长沙理工大学蔡晔获国家专利权
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
龙图腾网获悉长沙理工大学申请的专利一种电力系统N-k故障暂态稳定筛选方法、装置、设备及介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120566434B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202511057340.2，技术领域涉及：H02J3/00；该发明授权一种电力系统N-k故障暂态稳定筛选方法、装置、设备及介质是由蔡晔;杨佳;曹一家;周游;陈春;李帅虎;施星宇;王炜宇;王宇汛设计研发完成，并于2025-07-30向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种电力系统N-k故障暂态稳定筛选方法、装置、设备及介质在说明书摘要公布了：本申请公开了一种电力系统N‑k故障暂态稳定筛选方法、装置、设备及介质，涉及电力技术领域，包括：利用预设仿真工具对电力系统进行暂态时域仿真模拟，并对电力系统的故障相关参数进行调整，以生成不同故障场景下的目标长期仿真数据，对深度学习模型中的处理顺序进行调换，基于得到的改进后学习模型、关系网络和对比网络构建初始事故筛选模型，分别利用目标长期仿真数据对应的训练集和初始事故筛选模型得到目标事故筛选模型；当存在目标极端事件发生时，基于电力系统的当前运行状态并利用预设仿真工具进行短期仿真，将得到的输入数据输入至目标事故筛选模型得到暂态稳定或暂态失稳的输出结果。低成本实现大规模电力系统的N‑k事故筛选。
本发明授权一种电力系统N-k故障暂态稳定筛选方法、装置、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种电力系统N‑k故障暂态稳定筛选方法，其特征在于，包括： 利用预设仿真工具对电力系统进行暂态时域仿真模拟，并在仿真模拟过程中对所述电力系统的故障相关参数进行调整，以生成不同故障场景下的目标长期仿真数据，对所述目标长期仿真数据进行标准化处理，以得到训练集和验证集； 对深度学习模型中层归一化和残差连接的处理顺序进行调换，以得到改进后学习模型，基于所述改进后学习模型、预设学习方式、关系网络和对比网络构建初始事故筛选模型，分别利用所述训练集和所述验证集对所述初始事故筛选模型进行训练和验证，以得到目标事故筛选模型； 当存在目标极端事件发生时，基于所述电力系统的当前运行状态并利用所述预设仿真工具进行短期仿真生成输入数据，并将所述输入数据输入至所述目标事故筛选模型，以得到暂态稳定或暂态失稳的输出结果。
如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人长沙理工大学，其通讯地址为：410114 湖南省长沙市天心区万家丽南路二段960号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。
以上内容由AI智能生成
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号
请提出您的宝贵建议，有机会获取IP积分或其他奖励