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公开(公告)号：CN119518780A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411398696.8
申请日：2024-10-09
Applicant: 武汉大学 , 国网安徽省电力有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本公开提供一种用于对异常运行的电网进行调整的方法、装置以及设备，其中方法包括：获取目标电网在当前时刻的状态参数；其中，状态参数包括与潮流关联的负荷有功功率、发电机有功功率以及传输线有功功率；将目标电网的状态参数输入预先训练的潮流调整模型，得到预先训练的潮流调整模型输出的下一时刻的潮流调整动作对应的参数值；其中，潮流调整动作至少包括发电机有功功率调整；利用下一时刻的潮流调整动作对应的参数值，对目标电网的状态进行调整，以使得目标电网恢复正常运行；其中，预先训练的潮流调整模型包括深度强化学习网络D3QN。利用本公开实施例的方法，可以使得所述目标电网恢复正常运行。
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公开(公告)号：CN119401435A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411539971.3
申请日：2024-10-31
Applicant: 武汉大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: H02J3/00 , H02J13/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于大小模型结合的电网热稳动态调整方法和系统，该方法包括：训练强化学习小模型；获取电网当前运行状态，在电网当前运行状态为异常状态时，根据电网当前运行状态从知识库中匹配相应的调控预案；若知识库中不存在对应的调控预案，则根据电网当前运行状态，通过训练好的强化学习小模型输出对应的调控方案，以实现电网热稳动态调整。本发明可有效利用电力系统中的文本类数据，提高电网热稳平衡破坏时决策的准确性，并可快速实现电网热稳动态调整，提高电网运行的稳定性。
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公开(公告)号：CN118432072A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410514537.3
申请日：2024-04-26
Applicant: 武汉大学 , 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/20 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种主动配电网故障恢复方法、装置、设备及存储介质，所述方法通过获取当前配电网的电网状态，根据电网状态生成示教经验数据库；获取当前配电网的配网环境数据，根据配网环境数据建立深度Q网络强化学习模型；根据预设比例对示教经验数据库和预设交互经验池进行采样，利用采样数据对深度Q网络强化学习模型进行训练，将电网故障数据输入至训练后的深度Q网络强化学习模型，获得故障恢复策略；能够减少人工智能模型的训练时间和所需数据量，降低了人机决策冲突率，并降低了电力人工智能模型决策失控的风险，提升了决策的准确性和可靠性，提高了电力系统的运行效率，减少了配电网故障恢复时间，并降低了配网事故的发生率。
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公开(公告)号：CN116169776A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202211089297.4
申请日：2022-09-07
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
Inventor： 李文臣 , 黄彦浩 , 何春江 , 仲悟之 , 褚晓杰 , 许成龙 , 许沛东 , 高天露 , 张俊 , 严剑峰 , 吕晨 , 刘新元 , 暴悦爽 , 郑惠萍 , 邹卫美 , 李勤新
Abstract: 本发明公开了一种电力系统云边协同人工智能调控方法、系统、介质及设备，方法包括：基于电力系统中所有子区域的观测数据确定每个子区域对应的预测值；基于所述预测值确定每个子区域对应的执行动作；基于每个子区域对应的执行动作执行联合动作，以进行电力系统调控。本发明在每个子区域分别进行利用对应的边缘平台进行运算，基于云协同技术实现电力系统广域协调运行控制，能够实现原有中心化任务的有效解耦与任务下沉，对维护高比例新能源接入下大规模互联电网的安全稳定运行提供了基础。
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公开(公告)号：CN117172566A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311009136.4
申请日：2023-08-10
Applicant: 武汉大学 , 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F17/16 , G06N7/01
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应赋权的配电网态势感知及评估方法和存储介质，该方法包括：选取多个配电网指标，并根据配电网指标之间的从属关系按照层次划分建立配电网安全风险评估指标体系；构建配电网安全风险评估指标体系中基础层指标间的判断矩阵；根据判断矩阵得到基础层指标的初始权重；采用权重自学习方法对初始权重进行修正，得到基础层指标的最优权重；根据最优权重计算基础层指标评分，并根据基础层指标评分计算配电网安全态势总评分，以完成配电网安全风险评估。本发明能够从最大化极大熵的角度缓解传统赋权法得到的权重主观程度过大的问题，使权重具有更高的客观性，进而提高配电网态势评估的准确性与可信度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118260947A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410409146.5
