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    应用时频原子分解理论的小电流接地系统故障选线方法
    1.
    发明公开
    应用时频原子分解理论的小电流接地系统故障选线方法 有权 转让

    公开(公告)号：CN102854437A

    公开(公告)日：2013-01-02

    申请号：CN201210301667.6

    申请日：2012-08-22

    申请人： 广东电网公司电力科学研究院 ,  武汉大学

    发明人： 余南华 ,  高新华 ,  杨军 ,  董蓓 ,  陈炯聪 ,  李传健 ,  蔡茂 ,  孙元章 ,  周克林 ,  李瑞

    IPC分类号： G01R31/08

    摘要： 本发明提出一种基于时频原子分解理论的小电流接地系统故障选线方法。该方法主要基于时频原子分解理论，将零序电流数据在Gabor过完备原子库中进行稀疏分解，再通过相关参数的优化、求解获得匹配的衰减正弦量原子。时频原子分解法能够准确得到基波和各次谐波的起止时刻、幅值、频率和变化规律等扰动特征，并能够有效的滤除干扰信号。根据时频原子分解后原子的能量熵是按从大到小排列的，除去零序暂态电流基波原子，比较每条线路零序电流频率相近原子的相角（极性）：如果线路零序暂态频率相近的原子相角（极性）与其他线路相反，则为故障线路；如果每条线路对应原子相角（极性）相同，则为母线故障，综合各频率原子相角的比较结果来确定故障线路。

    基于支持向量机的配电网运行状态分类识别方法
    2.
    发明公开
    基于支持向量机的配电网运行状态分类识别方法 有权 转让

    公开(公告)号：CN103136587A

    公开(公告)日：2013-06-05

    申请号：CN201310072258.8

    申请日：2013-03-07

    申请人： 武汉大学 ,  广东电网公司电力科学研究院

    发明人： 杨军 ,  蔡茂 ,  董蓓 ,  余南华 ,  钟清 ,  李传健 ,  李瑞 ,  孙元章 ,  龚凌云

    IPC分类号： G06N99/00

    摘要： 本发明提出一种基于支持向量机的配电网运行状态分类识别方法。该方法主要基于SVM理论，同时对传统的SVM算法进行了改进。该方法从大量的数据样本中提取相似数据创建训练样本，采用小波包分解技术将故障信号分解成低频趋势信号和高频随机信号，采用SVM理论建模，合成得到配网运行状态分类数据，并训练得到基于核空间距离混合支持向量分类器(Support Vector Classifier，SVC)，建立配电网运行特征基因库，从而试图去建立一种可靠的判别机制，甄别配电网的正常和异常及故障状态。通过大量的仿真数据验证，表明所构建的分类器具有较强的泛化能力和较高的分类识别准确性，同时程序运行时间可满足工程需要。

    应用时频原子分解理论的小电流接地系统故障选线方法
    3.
    发明授权
    应用时频原子分解理论的小电流接地系统故障选线方法 有权 转让

    公开(公告)号：CN102854437B

    公开(公告)日：2015-02-11

    申请号：CN201210301667.6

    申请日：2012-08-22

    申请人： 广东电网公司电力科学研究院 ,  武汉大学

    发明人： 余南华 ,  高新华 ,  杨军 ,  董蓓 ,  陈炯聪 ,  李传健 ,  蔡茂 ,  孙元章 ,  周克林 ,  李瑞

    IPC分类号： G01R31/08

    摘要： 本发明提出一种基于时频原子分解理论的小电流接地系统故障选线方法。该方法主要基于时频原子分解理论，将零序电流数据在Gabor过完备原子库中进行稀疏分解，再通过相关参数的优化、求解获得匹配的衰减正弦量原子。时频原子分解法能够准确得到基波和各次谐波的起止时刻、幅值、频率和变化规律等扰动特征，并能够有效的滤除干扰信号。根据时频原子分解后原子的能量熵是按从大到小排列的，除去零序暂态电流基波原子，比较每条线路零序电流频率相近原子的相角（极性）：如果线路零序暂态频率相近的原子相角（极性）与其他线路相反，则为故障线路；如果每条线路对应原子相角（极性）相同，则为母线故障，综合各频率原子相角的比较结果来确定故障线路。

