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公开(公告)号：CN114997566A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210406215.8
申请日：2022-04-18
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 西安交通大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了考虑节点连通度损失的电网阻塞风险评估方法及系统，利用目标电网的网架结构和给定的运行方式数据，结合电力系统分析计算模型生成的仿真数据和电网实际运行的历史数据，根据数据预处理技术和考虑节点连通度损失的指标对数据进行标定，然后生成多源阻塞风险评估样本集；然后利用特征提取技术进行数据降维处理；再结合机器学习算法形成电网阻塞风险评估方法。本发明方法可以不需要准确的电网数学模型，仅基于仿真数据和历史运行数据进行挖掘，不断提升机器学习电网阻塞风险评估的准确性，为电网静态运行风险预防和调度控制提供决策支持，显著提升电网实际运行的安全性。
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公开(公告)号：CN114997566B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202210406215.8
申请日：2022-04-18
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 西安交通大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了考虑节点连通度损失的电网阻塞风险评估方法及系统，利用目标电网的网架结构和给定的运行方式数据，结合电力系统分析计算模型生成的仿真数据和电网实际运行的历史数据，根据数据预处理技术和考虑节点连通度损失的指标对数据进行标定，然后生成多源阻塞风险评估样本集；然后利用特征提取技术进行数据降维处理；再结合机器学习算法形成电网阻塞风险评估方法。本发明方法可以不需要准确的电网数学模型，仅基于仿真数据和历史运行数据进行挖掘，不断提升机器学习电网阻塞风险评估的准确性，为电网静态运行风险预防和调度控制提供决策支持，显著提升电网实际运行的安全性。
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公开(公告)号：CN103401733A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310355821.2
申请日：2013-08-15
Applicant: 国家电网公司 , 中国电力科学研究院 , 北京四方继保自动化股份有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种智能组件网络监测方法，属于电力自动化技术领域，用于智能变电站智能组件运行状态的监测和评估分析。智能组件安装在智能组件柜内并下放到高压设备间隔，柜内运行除必要的对外通信外大部分处于黑盒运行，目前没有任何监测手段。本发明的方法通过网络监测、SNMP信息管理、环境监测实现柜内运行的全面监测和记录，使用状态评估分析实现在线分析和预警，并通过WEB访问模块提供远程调阅手段。通过该方法的使用，使智能变电站的监测及智能化更加全面，提高了安全运行水平，为智能组件的实时运行状态监测和故障诊断提供了理想的手段。
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公开(公告)号：CN117977565A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410027769.6
申请日：2024-01-08
Applicant: 西安交通大学
IPC: H02J3/00 , G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种电网暂态稳定性评估方法及系统，方法包括：获取电力系统中的若干个支路两端母线不同工况下的电压幅值和电压相角，确定若干个支路中的高信息量关键支路；在电力系统发生故障后，间隔预设时长后分别获取若干个高信息量关键支路两端母线的电压幅值和电压相角，分别计算每个高信息量关键支路的输电能力指数；判断每个高信息量关键支路的输电能力指数是否均大于输电能力指数临界阈值；如是，则判定当前工况下电力系统暂态稳定；如否，则判定当前工况下电力系统暂态失稳。通过选取并基于高信息量关键支路判断电力系统的暂态稳定性，降低了稳定性判别的所依赖的暂态响应观测数据需求，提升暂态稳定性判别结果的准确性。
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公开(公告)号：CN116683422A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310381588.9
申请日：2023-04-11
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 基于功角最大Lyapunov指数轨迹推理的电网暂态稳定性预测方法，利用电力系统中的相量测量单元PMU对故障后系统的暂态响应进行监测；依据发电机功角计算暂态末期的功角MLE轨迹；结合暂态响应信息中暂态初期的数据与暂态末期功角MLE轨迹，采用GRU算法构建并训练MLE轨迹推理模型并推理功角MLE轨迹；结合推理的功角MLE轨迹与对应的暂态稳定性类别，采用XGBoost算法构建并训练暂态稳定性判别模型；应用于实际系统中时，故障发生后将暂态响应信息中暂态初期的数据输入MLE轨迹推理模型得到功角MLE轨迹，将功角MLE轨迹输入暂态稳定性预测模型得到暂态稳定性预测结果。本发明可以有效提升暂态稳定性预测的时效性，预测结果具备较强的机理可解释性与较高的预测精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113095948B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202110315041.X
