一种配网线路重过载智能统计方法

    公开(公告)号:CN110263078B

    公开(公告)日:2019-11-29

    申请号:CN201910748811.2

    申请日:2019-08-14

    Abstract: 本发明涉及一种配网线路重过载智能统计系统及统计方法,所述统计系统包括:数据采集模块、数据分析模块、方式工单数据提取模块、有效性评价模块、智能分析模块、结果输出模块;所述统计方法包括:S1:对配网线路电流值进行采样;S2:依据S1采样电流值,对智能配网线路重过载事件统计,生成配网线路重过载线路清单数据库;S3:对配网转供电方式工单信息进行获取与判断,将配网转供电方式工单关键信息形成数据库;S4:分析配网线路重过载与转供电工单信息;S5:依据S4智能分析结果,生成考虑转供电因素的配网线路重过载统计报告。本发明可提高配网线路重过载统计的准确性、针对性、以及提高配网线路重过载统计的效率。

    电网故障线段综合定位方法及系统

    公开(公告)号:CN105425105B

    公开(公告)日:2018-11-02

    申请号:CN201510750960.4

    申请日:2015-11-05

    Abstract: 本发明涉及一种电网故障综合定位方法及系统,首先分别对多种故障线段中的线段进行加权处理,在对加权后的各故障线段集进行合并处理,并对各故障线段集之间的重合线段的权重进行累加以更新重合线段的权重,以获得综合故障加权线段集。通过对定位的多种故障线段进行综合分析,而不是只对单个故障线段集进行分析,线段在各故障线段集中出现的次数越多,其权重可能越大,表示在通过多种定位方法进行故障定位时都能定位到该线段,说明该线段为故障线段的可能较大,综合故障加权线段集中线段的权重越高,表示线段为电网故障线段的可能性越大,从综合故障加权线段集中选取权重较大的线段作为电网故障线段集,从而得到精度较高的电网故障定位结果。

    配电网故障类型识别方法和系统

    公开(公告)号:CN104280668B

    公开(公告)日:2016-05-11

    申请号:CN201410620791.8

    申请日:2014-11-05

    Abstract: 本发明提供一种配电网故障类型识别方法和系统,其中,所述配电网故障类型识别方法包括:从配电网的传输线路中获取工作过程中信号的实时波形;将所述实时波形与波形库中的波形进行匹配,找出与所述实时波形匹配度大于等于第一预设阈值的波形,得到匹配波形;分别提取所述实时波形和匹配波形的边缘特征点,并计算所述边缘特征点的豪斯多夫距离;筛选与实时波形的豪斯多夫距离最小的匹配波形,得到故障波形;根据所述故障波形的类型确定实时波形的故障类型。上述配电网故障类型识别方法和系统不需要建立复杂的数学模型便可以对配电网中的故障类型进行精确判断,提高了配电网故障识别的效率和准确性。

    配电网故障类型识别方法和系统

    公开(公告)号:CN104280668A

    公开(公告)日:2015-01-14

    申请号:CN201410620791.8

    申请日:2014-11-05

    Abstract: 本发明提供一种配电网故障类型识别方法和系统,其中,所述配电网故障类型识别方法包括:从配电网的传输线路中获取工作过程中信号的实时波形;将所述实时波形与波形库中的波形进行匹配,找出与所述实时波形匹配度大于等于第一预设阈值的波形,得到匹配波形;分别提取所述实时波形和匹配波形的边缘特征点,并计算所述边缘特征点的豪斯多夫距离;筛选与实时波形的豪斯多夫距离最小的匹配波形,得到故障波形;根据所述故障波形的类型确定实时波形的故障类型。上述配电网故障类型识别方法和系统不需要建立复杂的数学模型便可以对配电网中的故障类型进行精确判断,提高了配电网故障识别的效率和准确性。

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