公开(公告)号：CN117435944A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311431213.5

申请日：2023-10-31

申请人： 重庆大学 ,  国网重庆市电力公司电力科学研究院 ,  国网四川省电力公司电力科学研究院

发明人： 周芮 ,  杨燕 ,  余娟 ,  杨知方 ,  方辉 ,  朱晟毅 ,  陈涛 ,  向红吉 ,  余亚南

IPC分类号： G06F18/23213 ,  G06F18/20 ,  G06F18/213

摘要： 本发明公开一种电力系统暂态DIM辨识方法，包括以下步骤：1)获取若干电力系统母线电压曲线和功率角曲线；2)利用K‑means聚类算法对电力系统母线电压曲线和功率角曲线进行典型故障曲线筛选和权重计算，得到母线电压失稳曲线和功率角失稳曲线；3)利用MultiRocket算法提取母线电压失稳曲线和功率角失稳曲线的多维时间序列特征；4)基于多维时间序列特征，构建基础模型，并利用Bagging集成学习和集成优化方法对基础模型进行优化，得到DIM识别模型；5)利用DIM识别模型完成力系统暂态DIM辨识。本发明结合误差‑分歧理论，提出基于集成优化的DIM智能识别框架，提高预测准确性和可信度。

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

发明人： 杨知方 ,  杨燕 ,  余娟 ,  雷江龙 ,  余红欣 ,  李杰

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。

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

发明人： 余娟 ,  向明旭 ,  杨知方 ,  代伟 ,  杨燕 ,  余红欣 ,  何燕

IPC分类号： H02J3/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

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。

公开(公告)号：CN111914405A

公开(公告)日：2020-11-10

申请号：CN202010662092.5

申请日：2020-07-10

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

发明人： 杨知方 ,  樊哲新 ,  余娟 ,  杨燕 ,  余红欣 ,  王洪彬 ,  冯楠 ,  姜华

IPC分类号： G06F30/20 ,  G06F17/18 ,  G06F111/04 ,  G06F111/10

摘要： 本发明公开基于Copula方法的线性潮流模型独立变量形式选取方法，包括以下步骤：1)设定非线性电压幅值项为vivj；2)建立非线性电压幅值项vivj的状态变量函数 3)计算在不同状态变量函数 下，非线性电压幅值项vivj的线性化误差函数；4)用Copula函数分析方法模拟出潮流方程状态变量的数值联合概率分布，建立Copula优化模型；5)基于非线性电压幅值项vivj的线性化误差函数和Copula优化模型，建立误差最小的线性潮流模型。本发明讨论了 不同公式下vivj的线性化误差，并通过Copula函数对联合概率密度函数进行拟合，得到最小化的线性化误差，进而建立误差最小的潮流模型。

公开(公告)号：CN110929989A

公开(公告)日：2020-03-27

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

发明人： 杨知方 ,  杨燕 ,  余娟 ,  雷江龙 ,  余红欣 ,  李杰

IPC分类号： G06Q10/06 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/04 ,  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。

公开(公告)号：CN110829434B

公开(公告)日：2021-04-06

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

发明人： 余娟 ,  向明旭 ,  杨知方 ,  代伟 ,  杨燕 ,  余红欣 ,  何燕

IPC分类号： H02J3/06 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

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。

公开(公告)号：CN109412161A

公开(公告)日：2019-03-01

申请号：CN201811554549.X

申请日：2018-12-18

申请人： 国网重庆市电力公司电力科学研究院 ,  国家电网有限公司

发明人： 万凌云 ,  廖庆龙 ,  谢刚文 ,  张盈 ,  宋伟 ,  张先树 ,  吴高林 ,  邓帮飞 ,  张海兵 ,  姚强 ,  肖前波 ,  周庆 ,  钱基业 ,  吴照国 ,  岳鑫桂 ,  高晋 ,  郭思华 ,  余娟 ,  向明旭 ,  杨燕 ,  周宁 ,  赵宇琪 ,  曹云跃 ,  宫林 ,  彭姝迪 ,  王光明 ,  向洪 ,  孟宪 ,  夏磊 ,  周小龙 ,  李永福 ,  陈伟 ,  陈仁全

IPC分类号： H02J3/01

摘要： 本发明公开了一种电力系统概率潮流计算方法，首先获取源荷数据与对应电力系统拓扑结构数据作为潮流样本，并利用SDAE潮流模型对上述潮流样本进行计算得到对应的潮流结果，进而统计分析得到概率潮流计算结果。由于SDAE潮流模型为预先根据目标源荷数据与对应目标电力系统拓扑结构数据进行SDAE模型训练得到的SDAE潮流模型，而SDAE模型凭借深层堆栈结构及编码、解码过程能够有效提取潮流样本中高维非线性特征，进而得到对应的潮流结果，从而可以对概率潮流结果的计算精度、速度与成本进行全面的改善。本申请还提供了一种电力系统概率潮流计算系统，同样可以实现上述技术效果。

