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公开(公告)号：CN108336739B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201810033786.5
申请日：2018-01-15
申请人： 重庆大学
IPC分类号： H02J3/06
摘要： 本发明公开了一种基于RBF神经网络的概率潮流在线计算方法，主要包括以下步骤：1)建立RBF神经网络概率潮流模型。2)获取所述RBF神经网络概率潮流模型的训练样本x。3)对所述训练样本数据x进行处理。4)对所述RBF神经网络概率潮流模型进行训练。5)获取计算样本。6)将步骤5得到的计算样本数据一次性输入步骤4中训练完成的RBF神经网络概率潮流模型中，得到所述训练目标，从而判断所有训练样本的潮流可解性。计算可解样本的潮流值。将计算样本数据进行反归一化处理。7)统计概率潮流指标。本发明可广泛应用于电力系统的概率潮流在线计算，特别适用于新能源高比例接入导致电力系统不确定性增强的情况。
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公开(公告)号：CN107609141A
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201710856461.2
申请日：2017-09-20
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 重庆大学
发明人： 宋杰 , 周健 , 鲍伟 , 杨燕 , 余娟 , 冯斐 , 张晓颖 , 熊祥鸿 , 张奕 , 项旭杨 , 顾薇薇 , 沈冰 , 潘爱强 , 周德生 , 周卓懿 , 曾平 , 徐洁 , 邹晓峰 , 杜炤鑫 , 朱奕帆
摘要： 本发明公开了一种对大规模可再生能源数据进行快速概率建模方法，包含以下过程：基于Spark和HDFS为新能源快速建模搭建分布式并行框架，使该框架与可再生能源现有的存储系统兼容；利用RDD容错和基于内存计算的特点，构建求解Wakeby分布的血缘图，从而实现基于RDD的新型Wakeby分布快速估计算法；推导了该并行估计算法的计算时间与样本数据量以及Spark两个重要的可调参数的函数关系。发明推导的算法的时间消耗与样本大小、并行度、分区数的函数关系有助于在给定的样本数据量下帮助程序员在Spark平台上程序调优、在给定配置下的时间消耗预测以及在期望时间下的硬件配置。
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公开(公告)号：CN118794637A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411030861.4
申请日：2024-07-30
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G01M7/08
摘要： 本发明属于地质监测装置技术领域，公开了一种地质断层冲击地压监测预警装置及方法，由真三轴荷载加载系统、剪切加载扰动系统、油源与增压器系统、试件制作与输运系统、试验控制与数据采集系统组成；真三轴荷载加载系统由垂直加载子系统，侧水平加载子系统，后水平加载子系统组成；剪切加载扰动系统包括ZL‑3，设置在真三轴荷载加载系统上方；油源与增压器系统由液压伺服油源、增压器、油冷机组成；试件制作与输运系统由油缸及成型模具、可移动试样小车组成；试验控制与数据采集系统由液压伺服阀、控制柜、计算机采集系统组成。本发明的结构简单实用，使对地质断层冲击地压的发生的监测更加准确。
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公开(公告)号：CN110929989B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911040124.1
申请日：2019-10-29
申请人： 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于深度学习的含不确定性N‑1安全校核方法，主要步骤为：1)获取电力网络数据，并建立输入特征向量集Xin；2)对特征向量进行预处理，并划分为训练集和验证集；3)建立的深度神经网络直流潮流模型；4)利用训练集和验证集对深度神经网络直流潮流模型进行训练；5)以电力网络实时数据建立测试集，并输入到训练后的深度神经网络直流潮流模型中，得到潮流输出特征向量Yout；6)对输出特征向量Yout＝[θi,Pij]进行安全性验证。本发明可广泛应用于不确定性场景的N‑1安全校核在线分析，能够获得与传统直流潮流求解方法获得不相上下的校核精度，并提高近百倍的分析速度。
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公开(公告)号：CN115014933A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210690774.6
申请日：2022-06-17
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明涉及一种用于冲击地压模拟试验的装置和方法，该装置包括试验腔室，试验腔室内设有第一油缸、第二油缸和第三油缸，三者的活塞杆分别沿X、Y、Z三个方向伸出或者缩回，试验腔室内还设有分别与第一油缸、第二油缸和第三油缸的活塞杆一侧相对设置的第一反力座、第二反力座和第三反力座，还包括由第四油缸和第五油缸构成的剪切加载单元，第四油缸和第五油缸位于同一轴线上且两者的活塞杆一侧相对设置，第四油缸和第五油缸的活塞杆均沿X方向或者Y方向或者Z方向伸出或者缩回，结合试验方法，可以对试件产生剪切力，进行断层错断引发扰剪切动荷载条件下的冲击地压物理模拟试验；试验时通过制样台和试件承载车上料，方便快捷，节省人力。
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公开(公告)号：CN110829434A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910938908.X
申请日：2019-09-30
申请人： 重庆大学 , 国网重庆市电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种提高深度神经网络潮流模型扩展性的方法，主要步骤为：1)获取电力系统基本数据；2)确定特征向量；3)建立原始DNN潮流模型；4)对原始DNN潮流模型进行训练，得到训练后的原始DNN潮流模型；5)对原始DNN潮流模型进行扩建，得到扩建DNN潮流模型；6)对扩建系统概率潮流进行解算，得到概率潮流结果。本发明可广泛应用于电力系统的概率潮流求解，特别适用于因系统扩建导致原始系统DNN无法适用的情况。
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公开(公告)号：CN109784692A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811631297.6
申请日：2018-12-29
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的快速安全约束经济调度方法，主要步骤为：1)确定适用于安全约束经济调度模型的深度神经网络。2)对堆栈降噪自动编码器SDAE进行训练。3)建立基于深度学习的安全约束经济调度模型。4)令k＝1，将电力系统运行条件输入到深度神经网络中，得到安全约束经济调度模型的起作用约束集J(1)。5)将约束集J(1)。输入到安全约束经济调度模型中，得到安全约束经济调度方案。6)对安全约束经济调度方案进行N-1检验，若有新约束J(new)，则令k＝k+1,约束集更新为J(k)＝J(k)∪J(new)，并返回步骤5。若无新约束，则输出安全约束经济调度方案。本发明可广泛应用于电力系统各个行业的安全约束经济调度分析。
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公开(公告)号：CN109599872A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811633643.4
申请日：2018-12-29
IPC分类号： H02J3/06
摘要： 本发明公开了基于堆栈降噪自动编码器的电力系统概率最优潮流计算方法，主要步骤为：1)建立SDAE最优潮流模型。2)获取SDAE最优潮流模型输入层的输入样本X。3)对SDAE最优潮流模型进行初始化。4)对SDAE最优潮流模型进行训练，从而得到训练后的SDAE最优潮流模型。5)采用MCS法对待计算概率潮流的电力系统的随机变量进行抽样，从而获取计算样本。6)将步骤5得到的训练样本数据一次性输入步骤4中训练完成的SDAE最优潮流模型中，从而计算出最优潮流在线概率。7)对所述最优潮流在线概率进行分析，即绘制SDAE最优潮流模型的输出变量的概率密度曲线。本发明可广泛应用于电力系统的概率最优潮流求解，特别适用于新能源渗透率高导致系统不确定性增强的在线分析情况。
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