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公开(公告)号：CN115712658A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211340860.0
申请日：2022-10-30
Applicant: 国家电网有限公司华中分部 , 华中科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , H02J3/06 , H02J3/24
Abstract: 本发明提供一种电网稳定计算大数据深度挖掘方法，包括：基于数据挖掘技术，获取电网系统中各个设备的运行数据，根据运行数据，自动进行N‑1或N‑2故障下潮流计算，并且多情况的故障可同时计算，得到N‑1或N‑2故障下，其它各个设备的有功值、无功值、潮流的转移以及剩余线路承受能力；计算出断面裕度指标；根据断面裕度指标与对应的稳定限额裕度，分析各个设备的潮流越限和安全稳定问题。本发明利用人工智能的技术优势，从运行方式的生成、计算过程的优化、结果的自动分析、电网特征的挖掘等方面以智能化方式提高华中电网仿真计算效率。
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公开(公告)号：CN116404635A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310220407.4
申请日：2023-03-02
Applicant: 国家电网有限公司华中分部 , 华中科技大学
Inventor： 党杰 , 王莹 , 周良松 , 李锋 , 奚江惠 , 姚占东 , 杨铮 , 潘晓杰 , 苏仁斌 , 唐晓骏 , 张星 , 陈佳 , 余笑东 , 袁鹏 , 赵雄光 , 余旸 , 吕鹏 , 任华
IPC: H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06F18/214 , G06N3/048
Abstract: 本发明提供一种电力系统稳定控制模型构建方法、稳定控制方法及系统，分别构建电力系统的暂态稳定评估模型和稳定控制模型，并基于构建的暂态稳定评估模型对待评估暂态稳定信息的稳定状态进行评估；在稳定状态为暂态失稳状态时，将待评估暂态稳定信息输入稳定控制模型，以获取最佳预防控制策略。本发明基于人工智能技术，采用深度学习神经网络和强化学习结合，实现对电力系统暂态稳定快速分析和准确评估，并给出在失稳情况下最优预防控制策略，解决传统电力系统仿真技术在仿真速度和准确性需求，实现电力系统暂态稳定分析全过程解决。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119448291A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411292972.2
申请日：2024-09-14
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网湖南省电力有限公司 , 国家电网有限公司华中分部
Inventor： 朱劭璇 , 张鑫 , 王青 , 申家锴 , 马世英 , 唐晓骏 , 谢岩 , 党杰 , 陈道君 , 崔挺 , 王莹 , 陈得治 , 陈湘 , 李立新 , 罗红梅 , 王倩 , 李惠玲 , 李媛媛 , 张恺 , 陈萌 , 高雯曼 , 王子琪
Abstract: 本申请公开了一种考虑潮流转移的受端电网无功补偿设备优化配置方法。其中，该方法包括：当受端电网中高压直流或新能源功率发生变化时，计算受端电网的潮流转移因子；基于所述受端电网的潮流转移因子，计算电压薄弱节点综合评价指标，基于所述综合评价指标确定电压稳定薄弱节点集；针对电压稳定薄弱节点集，通过计算电气距离指标，对电压稳定薄弱节点集中的节点进行分区，针对各节点分区分别确定无功补偿设备的备选安装节点集；通过仿真，计算薄弱节点电压对无功补偿装置备选节点的灵敏度，基于最优粒子群算法确定无功补偿装置安装地点和容量。
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公开(公告)号：CN115187154A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202211117058.5
申请日：2022-09-14
Applicant: 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的区域电网振荡源风险预测方法及系统。首先绘制近似“电气节点虚拟平面地图”，然后生成卷积神经网络自适应电网平面化扰动图像，最后基于ConvLSTM网络设计构建基于ConvLSTM网络的振荡源风险分析时空分布预测模型进行预测。本发明具有如下优点：1、能够将立体电网结构近似刻画成为可接受的平面图形，简化了数据编码形式。2、能够结合具体电网结构特点以及季节性的差异，对图形数据进行有效压缩，提高了训练效率。3、能够大幅提高振荡源识别、预测的速度。4、模型预测结果区域电网振荡源风险数量影响，在区域电网振荡源风险数量较大的时段，预测效果会更好。
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公开(公告)号：CN115187154B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211117058.5
申请日：2022-09-14
Applicant: 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的区域电网振荡源风险预测方法及系统。首先绘制近似“电气节点虚拟平面地图”，然后生成卷积神经网络自适应电网平面化扰动图像，最后基于ConvLSTM网络设计构建基于ConvLSTM网络的振荡源风险分析时空分布预测模型进行预测。本发明具有如下优点：1、能够将立体电网结构近似刻画成为可接受的平面图形，简化了数据编码形式。2、能够结合具体电网结构特点以及季节性的差异，对图形数据进行有效压缩，提高了训练效率。3、能够大幅提高振荡源识别、预测的速度。4、模型预测结果区域电网振荡源风险数量影响，在区域电网振荡源风险数量较大的时段，预测效果会更好。
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公开(公告)号：CN115983507B
公开(公告)日：2023-06-16
申请号：CN202310269990.8
申请日：2023-03-20
Applicant: 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06F18/241 , G06N3/0442
Abstract: 公开了一种送端源电网断面宽频振荡风险预测方法及系统，通过循环采样制对单一的PMU量测采样进行宽频分析，并制定相应日宽频振荡四档时间序列数据结构，以极大压缩宽频振荡源分析的数据量，提高分析效率；通过动态典型PMU监测点选点算法，以进一步压缩源端电网的宽频振荡分析数据量，尤其是在保证一定宽频振荡分析质量的基础上，将分散在各个PMU上的同时标海量宽频数据传输至区域电网中央控制分析器；通过模糊处理，较为客观的表达区域源端电网在评估方面的量化难度，提高了风险评估的表达能力；通过LSTM网络能够实现对模糊时间序列的有效预测。
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公开(公告)号：CN115983507A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202310269990.8
申请日：2023-03-20
Applicant: 华中科技大学 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639 , G06F18/241 , G06N3/0442
Abstract: 公开了一种送端源电网断面宽频振荡风险预测方法及系统，通过循环采样制对单一的PMU量测采样进行宽频分析，并制定相应日宽频振荡四档时间序列数据结构，以极大压缩宽频振荡源分析的数据量，提高分析效率；通过动态典型PMU监测点选点算法，以进一步压缩源端电网的宽频振荡分析数据量，尤其是在保证一定宽频振荡分析质量的基础上，将分散在各个PMU上的同时标海量宽频数据传输至区域电网中央控制分析器；通过模糊处理，较为客观的表达区域源端电网在评估方面的量化难度，提高了风险评估的表达能力；通过LSTM网络能够实现对模糊时间序列的有效预测。
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