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公开(公告)号：CN112632846B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202011266697.9
申请日：2020-11-13
申请人： 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网四川省电力公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/213 , G06N3/047 , G06N3/08 , H02J3/00 , H02J3/06 , H02J13/00 , G06F111/08 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种电力系统输电断面极限概率评估方法及电子设备，该方法采集电力系统当前运行状态数据，根据所述当前运行状态数据获得输入特征数据，将该输入特征数据输入到预先构建的深度不确定性神经网络模型ξd中；根据深度不确定性神经网络模型ξd输出电力系统给定输电断面的预测TTC概率分布。本发明能够输出电力系统输电断面TTC的概率分布，为考虑不确定性下的输电断面极限概率评估提供了实现方法。
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公开(公告)号：CN112632846A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011266697.9
申请日：2020-11-13
申请人： 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网四川省电力公司
摘要： 本发明公开了一种电力系统输电断面极限概率评估方法及电子设备，该方法采集电力系统当前运行状态数据，根据所述当前运行状态数据获得输入特征数据，将该输入特征数据输入到预先构建的深度不确定性神经网络模型ξd中；根据深度不确定性神经网络模型ξd输出电力系统给定输电断面的预测TTC概率分布。本发明能够输出电力系统输电断面TTC的概率分布，为考虑不确定性下的输电断面极限概率评估提供了实现方法。
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公开(公告)号：CN113488992A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110688128.1
申请日：2021-06-21
申请人： 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于电力系统稳定判断技术领域，涉及一种电力系统大扰动稳定性判别方法。本发明考虑大扰动功角稳定、大扰动电压稳定和大扰动动态稳定，首先，采集大扰动后发电机转子角和母线电压幅值，通过均值和极差的计算得到受扰严重的发电机和母线，采用受扰严重发电机的转子角和受扰严重母线的电压幅值分别作为卷积层、池化层、批量归一化层、全连接层的输入，然后将上述两类输出合并输入至全连接层，得到大扰动稳定输出，构成大扰动判别模型的结构，求解待求参数得到最终的大扰动稳定判别模型，并用于大扰动稳定性判别。本发明综合考虑了多种电力系统大扰动稳定性，在输入变量的选择上，只选择受扰严重的发电机和母线特征作为输入，使模型具有更好的适用性。
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公开(公告)号：CN112861439A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110212733.1
申请日：2021-02-25
申请人： 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/04
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的电力系统仿真样本生成方法，属于电力技术领域。本发明从电网历史数据或仿真计算数据中获取电网数据样本和所有变量的上、下限值，采用深度自编码器对归一化电网数据样本进行降维，统计降维后样本的分布情况，在降维后样本分布稀疏的区间重新生成数据，通过解码器、归一化逆变换和潮流计算验证得到新的电力系统仿真样本。本发明能够主动生成在历史数据中较少涉及的样本，提高电力系统仿真样本的多样性，此外，本发明得到的样本还会经过潮流分析验证，从而提高样本的有效性。
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公开(公告)号：CN114665470B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210283759.X
申请日：2022-03-21
申请人： 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种电力系统关键输电断面识别方法和装置，该方法包括：利用潮流计算方式得到电力系统不同运行场景下的潮流数据，得到电力系统不同运行场景下的输入特征；对电力系统进行输电断面识别和传输极限计算，得到初始输电断面集合和初始标签集；计算初始输电断面集合中不同输电断面之间的相关性指标，根据相关性指标对初始输电断面集合的输电断面进行筛选，得到最终输电断面集合和最终标签集；从潮流数据中采集输入特征并归一化处理输入至多个最佳关键断面识别网络，以输出电力系统关键断面识别结果。本发明有效降低实时识别关键输电断面的计算时间，降低人工监测关键输电断面的数量，为调度人员提供准确、实时的关键输电断面信息参考。
