公开(公告)号：CN118428505A

公开(公告)日：2024-08-02

申请号：CN202410235552.4

申请日：2024-03-01

申请人： 国网河北省电力有限公司电力科学研究院 ,  清华大学 ,  国家电网有限公司

发明人： 孙章岭 ,  张德海 ,  鲁宗相 ,  李海波 ,  范辉 ,  李晓明 ,  于腾凯 ,  王亚军 ,  张蕊 ,  崔童飞

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种基于LSTM的电网频率态势预测方法及系统，包括以下步骤：获取电网扰动后的特征参数；对各类特征参数进行预处理，将预处理后的所有特征参数共同构建为矩阵，得到预测矩阵；将预测矩阵作为LSTM神经网络模型的输入，通过LSTM神经网络模型预测电网频率的最低点、最低点时间、稳定频率、稳定时间和最大变化率，完成电网频率态势预测。本发明能够在事前对频率的动态走势的预测，实现对频率最低点、最低点时间、稳态频率、稳态时间及最大频率变化率的提前预知，便于提前做好应对措施，防止电力系统发生频率崩溃事件，避免造成更为严重的经济损失。

公开(公告)号：CN117728442A

公开(公告)日：2024-03-19

申请号：CN202311704088.0

申请日：2023-12-12

申请人： 清华大学 ,  国网河北省电力有限公司电力科学研究院 ,  国家电网有限公司

发明人： 鲁宗相 ,  张德海 ,  李海波 ,  孙章岭 ,  范辉 ,  李晓明 ,  于腾凯 ,  张蕊 ,  崔童飞

IPC分类号： H02J3/24 ,  H02J3/38 ,  G06Q10/063 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 本发明公开了一种特高压直流近区的负荷频率特性辨识方法以及装置，属于负荷频率特性辨识领域，包括：根据特高压直流近区变电站历史频率扰动事件发生前的各项数据和扰动事件期间的各项数据，计算得到有功频率特性参数的最优值，建立负荷频率特性神经网络模型，将特高压直流近区变电站历史频率扰动事件发生前的各项数据作为输入，进行训练，利用已训练的模型对当前的特高压直流近区负荷频率特性进行预测辨识，得到负荷频率特性参数值。本发明能够在频率扰动事件发生前预测辨识负荷的频率特性，便于提前做好防范工作，减少频率崩溃事件的发生，保证电力可靠供应，同时预测系统受扰后的动态频率，具有更好的可解释性和准确性。

公开(公告)号：CN112597741A

公开(公告)日：2021-04-02

申请号：CN202011472456.X

申请日：2020-12-14

申请人： 北京中电普华信息技术有限公司 ,  国网信息通信产业集团有限公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 王大帝 ,  黄琪 ,  张德海 ,  董爱强 ,  王莹 ,  陈渲颖

IPC分类号： G06F40/154 ,  G06F40/14

摘要： 本发明公开了一种数据适配方法及装置，方法包括：获取第一格式的流程数据，所述流程数据包括流程图元结构和配置信息；将所述第一格式的流程数据解析成为多个基本元素；将所述多个基本元素按照第二格式进行重构，得到所述第二格式的流程数据；保存或展示所述第二格式的流程数据。该数据适配方法及装置能够将第一格式的流程数据与第二格式的流程数据进行双向转换，在两种格式的流程数据间进行“翻译”，使得两种格式的流程数据能够兼容共存，更好的服务于实际需求。