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公开(公告)号：CN119165234A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411331481.4
申请日：2024-09-24
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国网四川省电力公司
Abstract: 本发明提供了一种雷击电流波形监测方法、监测装置、电子设备和存储介质，属于雷电监测技术领域。采用本发明实施例所提供的雷击电流波形监测方法，采用宽频、高灵敏度和大量程的电流传感器，能够感应并准确记录从接近直流到数十MHz不同频率范围内的雷击电流波形信号，利用基于北斗和GPS双模秒脉冲对齐和高稳晶振计数的高精度授时方法，实现雷击时间的高精度同步，采用多参量波形参数提取方法自动计算波形峰值、极性、上升沿时间、波头陡度、电荷量和比能等重要参数。能够有效解决现有技术中雷击电流检测的全面性和准确性差的技术问题。
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公开(公告)号：CN118604515A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410638618.4
申请日：2024-05-22
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网浙江省电力有限公司
Inventor： 张永 , 谷山强 , 姜凯华 , 谢迎谱 , 李健 , 李特 , 雷梦飞 , 王振国 , 王少华 , 汤亮亮 , 吴敏 , 章涵 , 任华 , 王健 , 甘学义 , 朱浩楠 , 吉勇曾 , 吴晏紫
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种基于相关性的输电线路行波故障定位方法、系统、设备及存储介质。本发明的输电线路行波故障定位方法，其包括：获取交流输电线路电流和电压的采样数据，采用模态变换中的克拉克变换来处理电压和电流，计算其模态分量，在模态域中计算前向和后向行波信号；对前向和后向行波信号进行处理，将方向性纳入其中，用于检测故障情况及故障的方向性；计算前向和后向行波信号之间的相关性，利用出现最大相关性的经过时间确定与故障点的距离。本发明仅需利用故障前向波和后向波信号之间的交叉相关性即可准确计算故障距离，提高了交流输电线路故障测距的精度和故障定位精度。
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公开(公告)号：CN118483514A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410431619.1
申请日：2024-04-11
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种输电线路雷击扰动行波波头时间提取方法，通过构造输电线路雷击扰动行波的VMD模型，将输电线路雷击扰动行波分解成不同中心频率的子信号，进一步求解得到输电线路雷击扰动行波经VMD模型完全分解后的最大中心频率的子信号，再使用Teager能量算子对输电线路雷击扰动行波经VMD模型完全分解后的最大中心频率的子信号进行计算实现雷击扰动行波波头时间的提取。本发明能提高输电线路雷击扰动行波波头时间提取准确性，排除其他类型行波源对其定位的影响。
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公开(公告)号：CN118015063A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410096552.0
申请日：2024-01-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网浙江省电力有限公司
Inventor： 谷山强 , 姜凯华 , 雷梦飞 , 李健 , 谢迎谱 , 张永 , 吴敏 , 李特 , 任华 , 王少华 , 杨勇 , 汤亮亮 , 刘子皓 , 王健 , 章涵 , 陈辉荣 , 苏杰 , 李涛 , 林卿 , 甘学义 , 吴晏紫
Abstract: 本发明公开了一种面向点云数据的电力杆塔关键结构参数提取方法及系统。本发明采用的技术方案为：对激光扫描的电力杆塔点云进行数据格式转换与标准化，将原有数据转换到电力杆塔自有的坐标系中；对杆塔点云进行体素滤波和统计滤波，降低点云密度；将点云坐标系调整到对称面对照；以对称面参数求解杆塔呼高、导线及地线挂点中距、导线及地线挂点高度。本发明可以准确提取最重要的杆塔呼高、导线挂点高度及中距、地线挂点高度及中距等参数，解决目前无法自动化、批量化从电力杆塔点云中提取关键结构参数的问题，为输电线路的运维提供数据支撑。
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公开(公告)号：CN117829404A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311631801.3
申请日：2023-12-01
Applicant: 国家电网有限公司华北分部 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
Inventor： 李磊 , 谷山强 , 张雷 , 李健 , 罗亚洲 , 吴敏 , 刘一民 , 雷梦飞 , 富梦迪 , 王春晓 , 谢迎谱 , 任华 , 王健 , 汤亮亮 , 张晓琴 , 何一川 , 刘子皓 , 甘学义 , 方逸敏