申请日：2024-04-07
Applicant: 武汉大学 , 国网上海市电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于CIM/E数据的地区电网仿真模型构建方法及系统，所述方法包括：读取电力系统CIM/E格式地区电网数据，识别出CIM/E文件中的各类电网元件起始行，将每类设备数据分离；基于列信息划分每类设备的属性值，将CIM/E格式文件读取为二维表单；基于二维表单，识别出各元件的连接列属性，将连接列属性导入图数据库构建元件拓扑信息；根据图数据库中节点、边的连接信息获取电气主岛元件和确认等值元件拓扑信息；根据等值元件拓扑信息，构建地区电网仿真模型，并校验仿真模型的正确性。本发明从实际电网数据出发，构建可以更好地应对新能源接入和智能化应用的电网仿真模型，为电力系统规划、运行和管理提供准确的评估和决策支持，推动电网可持续发展。
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公开(公告)号：CN119204860B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411665720.X
申请日：2024-11-20
Applicant: 武汉大学
IPC: G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0475 , G06N3/094 , H02J3/46 , H02J3/38
Abstract: 本发明公开了一种新建新能源场站超短期出力场景生成方法和系统，所述方法包括：依据目标场站地理位置选定目标场站和源场站，并进一步构建目标域数据集和源域数据集；在源域数据集上训练改进的去噪扩散概率模型，得到源域模型；依据模型评估指标从源域模型中综合选取源域最优模型；结合模型迁移机制与目标域数据集，在源域最优模型上进行模型参数微调，获得多组目标域模型；结合模型评估指标从得到的多组目标域模型中综合选取目标域最优模型，从而完成新建新能源场站的超短期出力场景生成。本发明可在小样本条件下完成新建新能源场站出力场景的高质量生成，可有效支撑后续新型电力系统的规划与调度决策，进而提升系统新能源消纳能力。
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公开(公告)号：CN116090327A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211167271.7
申请日：2022-09-23
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本申请涉及一种时间序列预测模型构建方法、装置、设备及可读存储介质，涉及人工智能与电力系统交叉技术领域，本申请基于自注意力机制的Transformer架构对长时间序列的典型特征提取与记忆能力，使时间序列预测模型更加容易地应对电力负荷的未知波动，且通过迁移学习可对数据集更小的下游任务进行训练，以减轻模型训练的工作量并增强模型的泛化性能。因此，对于突发情况下的电力负荷波动，本申请通过迁移长期负荷时间序列以及自注意力机制的记忆性，可使得时间序列预测模型能够对长期序列中的特征进行充分的提取并用于下游的预测，进而提升模型的预测精度和适应性。
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公开(公告)号：CN115713026A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211167258.1
申请日：2022-09-23
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0442 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06F119/08
Abstract: 本申请涉及一种时序数据预测模型构建方法、装置、设备及可读存储介质，涉及电力系统与人工智能交叉技术领域，包括基于三次样条插值法对待处理数据进行数据重建，得到重建后数据曲线，所述待处理数据包括温度和电力负荷；基于道格拉斯‑普克算法对重建后数据曲线进行数据压缩，得到压缩后数据曲线；将压缩后数据曲线对应的压缩数据输入至CNN‑BiGRU网络模型进行训练，得到时序数据预测模型，以利用所述时序数据预测模型进行电力负荷预测。本申请可有效降低预测模型的构建难度，并可准确预测电力负荷。
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公开(公告)号：CN119441748A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411517968.1
申请日：2024-10-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F18/15 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种新能源时序出力数据生成方法及装置，该方法包括：步骤1、采集新能源的历史时序出力数据；步骤2、将历史时序出力数据输入至基于卷积神经网络的生成器，生成初步时序出力数据；步骤3、通过基于Transformer架构的判别器对初步时序出力数据的真实性和合理性进行评价，从而对生成对抗网络进行训练，生成对抗网络包括生成器和判别器，训练完成后，生成器生成待处理时序出力数据；步骤4、通过预设的扩散‑去噪模型对待处理时序出力数据进行后处理，得到待优化时序出力数据；步骤5、将待优化时序出力数据进行整体趋势校验，校验成功后，输出新能源时序出力数据。本发明可以有效提升新能源出力数据的生成质量和准确性。
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