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公开(公告)号：CN113222140B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202110505290.5
申请日：2021-05-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于C4.5算法和BP神经元的配电网故障辅助决策方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：S1：整合电网各监控平台数据，结合调控人员日常使用需求进行分类优化阶段；S2：基于C4.5算法，确定电网事故等级，制定多层级告警策略；S3：基于BP神经网络，对电网事故进行辅助决策，最后输出辅助决策方案。本发明改进了现有的配电网故障辅助决策方案，能够用于配网故障信息的筛选分类、分层告警以及辅助决策，建立更高效、更快速的辅助决策模型。
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公开(公告)号：CN115051316A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210849374.5
申请日：2022-07-19
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于选相合闸励磁涌流抑制方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：S1：变压器三相分别串联合闸电阻，由断路器控制；S2：在首相合闸后，铁芯中的暂态磁通通过合闸电阻的消耗快速衰减至0；S3：根据延迟合闸法得出的结论，经过2～3个工频周期，使得另外两相的剩磁在电磁平衡作用下相等；S4：在首相电压过零点时将剩下的两相进行合闸，减小合闸设备的合闸时间分散性对选相合闸的影响。本发明不但可以对变压器空投时产生的励磁涌流进行控制，又能加快合闸后励磁涌流的衰减速度。此方法适用性广泛、励磁涌流抑制效果优异、换流变压器也适用。
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公开(公告)号：CN114580125B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210223252.5
申请日：2022-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种基于边际电价的配电网动态实时拓扑实现方法，属于自动化领域。该方法包括以下步骤：S1：对现有数据进行处理，基于电价数据、节点位置关系、天气情况和特殊条件建立数据库；S2：建立目标函数和约束条件；S3：基于0‑1规划判断开关及电源状态；S4：根据电源及开关状态绘制拓扑图。本发明能够基于数据驱动，无需额外新增专用的电力设备，可直接嵌入实际的运行系统，生成实时动态拓扑网络，作为现有方法的辅助决策方法，具有一定的前沿探索意义和实际应用价值。
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公开(公告)号：CN114329861B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202111551526.5
申请日：2021-12-17
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N5/04 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06Q10/067 , G06Q30/0201 , G06Q30/0202 , G06Q50/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种基于边际电价的配电网静态拓扑实现方法，属于自动化领域。该方法包括以下步骤：S1：整合以SCADA系统采集的大量配网运行拓扑结构和相对应的历史边际电价和时间数据；S2：基于DNN深度神经网络，将历史电价和时间数据为输入，对应配网拓扑作为期望输出，进行学习模型训练；S3：基于LSTM神经网络模型，对未来一天的电价进行预测，得到分时段的预测价格；S4：基于DNN深度神经网络，预测电价作为训练好的模型输入，输出对应的拓扑结构。从宏观的电力市场角度出发，挖掘出边际电价与配电网络拓扑之间的联系，利用历史边际电价数据预测未来电价，为保障电网系统的稳定性和安全性作基础。
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公开(公告)号：CN117977573A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410157826.2
申请日：2024-02-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: H02J3/00 , G06F18/214 , G06F18/2113 , G06F18/23213 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种基于相似日聚类和深度学习的光伏短期发电功率预测方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：S1：收集并整理光伏发电功率历史数据和数值天气预报NWP数据，通过统一预处理，供后续算法使用；S2：基于皮尔森和最大信息系数MIC算法对数据进行降维处理；S3：利用相似日聚类算法构建输入样本数据；S4：利用深度学习算法CNN‑GRU‑Attention进行学习并预测光伏发电功率。本发明通过相关性分析对模型输入数据进行降维处理，利用相似日和待预测日的NWP数据作为最终的模型输入数据，比起传统数学统计学方法和普通的深度学习算法，学习效率更高效、预测结果更准确、更高泛化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114565419A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210223256.3
申请日：2022-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于历史边际电价的配电网电价预测方法，属于自动化领域。该方法为：基于Kalman‑BP组合模型预测实时电价的方法，首先将得到的实时边际电价数据进行处理；将被预测数据看出是在白噪声作用下一个随机线性系统的输出，并且其输入/输出关系由状态方程和输出方程在时间域内给出，使得预测电价曲线更加平滑，更接近真实值；通过BP神经网络将数据分为训练；利用Kalman滤波去噪后的数据进行BP神经网络建模，对一天后的实时电价进行预测。改进现有的电力设备红外图像状态探测识别方案，能够用于电力设备红外图像状态探测识别与定位标记，通过算法模型自动处理红外图像信息，免去人工判别或用传统机器识别方法。
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公开(公告)号：CN114564895A
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202210223236.6
申请日：2022-03-09
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种励磁涌流的机器学习识别方法，属于电力技术领域。一种励磁涌流的机器学习识别方法，该方法包括以下步骤：S1：励磁涌流与故障电流分析；S2：建立PSO‑SVM故障识别模型；S3：基于PSO‑SVM模型仿真分析。本发明基于故障波形和励磁涌流的特征，提取最大值，最小值，平均值等7个特征量作为支持向量机的输入向量，同时采用粒子群算法(PSO)优化支持向量机的参数，从而准确识别励磁涌流，为变压器的稳定运行提供了故障检测依据。PSO‑SVM识别模型都能获得颇高的分类准确率，提高了变压器差动保护的可靠性。
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公开(公告)号：CN113222140A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110505290.5
申请日：2021-05-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于C4.5算法和BP神经元的配电网故障辅助决策方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：S1：整合电网各监控平台数据，结合调控人员日常使用需求进行分类优化阶段；S2：基于C4.5算法，确定电网事故等级，制定多层级告警策略；S3：基于BP神经网络，对电网事故进行辅助决策，最后输出辅助决策方案。本发明改进了现有的配电网故障辅助决策方案，能够用于配网故障信息的筛选分类、分层告警以及辅助决策，建立更高效、更快速的辅助决策模型。
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公开(公告)号：CN117828333A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410011871.7
申请日：2024-01-04
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/213 , G01R31/12 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于信号混合增强和CNN的电缆局放特征提取方法，属于电力电缆技术领域。该方法包括以下部分：S1：获取原始采集的电缆局放信号图；S2：基于小波变换去噪和非下剪切波变换的局放信号预处理；S3：基于自适应参数伽马校正和BPDFHE的混合局放信号增强；S4：基于卷积神经网络的特征提取。本发明能够用于电力电缆在线运行过程中识别局部放电特征信息，并有效去除噪声，优化数据，为电缆故障分类建立更高效、更快速的辅助决策模型提供有效数据。
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公开(公告)号：CN116539944A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310253610.1
申请日：2023-03-16
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明涉及一种基于波形形态的和应涌流辨识方法，属于电力系统领域。该方法包括以下步骤：S1：获取以一周期为数据窗的电流数据；S2：通过对距离值的分析设置出能将故障与和应涌流区分的整定值；S3：进行对称波形的峰谷值间隔时间差判别；S4：计算涌流的每周期峰值变化，以峰值变化率判别和应涌流。满足继电保护的速动性下，以一个周期的电流数据进行波形相似度比较，在相似度大于设定阈值时综合判断是否存在间断角，从而判断出内部故障电流；然后以涌流波形的变化趋势区分和应涌流与励磁涌流，保证变压器继电保护的正确动作，以及电力系统的正常运行。
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