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公开(公告)号：CN109659933B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201811561834.4
申请日：2018-12-20
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于深度学习模型的含分布式电源配电网电能质量预测方法，包括：电能质量历史数据获取，含电能质量影响因素变量数据和电能质量指标数据；电能质量历史数据预处理，含数据归一化、时间序列转换、训练数据和评估数据分割；电能质量长短时记忆神经网络，即LSTM预测模型确定，含LSTM预测模型构建、参数初始化、基于训练数据实现LSTM预测模型确定；基于评估数据的预测模型性能评估；未来时段系统电能质量指标预测。本发明的优点是：1、对含DG配电网的电能质量进行了有效预测；2、在处理时间序列预测问题上能获得更高的精度；3、充分考虑到了预测模型中各个特征输入变量的影响作用。
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公开(公告)号：CN108414848B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201810013700.2
申请日：2018-01-08
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 一种含分布式电源配电网的电能质量多时段综合预警方法，包括：分布式电源并网前的对其并网接入产生电能质量影响的预评估；分布式电源并网后的配电网实时运行稳态电能质量指标数据的获取；分布式电源并网后的基于广义回归神经网络预测模型实现未来时段配电网稳态电能质量指标数据的预测；针对各稳态电能质量指标各预警等级的阈值设置；构建包含预评估预警、实测预警和预测预警功能的电能质量多时段综合预警机制。
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公开(公告)号：CN108414848A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810013700.2
申请日：2018-01-08
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 一种含分布式电源配电网的电能质量多时段综合预警方法，包括：分布式电源并网前的对其并网接入产生电能质量影响的预评估；分布式电源并网后的配电网实时运行稳态电能质量指标数据的获取；分布式电源并网后的基于广义回归神经网络预测模型实现未来时段配电网稳态电能质量指标数据的预测；针对各稳态电能质量指标各预警等级的阈值设置；构建包含预评估预警、实测预警和预测预警功能的电能质量多时段综合预警机制。
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公开(公告)号：CN110909983B
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN201911021970.9
申请日：2019-10-25
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种主动配电网电能质量多维评估的方法，包括基于云模型对电能质量各项指标等级的确定；计算主观层次分析法权重与客观熵权法、反熵权法权重；采用基于合作博弈理论计算每种赋权方法的权重系数，确定主动配电网整体电能质量等级；构建电能质量指标特性矩阵，基于试验外推法计算相应指标造成的能量损耗，得到目标主动配电网由于电能质量问题造成的经济性损失。本发明的优点是：1、采用多种权重计算方法对电能质量的指标权重进行计算，并考虑每一种权重计算方法的特性，使权重计算方法的优劣能够互补；2、基于合作博弈理论的权重组合方式使权重的结合更为合理；3、试验外推法对电能质量经济性的评估更为快速、方便；4、为主动配电网提供了一种更为全面、科学的电能质量多维评估方法。
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公开(公告)号：CN110795692A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201910871535.9
申请日：2019-09-16
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种主动配电网运行状态评估方法，包括：构建主动配电网运行状态评估指标体系；评估指标的一致化处理；确定优化组合权重；对各评价对象的运行状态进行距离综合评价，给出各评估对象综合运行状态的相对优劣顺序；属性区间综合评估：利用属性区间算法对主动配电网运行状态进行分析时需要构建属性测度区间矩阵，再利用级别特征值法确定最终评估等级。本发明的优点是：1、构建了表征主动配电网运行状态的评估指标体系；2、采用最小二乘优化组合基于层次分析法的主观权重和基于变异系数法的客观权重；3、利用属性区间算法，充分考虑了主动配电网运行状态中的模糊性特点，考虑了完整隶属度信息，最后得到的各指标综合评估结果科学有效。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108399480A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810013514.9
申请日：2018-01-08
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于模糊专家系统的电能质量治理决策支持方法，包括：目标电网电能质量指标偏差信息的采集、计算、分析与统计；各项稳态电能质量指标偏差的成本效益分析与评估；决策专家系统输入变量定义及模糊化；决策专家系统输出变量定义及模糊化；基于产生式规则的模糊专家规则库的建立；决策专家系统模糊推理机制的构建；输出决策支持结果并解释。
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公开(公告)号：CN110909983A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911021970.9
申请日：2019-10-25
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种主动配电网电能质量多维评估的方法，包括基于云模型对电能质量各项指标等级的确定；计算主观层次分析法权重与客观熵权法、反熵权法权重；采用基于合作博弈理论计算每种赋权方法的权重系数，确定主动配电网整体电能质量等级；构建电能质量指标特性矩阵，基于试验外推法计算相应指标造成的能量损耗，得到目标主动配电网由于电能质量问题造成的经济性损失。本发明的优点是：1、采用多种权重计算方法对电能质量的指标权重进行计算，并考虑每一种权重计算方法的特性，使权重计算方法的优劣能够互补；2、基于合作博弈理论的权重组合方式使权重的结合更为合理；3、试验外推法对电能质量经济性的评估更为快速、方便；4、为主动配电网提供了一种更为全面、科学的电能质量多维评估方法。
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公开(公告)号：CN110808581A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911023579.2
申请日：2019-10-25
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于DBN-SVM的含DG主动配电网电能质量预测方法，包括：输入输出数据预处理；对DBN模型的各层RBM进行预训练；对DBN模型进行微调；基于DBN对影响电能质量的环境指标进行特征提取；基于顶层支持向量回归机进行电能质量稳态指标预测；将预测结果反归一化，并进行误差分析。本发明的优点是：1、利用DBN-SVM模型对含DG配电网电能质量进行了效果良好的预测，并能在传统SVM的基础上增加误差率落在低值区间的概率，提高预测精度；2、通过无监督的逐层训练和有监督的整体权值微调，得到完整的DBN底层结构，为顶层SVM提供特征矩阵；3、顶层SVM经网格法参数寻优后对电能质量实现有效预测。
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公开(公告)号：CN109659933A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811561834.4
申请日：2018-12-20
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于深度学习模型的含分布式电源配电网电能质量预测方法，包括：电能质量历史数据获取，含电能质量影响因素变量数据和电能质量指标数据；电能质量历史数据预处理，含数据归一化、时间序列转换、训练数据和评估数据分割；电能质量长短时记忆神经网络，即LSTM预测模型确定，含LSTM预测模型构建、参数初始化、基于训练数据实现LSTM预测模型确定；基于评估数据的预测模型性能评估；未来时段系统电能质量指标预测。本发明的优点是：1、对含DG配电网的电能质量进行了有效预测；2、在处理时间序列预测问题上能获得更高的精度；3、充分考虑到了预测模型中各个特征输入变量的影响作用。
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公开(公告)号：CN110808581B
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN201911023579.2
申请日：2019-10-25
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于DBN‑SVM的含DG主动配电网电能质量预测方法，包括：输入输出数据预处理；对DBN模型的各层RBM进行预训练；对DBN模型进行微调；基于DBN对影响电能质量的环境指标进行特征提取；基于顶层支持向量回归机进行电能质量稳态指标预测；将预测结果反归一化，并进行误差分析。本发明的优点是：1、利用DBN‑SVM模型对含DG配电网电能质量进行了效果良好的预测，并能在传统SVM的基础上增加误差率落在低值区间的概率，提高预测精度；2、通过无监督的逐层训练和有监督的整体权值微调，得到完整的DBN底层结构，为顶层SVM提供特征矩阵；3、顶层SVM经网格法参数寻优后对电能质量实现有效预测。
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