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发明

基于物理信息神经网络的电力系统运行模拟方法2025

2024-04-16 07:21:34 发布于四川 287
  • 申请专利号：CN202311830094.0
  • 公开（公告）日：2025-12-30
  • 公开（公告）号：CN117875169A
  • 申请人：华南理工大学
摘要：本发明公开了一种基于物理信息神经网络的电力系统运行模拟方法，包括以下步骤：获取电力系统各运行断面下运行监测数据，构建运行状态数据集；根据历史运行数据和暂态仿真数据，构造运行模拟训练样本，设定运行模拟的状态空间、动作空间与约束条件；构建基于物理信息神经网络的运行模拟模型，结合先验知识并嵌入运行约束，对模型进行运行模拟机器学习训练；设置运行模拟校正评价指标，对搜索结果进行拟合评估，调整更新网络参数，得到预训练模型；根据预训练模型和实时监测数据，执行运行模拟推演，评估电力系统状态风险。提高了电力系统复杂运行模拟的求解效率与准确性，保证运行趋势的准确感知，辅助调度方案的决策优化，可广泛应用于电网调度。

专利内容

(19)国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 117875170 A (43)申请公布日 2024.04.12 (21)申请号 202311840089.8 (22)申请日 2023.12.28 (71)申请人 慧之安信息技术股份有限公司 地址 100097 北京市海淀区昆明湖南路51 号A座二层217号 (72)发明人 余丹　兰雨晴　陈哲平　贺江　 邢智涣　 (74)专利代理机构 上海源惟初专利代理事务所 (普通合伙) 31512 专利代理师 卫微 (51)Int.Cl. G06F 30/27 (2020.01) G06N 5/022 (2023.01) G06N 3/0464 (2023.01) 权利要求书2页 说明书5页 附图1页 (54)发明名称 一种嵌入式设备深度学习模型的仿真方法 及系统 (57)摘要 本发明提供了一种嵌入式设备深度学习模 型的仿真方法及系统，其中，所述方法包括：获取 部署深度学习模型的嵌入式设备集群，并基于所 述嵌入式设备集群中各个设备的业务功能，构建 所述嵌入式设备集群的设备知识图谱；解析所述 深度学习模型的网络层级，并将所述网络层级在 所述设备知识图谱中进行匹配，以基于匹配结果 确定用于实现各个网络层级的目标设备；绘制所 述目标设备的执行链路，并监控所述执行链路中 各个目标设备输出的目标数据，并将所述目标数 据与所述深度学习模型的仿真结果进行比对，并 A 根据比对结果优化所述设备知识图谱。

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