申请日：2021-03-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q50/00 , G06N3/088 , G06N3/042 , G06F18/2135 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的多源异构网络用户对齐方法，通过文本处理算法提取用户的属性特征，并利用降维算法，将用户属性特征向量降维；使用随机游走算法获得网络拓扑结构，将降维后的属性特征以及网络结构作为图神经网络的输入，学习获得包含用户属性和结构信息的身份特征；计算跨网络间用户名以及社会角色相似度，找出候选用户对；使用神经网络模型，计算对齐多源异构网络用户身份。本发明方法可用于对齐社交网络用户身份，在社交网络分析、人物画像补全等多个领域具有重要应用，算法的计算复杂度低，可扩展性高，可在复杂网络中对齐用户身份，对真实数据适用性强。
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公开(公告)号：CN112001552B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202010865592.9
申请日：2020-08-25
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于用电量序列的月度售电量预测方法，主要包括：将月度用电量历史数据划分为训练集以及验证集两部分；建立以待预测月的上一月和去年同期的用电量为输入，待预测月的用电量为输出的支持向量机模型；利用贝叶斯优化对支持向量机的惩罚系数c、核函数系数γ及不敏感系数ε进行寻优；建立最优参数下的支持向量机预测模型并预测未来用电量；基于月度用电量序列历史数据和预测结果，构建虚拟电量序列；最后，建立以虚拟电量序列为输入、月度售电量为输出的逐月线性回归模型，对未来月度售电量进行预测，以减小售电量因抄表例日不固定、统计区间与自然月有所差别导致直接使用售电量历史数据进行预测的误差。
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公开(公告)号：CN114741515A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210439507.1
申请日：2022-04-25
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于图生成的社交网络用户属性预测方法及系统，包括：采集社交网络用户发布短文本中话题数据，并对话题数据进行处理，获取用户的文本特征相似度，并生成用户文本特征图；基于训练数据中的用户属性标签和构造规则，构建训练数据用户属性图；划分用户文本特征图和用户社交关系图，获得测试集和训练集；基于图卷积神经网络和变分自动编码器，构造社交网络图生成模型；基于训练集和测试集对社交网络图生成模型进行训练测试，以训练数据用户属性图为训练目标，得到最优化的社交网络图生成模型；基于最优化的社交网络图生成模型，对用户进行属性预测，得到社交网络用户属性标签。本发明实现对社交网络用户的属性预测，提高预测准确率。
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公开(公告)号：CN113866340A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111012449.6
申请日：2021-08-31
IPC: G01N31/12 , G01R31/327
Abstract: 一种开关柜冲击电压试验及诊断方法，属试验领域。在冲击电压发生器与两台待测开关柜之间分别串联一个限流电阻，建立试验电连接关系；在两台待测开关柜的玻璃窗上分别设置一个特高频传感器；在每台开关柜金属柜体上分别设置一个机械振动传感器；各特高频传感器和机械振动传感器的信号输出端与示波器的信号输入端分别对应连接；对两台开关柜同时进行冲击电压试验，同时监测两台开关柜的特高频和机械振动信号，对比两台开关柜检测到的特高频和机械振动信号，进行开关柜是否存在击穿或局放的判断。通过对两台开关柜同时进行冲击试验，一方面提高了试验工作效率，另一方面提高了对“击穿”和“局部放电”缺陷判断的准确性。可广泛用于配电开关柜的测试领域。
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公开(公告)号：CN113095948A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110315041.X
申请日：2021-03-24
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的多源异构网络用户对齐方法，通过文本处理算法提取用户的属性特征，并利用降维算法，将用户属性特征向量降维；使用随机游走算法获得网络拓扑结构，将降维后的属性特征以及网络结构作为图神经网络的输入，学习获得包含用户属性和结构信息的身份特征；计算跨网络间用户名以及社会角色相似度，找出候选用户对；使用神经网络模型，计算对齐多源异构网络用户身份。本发明方法可用于对齐社交网络用户身份，在社交网络分析、人物画像补全等多个领域具有重要应用，算法的计算复杂度低，可扩展性高，可在复杂网络中对齐用户身份，对真实数据适用性强。
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