一种配电网故障指示器的自动检测系统及检测方法

    公开(公告)号:CN107907791A

    公开(公告)日:2018-04-13

    申请号:CN201711047485.X

    申请日:2017-10-31

    CPC classification number: G01R31/086

    Abstract: 本发明涉及配电网故障检测领域,公开了一种配电网故障指示器的自动检测系统及检测方法,以解决现有故障指示器无法自动检测的技术问题;本发明包括程控升压升流仪,用于接收检测指令,产生故障量,将故障量加载到故障指示器所检测的线路,并将故障量返回测试主机;故障指示器检定平台,接收故障指示器的汇集单元反馈的电流及故障告警信号信息,并将信息上传至测试主机;测试主机,用于向程控升压升流仪下发检测指令,还用于接收并记录程控升压升流仪返回的故障量,在故障指示器执行动作后将程控升压升流仪返回的故障量与故障指示器的汇集单元反馈的信息进行对比,若二者一致则判定故障指示器通过检测,否则判定不通过。

    一种基于多源证据融合的配电网低电压预测方法

    公开(公告)号:CN108075467B

    公开(公告)日:2020-03-20

    申请号:CN201711297896.4

    申请日:2017-12-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于多源证据融合的配电网低电压预测方法,包括以下步骤:首先选取反映配电网低电压发生可能性的多类指标,收集各类型指标下不同指标值对应的电压检测值,利用模糊逻辑神经元聚类网络学习法求取各类型指标支持低电压、非低电压命题的原型特征向量;然后偶将待预测配电网对应的各种类型的指标值作为其低电压预测的证据,利用最优化聚类法对各类证据构建基本信任分配函数;最后利用D‑S证据合成法则,将多种低电压预测的证据进行融合,根据融合结果,预测配电网发生低电压的可能性。采用本发明,可对配电网低电压现象展开预测,利用多源信息融合可以使得预测结果更加客观可靠,为合理安排治理低电压现象的技改项目提供科学依据。

    一种基于多源证据融合的配电网低电压预测方法

    公开(公告)号:CN108075467A

    公开(公告)日:2018-05-25

    申请号:CN201711297896.4

    申请日:2017-12-08

    Abstract: 本发明公开了一种基于多源证据融合的配电网低电压预测方法,包括以下步骤:首先选取反映配电网低电压发生可能性的多类指标,收集各类型指标下不同指标值对应的电压检测值,利用模糊逻辑神经元聚类网络学习法求取各类型指标支持低电压、非低电压命题的原型特征向量;然后偶将待预测配电网对应的各种类型的指标值作为其低电压预测的证据,利用最优化聚类法对各类证据构建基本信任分配函数;最后利用D-S证据合成法则,将多种低电压预测的证据进行融合,根据融合结果,预测配电网发生低电压的可能性。采用本发明,可对配电网低电压现象展开预测,利用多源信息融合可以使得预测结果更加客观可靠,为合理安排治理低电压现象的技改项目提供科学依据。

Patent Agency Ranking