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融合电力系统知识的预想扰动下频率指标智能预测方法
1
作者
张雨润
石重托
+3 位作者
姚伟
黄伟
翟苏巍
文劲宇
《电力自动化设备》
北大核心
2025年第6期148-155,163,共9页
在稳态下基于预想扰动预测频率指标,进而制定相应的预防措施,是保证频率稳定的重要手段。基于此,提出一种融合电力系统知识的预想扰动下频率指标智能预测方法,分析频率指标与预想扰动大小之间的近似线性关系,并依据这一关系将频率指标...
在稳态下基于预想扰动预测频率指标,进而制定相应的预防措施,是保证频率稳定的重要手段。基于此,提出一种融合电力系统知识的预想扰动下频率指标智能预测方法,分析频率指标与预想扰动大小之间的近似线性关系,并依据这一关系将频率指标划分为线性部分和非线性部分。建立虚拟变量回归模型预测线性部分,并使用嵌入电网拓扑的图卷积网络预测非线性部分。通过加和两部分得到预测结果。基于IEEE 39节点系统和WECC 179节点系统进行算例测试,结果验证了所提数据-知识融合驱动方法相比知识和数据驱动方法能够在不明显增加预测时间的同时大幅提升预测的准确性与可靠性。
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关键词
频率稳定
频率指标预测
预想扰动
数据-知识融合驱动
虚拟变量回归
图卷积网络
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职称材料
知识及数据驱动的电力一次设备健康管理方法综述
被引量：
12
2
作者
谢庆
王春鑫
+6 位作者
李帆
谢晨昊
钟昱尧
翟常营
谢军
张镱议
律方成
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期605-620,共16页
电力系统规模逐年扩大,其供电可靠性要求越来越高。基于电力设备机理、监测数据,利用知识、数据驱动及其融合驱动方法进行电力一次设备健康管理,是一种提高供电可靠性、降低运维成本的可行途径。文中对知识、数据驱动及其融合驱动的电...
电力系统规模逐年扩大,其供电可靠性要求越来越高。基于电力设备机理、监测数据,利用知识、数据驱动及其融合驱动方法进行电力一次设备健康管理,是一种提高供电可靠性、降低运维成本的可行途径。文中对知识、数据驱动及其融合驱动的电力一次设备健康管理方法进行综述。首先,概述知识、数据驱动及其融合驱动的关键技术;然后,分别从电力一次设备的图像识别、状态量感知与故障诊断、状态评估与运行维护3个应用场景,对3种驱动方法的研究现状进行了详细梳理;最后,从硬件条件、数据来源、知识模型构建等方面,对3种驱动方法在电力设备健康管理中的应用难点进行总结,并对未来发展给出建议。
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关键词
电力一次设备
健康管理
知识
驱动
数据
驱动
知识
-
数据
融合
驱动
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职称材料
题名
融合电力系统知识的预想扰动下频率指标智能预测方法
1
作者
张雨润
石重托
姚伟
黄伟
翟苏巍
文劲宇
机构
华中科技大学电气与电子工程学院强电磁技术全国重点实验室
云南电网有限责任公司昆明供电局
云南电力调度控制中心
出处
《电力自动化设备》
北大核心
2025年第6期148-155,163,共9页
基金
中国南方电网云南电网有限责任公司科技项目(0500002022030301XT00090)
国家自然科学基金资助项目(U22B20111)。
文摘
在稳态下基于预想扰动预测频率指标,进而制定相应的预防措施,是保证频率稳定的重要手段。基于此,提出一种融合电力系统知识的预想扰动下频率指标智能预测方法,分析频率指标与预想扰动大小之间的近似线性关系,并依据这一关系将频率指标划分为线性部分和非线性部分。建立虚拟变量回归模型预测线性部分,并使用嵌入电网拓扑的图卷积网络预测非线性部分。通过加和两部分得到预测结果。基于IEEE 39节点系统和WECC 179节点系统进行算例测试,结果验证了所提数据-知识融合驱动方法相比知识和数据驱动方法能够在不明显增加预测时间的同时大幅提升预测的准确性与可靠性。
关键词
频率稳定
频率指标预测
预想扰动
数据-知识融合驱动
虚拟变量回归
图卷积网络
Keywords
frequency stability
frequency indicator prediction
anticipated disturbances
data
-
knowledge fusiondriven
dummy variable regression
graph convolutional network
分类号
TM712.3 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
知识及数据驱动的电力一次设备健康管理方法综述
被引量：
12
2
作者
谢庆
王春鑫
李帆
谢晨昊
钟昱尧
翟常营
谢军
张镱议
律方成
机构
新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学)
福建福清核电有限公司
广西大学电气工程学院
出处
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期605-620,共16页
基金
国家重点研发计划(2020YFB0906000,2020YFB0906005)。
文摘
电力系统规模逐年扩大,其供电可靠性要求越来越高。基于电力设备机理、监测数据,利用知识、数据驱动及其融合驱动方法进行电力一次设备健康管理,是一种提高供电可靠性、降低运维成本的可行途径。文中对知识、数据驱动及其融合驱动的电力一次设备健康管理方法进行综述。首先,概述知识、数据驱动及其融合驱动的关键技术;然后,分别从电力一次设备的图像识别、状态量感知与故障诊断、状态评估与运行维护3个应用场景,对3种驱动方法的研究现状进行了详细梳理;最后,从硬件条件、数据来源、知识模型构建等方面,对3种驱动方法在电力设备健康管理中的应用难点进行总结,并对未来发展给出建议。
关键词
电力一次设备
健康管理
知识
驱动
数据
驱动
知识
-
数据
融合
驱动
Keywords
power primary equipment
health management
knowledge
-
driven
data
-
driven
knowledge
-
data fusion driven
分类号
TM507 [电气工程—电器]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
融合电力系统知识的预想扰动下频率指标智能预测方法
张雨润
石重托
姚伟
黄伟
翟苏巍
文劲宇
《电力自动化设备》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
2
知识及数据驱动的电力一次设备健康管理方法综述
谢庆
王春鑫
李帆
谢晨昊
钟昱尧
翟常营
谢军
张镱议
律方成
《高电压技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
12
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