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公开(公告)号：CN111064183A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911218307.8
申请日：2019-12-02
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 武汉大学 , 青海大学
摘要： 一种电力系统源荷平衡的各类备用容量的确定方法，将负荷功率或输出功率实际值与预测值之间的偏差作为控制功率需求，得到用于确定备用容量的原始时域信号；然后将备用容量需求的时域信号转换成频域信号，分析控制功率需求的频谱，根据各类型备用容量所对应的频段，将频谱划分成各个频率分量，这些频率分量包含了各类型备用容量的需求信息；最后可得到各类型备用容量值，提前量化了新能源出力不确定性所带来的备用需求。本发明可以确定风电接入电力系统后备用容量的具体需求，确定到底需要多少快速备用资源以及慢速备用资源。有助于提高可再生能源在电力系统中的渗透率，并且提升能源利用效率。
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公开(公告)号：CN111008737A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911215577.3
申请日：2019-12-02
摘要： 一种各类储能设备参与辅助服务的运行优化方法，依次构建目标函数，设置约束条件和求解，并采用YALMIP+CPLEX在MATLAB中进行了仿真分析，求得了不同调度模式下的总运行成本。通过采用实际运行中的PJM调频市场模型和参数来指导区域综合能源系统中调频资源的优化配置，在电能与调频服务市场收益之间进行权衡，实现了利润的最大化。
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公开(公告)号：CN110632455A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910876745.7
申请日：2019-09-17
申请人： 武汉大学
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明公开了一种基于配网同步量测大数据的故障检测定位方法，首先，基于配网同步量测数据构造高维零序电流矩阵，并根据构造的高维零序电流矩阵确定滑动时间窗的大小和滑动步长；然后根据滑动时间窗的大小和滑动步长确定一个滑动时间窗，对滑动时间窗内的数据进行归一化处理并求其协方差矩阵；再对协方差矩阵进行特征值分解，根据特征值分解结果筛选出异常特征值并计算各同步量测节点对异常的贡献度；最后根据各同步量测节点对异常的贡献度与阈值的关系确定故障影响范围，并结合配网结构进行故障定位。本发明的方法可以提高检测的灵敏度和准确性。
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公开(公告)号：CN111353413A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010117318.3
申请日：2020-02-25
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明涉及数字图像识别技术，具体涉及一种输电设备低漏报率缺陷识别方法，包括：通过无人机或直升机采集输电线路巡检图像；对输电线路巡检图像进行标记，建立数据集；分别基于Faster RCNN网络建立输电线路缺陷识别模型和YOLO v3网络建立输电线路缺陷识别模型，在输电线路巡检图像数据集上训练；将训练好的Faster RCNN模型和YOLO v3模型优化后通过自适应判别器组合，进行联合训练；利用联合训练好的低漏报率缺陷检测模型对输电线路巡检图像进行识别，获取电力设备的状态信息，判断电力设备是否存在缺陷；对巡检图像进行批量化端到端处理。该方法能够扩大模型对于复杂环境的适应能力，降低漏检率。
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公开(公告)号：CN111353413B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202010117318.3
申请日：2020-02-25
申请人： 武汉大学
IPC分类号： G06V20/13 , G06V20/40 , G06V10/40 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/764
摘要： 本发明涉及数字图像识别技术，具体涉及一种输电设备低漏报率缺陷识别方法，包括：通过无人机或直升机采集输电线路巡检图像；对输电线路巡检图像进行标记，建立数据集；分别基于Faster RCNN网络建立输电线路缺陷识别模型和YOLO v3网络建立输电线路缺陷识别模型，在输电线路巡检图像数据集上训练；将训练好的Faster RCNN模型和YOLO v3模型优化后通过自适应判别器组合，进行联合训练；利用联合训练好的低漏报率缺陷检测模型对输电线路巡检图像进行识别，获取电力设备的状态信息，判断电力设备是否存在缺陷；对巡检图像进行批量化端到端处理。该方法能够扩大模型对于复杂环境的适应能力，降低漏检率。
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公开(公告)号：CN110601185B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201910876207.8
申请日：2019-09-17
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明公开了一种基于统一潮流模型和随机矩阵的综合能源系统薄弱点辨识方法，包括以下步骤：(1)建立综合能源系统统一潮流模型；(2)选取潮流数据并建立随机矩阵；(3)标准化预处理随机矩阵；(4)识别系统异常状态；(5)辨识系统薄弱点。本发明的方法可以。本发明将随机矩阵理论引入综合能源系统薄弱辨识中，以数据驱动的方式分析系统运行状态，不需要对综合能源系统物理结构进行辨识，避免了对综合能源系统的建模过程，克服了综合能源系统物理结构和建模过程的复杂性，提高系统状态识别和薄弱点辨识的准确性和快速性。
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公开(公告)号：CN110601185A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910876207.8
申请日：2019-09-17
申请人： 武汉大学
摘要： 本发明公开了一种基于统一潮流模型和随机矩阵的综合能源系统薄弱点辨识方法，包括以下步骤：(1)建立综合能源系统统一潮流模型；(2)选取潮流数据并建立随机矩阵；(3)标准化预处理随机矩阵；(4)识别系统异常状态；(5)辨识系统薄弱点。本发明的方法可以。本发明将随机矩阵理论引入综合能源系统薄弱辨识中，以数据驱动的方式分析系统运行状态，不需要对综合能源系统物理结构进行辨识，避免了对综合能源系统的建模过程，克服了综合能源系统物理结构和建模过程的复杂性，提高系统状态识别和薄弱点辨识的准确性和快速性。
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