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公开(公告)号：CN116823522A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310774444.X
申请日：2023-06-28
Applicant: 燕山大学
IPC: G06Q50/06 , B60L53/60 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06F18/22
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的充电站负荷小样本检测方法，具体如下：根据图论，将电力系统表示为一个图，而后利用变分图自编码器的特征提取能力，并得到每个时间片上电动汽车充电站的低维向量表示；将低维向量结合该时间片的负荷数据标签，作为输入图卷积神经网络的节点，然后构建支持集和查询集并构造所需输入图卷积神经网络所需的图；将构造出的图输入到图卷积神经网络，利用基于空间的图卷积神经网络运算，进行迭代更新求解；信息在网络中传播和分享，经过若干轮递归后稳定，此时待检测的节点标签信息为检测结果。本发明充分考虑时间序列的关系和空间上全图的影响，考虑电力系统的整体性，捕捉了较多的信息进行负荷检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116599367A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310567071.9
申请日：2023-05-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了基于电流源型变换器的无源积分终端滑模预测控制方法，属于电力电子变换器模型预测控制领域，所述控制方法是将无源控制与预测控制结合，通过建立基于阻尼注入的欧拉‑拉格朗日模型，使系统满足能量耗散率，抑制变换器中LC滤波器引起的谐振，再将积分终端滑模控制与无源预测控制结合，计算变换器输出电流矢量参考值，并通过代价函数求解出最优矢量，完成矢量寻优控制。本发明解决了电流源型变换器存在的固有谐振问题与无源控制对参数的依赖问题，无需在电路中接入无源阻尼，节省变换器设计成本，且无多余能量损耗，对参数失配具有更强的适应性，因此系统具有较好的稳定性与鲁棒性和更低的网侧电流THD，方案经济可靠，易于实现。
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公开(公告)号：CN116599367B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310567071.9
申请日：2023-05-19
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了基于电流源型变换器的无源积分终端滑模预测控制方法，属于电力电子变换器模型预测控制领域，所述控制方法是将无源控制与预测控制结合，通过建立基于阻尼注入的欧拉‑拉格朗日模型，使系统满足能量耗散率，抑制变换器中LC滤波器引起的谐振，再将积分终端滑模控制与无源预测控制结合，计算变换器输出电流矢量参考值，并通过代价函数求解出最优矢量，完成矢量寻优控制。本发明解决了电流源型变换器存在的固有谐振问题与无源控制对参数的依赖问题，无需在电路中接入无源阻尼，节省变换器设计成本，且无多余能量损耗，对参数失配具有更强的适应性，因此系统具有较好的稳定性与鲁棒性和更低的网侧电流THD，方案经济可靠，易于实现。
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公开(公告)号：CN116796982A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310785814.X
申请日：2023-06-29
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明公开了一种基于云边计算的电‑气综合能源系统调度方法，属于电力系统调度领域，包括以下步骤：建立电‑气综合能源系统模型；分别建立电力系统边缘侧模型和天然气系统调度模型，将各出力单元的出力以及设备的实际运行参数输入至电力系统边缘侧模型和天然气系统调度模型的目标函数和约束条件中，目标函数分别设置为电力系统边缘侧模型和天然气系统调度模型的最优经济调度；根据电力系统边缘侧模型和天然气系统调度模型建立云边计算模型；将基于多智能体深度确定性策略算法应用于云边计算模型，实现电‑气综合能源系统调度优化。本发明能够满足电力系统和天然气系统的数据隐私保护需求，并为整个电‑气综合能源系统提供准确快速的实时调度。
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公开(公告)号：CN119378819A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411539053.0
申请日：2024-10-31
Applicant: 燕山大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种并网型电制氢加氢一体站的多环节碳计量方法，属于并网型电制氢加氢一体站运行优化，包括以下步骤：步骤S1：根据并网型电制氢加氢一体站内设备的运行特性，确定需要进行碳计量的各个环节；步骤S2：在电制氢加氢一体站的数据处理模块上构建各个环节的碳计量模型；步骤S3：根据并网型电制氢加氢一体站的运行情况，划分为储氢、加氢和闲置三种运行模式，结合三种运行模式，针对并网型电制氢加氢一体站在多个连续时段进行碳计量。本发明能够实现站内设备碳排放精准计算，同时能够为交通行业脱碳提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN116578903A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310544568.9
申请日：2023-05-15
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开了一种对电网虚假数据注入攻击的时空检测方法，包括以下步骤：确定虚假数据注入攻击检测模型的输入特征；建立空间特征提取模型，固定的图卷积层和空间自注意层分别用来探索空间依赖性的局部和全局分量；建立时间特征提取模型，通过对输入数据赋予不同的时间相关性权重来捕获电网数据的时间相关性特征；将虚假数据检测问题建模为分类问题，据此构建基于时空特征提取网络的FDIA检测整体模型。本发明提出的空间特征提取模块综合考虑了电网的局部和全局依赖关系。时间特征提取模块捕获电网数据的非线性和长期时间依赖关系。实现提高电力系统中FDIA的检测性能的目的。
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