IPC: G06Q10/063 , H02J3/00 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种输电线路雷击跳闸关键因素提取系统，它的跳闸数据获取模块获取输电线路历史雷击跳闸数据；预处理和跳闸频率计算模块用于对输电线路历史雷击跳闸数据进行预处理，并根据预处理后的输电线路历史雷击跳闸数据计算目标输电线路预设时段的平均雷击跳闸频率；关联度计算模块通过目标输电线路预设时段的平均雷击跳闸频率由主成分分析和灰色关联法得出线路雷击跳闸影响因子主成分及灰色关联度；关键因素提取模块实现输电线路雷击跳闸关键因素的提取。本发明能准确提取输电线路雷击跳闸关键因素。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117540839A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311309506.6
申请日：2023-10-10
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于雷电预警信息的密集输电通道预防和紧急两阶段随机优化调度方法及系统，构建基于层次分析法的输电线路意外停运综合评价模型，对系统中的输电线路进行意外停运影响综合评价，筛选出重要性较高且易受雷击的输电线路，根据筛选的输电线路信息，建立预防和紧急两阶段随机优化调度模型。本发明通过在雷击事故发生前调整电网运行方式，能够有效降低密集输电通道雷击停运对系统造成的影响。
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公开(公告)号：CN116644361A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310427627.4
申请日：2023-04-20
Applicant: 武汉大学 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 武汉亿磁源电力科技有限公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06F18/25 , G06F18/213
Abstract: 本发明提出了一种架空输电线路故障诊断方法及计算机可读介质。本发明收集历史记录的分布式故障录波样本；通过TOPSIS法确定不同录波器记录数据的可信度；根据录波器记录数据的可信度分配不同权值；通过数据融合处理得到历史记录的融合波形数据；提取由历史记录样本数据所得到的融合波形数据的故障特征量；利用随机森林的方法构建故障特征量与输电线路故障类型之间的诊断模型；根据实时故障根据行波折反射网络图确定不同分布式故障录波器距离故障点的距离；结合故障特征量与输电线路故障类型之间的诊断模型确定故障类型。本发明解决了传统故障诊断需要消耗大量人力资源和时间成本且准确度较低的问题，提高了故障诊断的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN116167211A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310025361.0
申请日：2023-01-09
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了电网输电通道复杂地形区域的风场预测系统及方法，收集输电通道选定区域的历史观测数据和模式格点再分析数据，获取用于预测的历史数据；获取预测区域的站点观测数据变量；基于历史观测数据和站点观测数据变量获取风场预测系数；基于站点观测数据变量和风场预测系数预测风场。本发明的电网输电通道复杂地形风场预测方法，包含了复杂地形、近地面风场和温度场为影响的主要因素。本发明建立数据集实现了实用性更强的地域划分和时间划分，建立的预测方程依托电网输电通道历年的风场、温度和气压数据，在明确复杂地形、近地面风场和温度场主要因素的基础上，利用格点再分析数据为预测方程提供了有力的数据支撑，预测方程准确度大幅提高。
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公开(公告)号：CN111443400B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201911038495.6
申请日：2019-10-29
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明公开了一种风力预测方法、预测装置、预测系统和存储介质，其将所述数据采集模块采集的观测数据划分为多个子集合，并针对每个子集合，利用气象数据和参照物的形态变化计算该子集合对应区域的风力大小，从而实现了对不同区域风力大小的预测，进而不仅可以避免由于风力的不确定性所导致的风力发电不足而对人们生活的影响，而且还可以对较大风力进行准确预测，以降低台风的较大风力所造成的影响；而且，由于所述数据采集模块安装在所述电力杆塔上，使得所述数据采集模块不需要大量的支撑设备，降低了风力预测成本、且提高了所述电力杆塔的利用率。
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公开(公告)号：CN113011302A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110266522.6
申请日：2021-03-11
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的雷声信号识别系统及方法，针对雷声训练集数据进行雷声类型人工标注，建立雷声分类标签定位文件，提取雷声训练集数据的梅尔频率倒谱系数，基于卷积神经网络对梅尔频率倒谱系数进行训练获得雷声分类识别模型，最终实现待识别声音数据的分类识别。本发明方法利用深度学习方法提高传统雷声信号检测方法的鲁棒性和准确率，以满足雷声定位系统对识别结果的实时高效需求，不仅能够克服多种环境噪声对雷声信号识别过程中的干扰，而且还能适用于源自不同通道位置的特征各异的雷声信号。
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