公开(公告)号：CN116753597A

公开(公告)日：2023-09-15

申请号：CN202310394971.8

申请日：2023-04-13

申请人： 国网重庆市电力公司电力科学研究院 ,  国网重庆市电力公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 董光德 ,  陈咏涛 ,  廖玉祥 ,  恭秀芬 ,  陈涛 ,  朱小军 ,  朱晟毅 ,  余娟 ,  杨燕 ,  付昂 ,  马兴 ,  杨爽

IPC分类号： F24F11/46 ,  H02J3/14 ,  G06Q10/063 ,  G06Q50/06 ,  F24F11/56 ,  F24F11/61 ,  F24F11/64 ,  F24F11/70 ,  F24F110/10

摘要： 本申请公开了基于运筹优化的空调负荷剥离方法、装置、设备及介质，涉及电力技术领域，该方法包括：获取预设区域内的总负荷数据和温度数据；并基于预设规则将所述总负荷数据进行分解，以得到基础负荷和空调负荷；确定所述基础负荷与时间和日类型之间的第一关系以及所述空调负荷与所述温度之间的第二关系；根据所述第一关系与所述第二关系建立运筹优化模型并确定所述运筹优化模型的参数；将所述参数代入所述运筹优化模型以得到所述空调负荷和所述温度相关的目标表达式，并基于所述目标表达式确定目标温度下的空调负荷。本申请将总负荷进行分解，提升了空调负荷剥离方案的合理性，为负荷保供、负荷控制等电网业务提供合理的边界数据。

公开(公告)号：CN109412161B

公开(公告)日：2022-09-09

申请号：CN201811554549.X

申请日：2018-12-18

申请人： 国网重庆市电力公司电力科学研究院 ,  国家电网有限公司

发明人： 万凌云 ,  廖庆龙 ,  谢刚文 ,  张盈 ,  宋伟 ,  张先树 ,  吴高林 ,  邓帮飞 ,  张海兵 ,  姚强 ,  肖前波 ,  周庆 ,  钱基业 ,  吴照国 ,  岳鑫桂 ,  高晋 ,  郭思华 ,  余娟 ,  向明旭 ,  杨燕 ,  周宁 ,  赵宇琪 ,  曹云跃 ,  宫林 ,  彭姝迪 ,  王光明 ,  向洪 ,  孟宪 ,  夏磊 ,  周小龙 ,  李永福 ,  陈伟 ,  陈仁全

IPC分类号： H02J3/01

摘要： 本发明公开了一种电力系统概率潮流计算方法，首先获取源荷数据与对应电力系统拓扑结构数据作为潮流样本，并利用SDAE潮流模型对上述潮流样本进行计算得到对应的潮流结果，进而统计分析得到概率潮流计算结果。由于SDAE潮流模型为预先根据目标源荷数据与对应目标电力系统拓扑结构数据进行SDAE模型训练得到的SDAE潮流模型，而SDAE模型凭借深层堆栈结构及编码、解码过程能够有效提取潮流样本中高维非线性特征，进而得到对应的潮流结果，从而可以对概率潮流结果的计算精度、速度与成本进行全面的改善。本申请还提供了一种电力系统概率潮流计算系统，同样可以实现上述技术效果。

公开(公告)号：CN118940093A

公开(公告)日：2024-11-12

申请号：CN202411142365.8

申请日：2024-08-20

申请人： 国网重庆市电力公司电力科学研究院 ,  国网重庆市电力公司 ,  国家电网有限公司

发明人： 刘欣宇 ,  陈涛 ,  陈咏涛 ,  陈佳林 ,  方辉 ,  董光德 ,  杨燕 ,  向红吉 ,  余亚南 ,  赵小娟 ,  朱晟毅 ,  文钟谊 ,  冯唐垚 ,  胡利宁 ,  郑迪文 ,  刘强强 ,  王杰

IPC分类号： G06F18/24 ,  G06F18/214 ,  G06N3/096 ,  G06N3/049 ,  G06N3/08 ,  G06F18/23213 ,  G06F18/22 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0985 ,  G06Q10/0639 ,  G06Q50/06

摘要： 本发明公开了一种基于时序迁移学习的鲁棒暂态稳定评估模型获取方法，其包括：在初始阶段，从原始场景的训练样本中选取关键曲线集并将其作为数据驱动的暂态稳定评估模型的训练样本；将z‑score归一化方法应用于训练样本，将归一化后的训练样本输入到时序神经网络中，通过最小化分类损失对数据驱动的暂态稳定评估模型进行预训练；在第二阶段，根据标签将训练样本分为多个类别，在每个类别中，通过聚类将训练样本分为多个组，综合分类损失和时序分布匹配损失，得到综合训练损失，通过对综合训练损失最小化进行训练，最终得到暂态稳定评估模型。本发明在无需目标域样本下即可增强数据驱动模型对不同规模下电力系统暂稳评估的泛化性能，鲁棒性强。