    基于支持向量机的配电网运行状态分类识别方法
    4.
    发明授权
    基于支持向量机的配电网运行状态分类识别方法 有权 转让

    公开(公告)号：CN103136587B

    公开(公告)日：2015-12-09

    申请号：CN201310072258.8

    申请日：2013-03-07

    申请人： 武汉大学 ,  广东电网公司电力科学研究院

    发明人： 杨军 ,  蔡茂 ,  董蓓 ,  余南华 ,  钟清 ,  李传健 ,  李瑞 ,  孙元章 ,  龚凌云

    IPC分类号： G06N99/00

    摘要： 本发明提出一种基于支持向量机的配电网运行状态分类识别方法。该方法主要基于SVM理论，同时对传统的SVM 算法进行了改进。该方法从大量的数据样本中提取相似数据创建训练样本，采用小波包分解技术将故障信号分解成低频趋势信号和高频随机信号，采用SVM理论建模，合成得到配网运行状态分类数据，并训练得到基于核空间距离混合支持向量分类器(Support Vector Classifier，SVC)，建立配电网运行特征基因库，从而试图去建立一种可靠的判别机制，甄别配电网的正常和异常及故障状态。通过大量的仿真数据验证，表明所构建的分类器具有较强的泛化能力和较高的分类识别准确性，同时程序运行时间可满足工程需要。

    电力系统暂态稳定关键特征选择方法、系统及存储介质
    8.
    发明公开
    电力系统暂态稳定关键特征选择方法、系统及存储介质 审中-实审

    公开(公告)号：CN118412884A

    公开(公告)日：2024-07-30

    申请号：CN202410502251.3

    申请日：2024-04-25

    申请人： 武汉大学 ,  国网湖北省电力有限公司电力科学研究院

    发明人： 杨军 ,  马彬喻 ,  彭晓涛 ,  江克证 ,  柳丹 ,  邱云昊

    IPC分类号： H02J3/24 ,  G06F18/211 ,  G06F18/2415 ,  G06Q50/06

    摘要： 本发明提供了电力系统暂态稳定关键特征选择方法、系统及存储介质。包括：步骤1，数据预处理；步骤2，基于预处理后的数据进行暂态稳定关键特征选择；步骤2.1，灰狼优化算法的初始化及更新；步骤2.2，建立暂态稳定关键特征选择适应度函数；步骤2.3，关键特征选择优化算法搜索空间变换；步骤2.4，融合两阶段突变，得到关键特征选择结果；步骤3，基于暂态稳定关键特征进行暂态稳定评估模型训练。步骤4：基于训练好的模型对电力系统进行暂态稳定在线评估。本发明使得获取得暂态稳定关键特征对电力系统暂态稳定评估的影响最大化且数量最小化，大大降低模型训练与预测的计算负担以及过拟合风险。

    基于注意力和S-GAN的负荷场景生成方法系统及设备
    9.
    发明公开
    基于注意力和S-GAN的负荷场景生成方法系统及设备 审中-实审

    公开(公告)号：CN118395846A

    公开(公告)日：2024-07-26

    申请号：CN202410452896.0

    申请日：2024-04-16

    申请人： 武汉大学

    发明人： 杨军 ,  牟星妍 ,  廖菲 ,  柯岩

    IPC分类号： G06F30/27 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

    摘要： 本发明涉及新能源和人工智能技术，具体涉及基于注意力和S‑GAN的负荷场景生成方法系统及设备，该方法包括包括收集电动汽车原始充电记录进行数据预处理、搭建S‑GAN的生成器、搭建结合注意力机制的S‑GAN的鉴别器、构建S‑GAN综合网络并进行训练、得到训练好的S‑GAN并输出相应特征场景预测数据集。该方法能够生成高质量且多样化的充电负荷数据，可以用于更准确的负荷分析、风险评估；提供了细粒度级别的控制，有助于模拟各种可能下的混合充电场景，从而提供更全面的分析和决策支持；在需要大批量充电场景数据集的场合，在真实数据稀缺的情况下，能够大幅度减少实地测试和数据收集的成本，助于提高分析模型的泛化能力。