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公开(公告)号：CN114665470A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210283759.X
申请日：2022-03-21
申请人： 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种电力系统关键输电断面识别方法和装置，该方法包括：利用潮流计算方式得到电力系统不同运行场景下的潮流数据，得到电力系统不同运行场景下的输入特征；对电力系统进行输电断面识别和传输极限计算，得到初始输电断面集合和初始标签集；计算初始输电断面集合中不同输电断面之间的相关性指标，根据相关性指标对初始输电断面集合的输电断面进行筛选，得到最终输电断面集合和最终标签集；从潮流数据中采集输入特征并归一化处理输入至多个最佳关键断面识别网络，以输出电力系统关键断面识别结果。本发明有效降低实时识别关键输电断面的计算时间，降低人工监测关键输电断面的数量，为调度人员提供准确、实时的关键输电断面信息参考。
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公开(公告)号：CN113489010A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110684535.5
申请日：2021-06-21
申请人： 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于线性支持向量机的电力系统潮流样本收敛性调整方法，属于电力系统仿真技术领域。首先采集电力系统在不同运行方式下的潮流方程初值数据及对应的收敛性，得到训练集和测试集；结合专家经验以及历史出力情况，确定所有参数的最大可调整量；利用线性支持向量机算法在训练集上求解收敛域超平面，利用计算得到的收敛性判断决策函数可以得到给定样本的潮流计算收敛性判断结果；针对不收敛样本利用求解得到的收敛域超平面法向量作为相关系数对潮流样本进行调整，快速准确给出样本收敛性调整方案，从而给出可以收敛的电力系统潮流样本。
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公开(公告)号：CN113488992B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202110688128.1
申请日：2021-06-21
申请人： 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于电力系统稳定判断技术领域，涉及一种电力系统大扰动稳定性判别方法。本发明考虑大扰动功角稳定、大扰动电压稳定和大扰动动态稳定，首先，采集大扰动后发电机转子角和母线电压幅值，通过均值和极差的计算得到受扰严重的发电机和母线，采用受扰严重发电机的转子角和受扰严重母线的电压幅值分别作为卷积层、池化层、批量归一化层、全连接层的输入，然后将上述两类输出合并输入至全连接层，得到大扰动稳定输出，构成大扰动判别模型的结构，求解待求参数得到最终的大扰动稳定判别模型，并用于大扰动稳定性判别。本发明综合考虑了多种电力系统大扰动稳定性，在输入变量的选择上，只选择受扰严重的发电机和母线特征作为输入，使模型具有更好的适用性。
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公开(公告)号：CN113489010B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202110684535.5
申请日：2021-06-21
申请人： 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于线性支持向量机的电力系统潮流样本收敛性调整方法，属于电力系统仿真技术领域。首先采集电力系统在不同运行方式下的潮流方程初值数据及对应的收敛性，得到训练集和测试集；结合专家经验以及历史出力情况，确定所有参数的最大可调整量；利用线性支持向量机算法在训练集上求解收敛域超平面，利用计算得到的收敛性判断决策函数可以得到给定样本的潮流计算收敛性判断结果；针对不收敛样本利用求解得到的收敛域超平面法向量作为相关系数对潮流样本进行调整，快速准确给出样本收敛性调整方案，从而给出可以收敛的电力系统潮流样本。
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公开(公告)号：CN112861439B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202110212733.1
申请日：2021-02-25
申请人： 清华大学 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/04
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的电力系统仿真样本生成方法，属于电力技术领域。本发明从电网历史数据或仿真计算数据中获取电网数据样本和所有变量的上、下限值，采用深度自编码器对归一化电网数据样本进行降维，统计降维后样本的分布情况，在降维后样本分布稀疏的区间重新生成数据，通过解码器、归一化逆变换和潮流计算验证得到新的电力系统仿真样本。本发明能够主动生成在历史数据中较少涉及的样本，提高电力系统仿真样本的多样性，此外，本发明得到的样本还会经过潮流分析验证，从而提高样本的有效性。
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