述三种故障诊断子模型为基于人工神经网络的故障诊断模型、基于贝叶斯网络的故障诊断模型和基于专家系统的故障诊断模型；根据三个故障诊断子模型的故障诊断结果，基于预先深度神经网络训练构成的融合神经网络模型，计算得到最终故障诊断结果。本发明的电力系统故障诊断信息融合方法，可以结合现有模型的优势，实现诊断准确率和诊断精度的提高；本发明具有很好的应用前景。
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公开(公告)号：CN112327096A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011102475.3
申请日：2020-10-15
申请人： 国家电网公司华北分部 , 同济大学 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明公开了一种基于自适应策略的故障诊断信息融合方法及装置，方法包括：利用预先训练的三种故障诊断子模型对历史案例进行诊断；所述三种故障诊断子模型为基于神经网络的故障诊断模型、基于贝叶斯网络的故障诊断模型和基于专家系统的故障诊断模型；依据预设的评价指标体系对三种故障诊断子模型的诊断情况进行评价，获得评价结果；选择评价结果最优的故障诊断子模型对待诊断案例进行诊断，得到诊断结果。本发明的电力系统故障诊断信息融合方法，可以结合现有模型的优势，实现诊断准确率和诊断精度的提高。
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公开(公告)号：CN112327096B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202011102475.3
申请日：2020-10-15
申请人： 国家电网公司华北分部 , 同济大学 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明公开了一种基于自适应策略的故障诊断信息融合方法及装置，方法包括：利用预先训练的三种故障诊断子模型对历史案例进行诊断；所述三种故障诊断子模型为基于神经网络的故障诊断模型、基于贝叶斯网络的故障诊断模型和基于专家系统的故障诊断模型；依据预设的评价指标体系对三种故障诊断子模型的诊断情况进行评价，获得评价结果；选择评价结果最优的故障诊断子模型对待诊断案例进行诊断，得到诊断结果。本发明的电力系统故障诊断信息融合方法，可以结合现有模型的优势，实现诊断准确率和诊断精度的提高。
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公开(公告)号：CN107204616B
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN201710469399.1
申请日：2017-06-20
申请人： 同济大学
IPC分类号： H02J3/00 , G06F30/20 , G06F111/10
摘要： 本发明涉及一种基于自适应稀疏伪谱法的电力系统随机状态估计方法，包括以下步骤：1）建立电力系统随机状态估计模型；2）采用自适应稀疏伪谱法求解电力系统随机状态估计模型。与现有技术相比，本发明在保证能处理各种类型的量测不确定性以及得到可信性的状态估计结果的同时，提高了电力系统随机状态估计的计算效率，并能根据精度要求自动确定计算量，具有适用性广、计算效率高、灵活性大等优点。
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公开(公告)号：CN106529805A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201610986641.8
申请日：2016-11-09
申请人： 同济大学
CPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种基于发电机重要度的发电系统可靠性评估方法，包括以下步骤：1)获取发电系统中各发电机的重要度；2)对各发电机的重要度形成的重要度向量进行排序，并根据排序后的发电系统中各发电机的重要度对完整状态空间进行分割；3)根据分割后的完整状态空间计算发电系统的可靠性指标。与现有技术相比，本发明具有计算准确、效率高、空间分割、计算量小、适用性广等优点。
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公开(公告)号：CN105095998B
公开(公告)日：2018-08-28
申请号：CN201510496782.7
申请日：2015-08-13
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06F17/00
摘要： 本发明涉及一种电力系统遭受恐怖攻击下的安全性分析方法，包括以下步骤：1)建立关于恐怖攻击的双层混合整数非线性优化模型；2)在双层混合整数非线性优化模型中对内层优化模型采用KKT条件进行替换，将双层优化模型转化为单层优化模型；3)将单层优化模型进行有功和无功解耦，分解为有功优化和无功调整两个子模型；4)根据KKT条件的拉格朗日乘子将有功优化模型简化为组合模型，再利用最大流最小割模型进行近似求解；5)有功优化子模型和无功调整子模型进行交替求解，直到两次迭代的电压差满足相应的收敛条件，最终获取最优解。与现有技术相比，本发明具有避免求解嵌套、模型全面、结果精确等优点。
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公开(公告)号：CN107657071A
公开(公告)日：2018-02-02
申请号：CN201710649712.X
申请日：2017-08-02
申请人： 同济大学
摘要： 本发明涉及一种基于改进稀疏概率分配法的电力系统不确定性时域仿真方法，主要包括以下内容：1）提出基于Kronrod拓展方法的改进稀疏概率分配法；2）采用改进稀疏概率分配法进行电力系统时域仿真的不确定性量化。与现有技术相比，本发明在保持不确定性量化结果的计算精度条件下，大幅度减少了所需样本数量，提高了不确定性时域仿真速度，并且能够适应不确定性参数的任意分布，可以综合考虑时域仿真中风电场风速、负荷需求、故障发生位置等不确定参数对于仿真结果的影响。
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公开(公告)号：CN106597845A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201610984118.1
申请日：2016-11-09
申请人： 同济大学
IPC分类号： G05B13/04
CPC分类号： G05B13/042
摘要： 本发明涉及一种基于多目标优化的输电网故障诊断方法，包括以下步骤：1)根据保护和断路器动作警报信息，获取故障停电区域的故障假说向量H＝[S,R,C]；2)根据保护和断路器的动作逻辑，计算故障停电区域内所有保护和断路器的期望状态；3)根据故障停电区域的故障假说向量及保护和断路器的期望状态，建立多目标优化故障诊断解析模型；4)采用分支定界法将多目标优化故障诊断解析模型转换为单目标优化模型求解，最终对保护和断路器的动作行为进行评价，并通过与保护和断路器的警报信息进行比较，对保护和断路器动作警报的准确性进行评价。与现有技术相比，本发明具有维数低、计算快、适应性高、计算准确等优点。
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