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公开(公告)号：CN112036046A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202010933299.1
申请日：2020-09-08
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06F30/20 , G01W1/00 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供了一种基于地面自动气象站数据的台风有偏风眼半径计算方法。步骤包括：筛选适用于有偏台风眼扇区半径辨识的地面自动气象站；获取台风最大风速半径处风速特征点方位；根据风速特征点对台风风眼进行四扇区划分；基于地面气象站数据与扇区划分，计算不同扇区台风眼半径。本辨识方法利用台风路径覆盖范围内已安装的地面自动气象站数据实现短期内风眼半径的实时估算，可以避免电网公司为应对小概率高风险的台风灾害而做出额外投资，降低了设备成本，进一步提高风圈半径辨识的精度，可以基本满足电力系统对于台风天气下输电通道结构安全评估的需要，可以快速计算高风险线路，适用于电网部门防灾减灾的实时性要求。
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公开(公告)号：CN111191832A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911352748.7
申请日：2019-12-25
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种台风灾害配电网杆塔故障预测方法和系统，将实时采集的气象站数据输入训练完成的基于BP神经网络的配电网杆塔故障预测模型，得到神经网络的输出结果，预测杆塔是否会发生跳闸故障；所述基于BP神经网络的配电网杆塔故障预测模型的训练样本包括：从新的故障样本集和非故障样本集中选取的部分故障和非故障样本；所述新的故障样本集是采用SMOTE方法对原始故障样本进行过采样形成的；所述新的非故障样本集是采用OSS方法对原始非故障样本进行欠采样形成的；该方法能够较为准确地预测台风灾害发生过程中配电网杆塔故障跳闸，可为抢修物资调配、故障后快速抢修等台风灾害防御提供参考，具有一定的理论价值和工程价值。
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公开(公告)号：CN110994594A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911142016.5
申请日：2019-11-20
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种电力系统的跨区备用配置方法及装置，以目标场景下电力系统风险总成本最小为目标，考虑跨区域备用功率支援，基于控制代价性能比指标，评估各区域不同等级备用在目标场景下提供单位有效备用电量的风险成本，从各区域备用集中选取备用，组成经济性最优的备用序列，以应对目标场景出现的功率缺额问题。本发明基于风险的概念，计算各备用的代价性能比指标，工程实用性得到了提升。
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公开(公告)号：CN110568315A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910952634.X
申请日：2019-10-09
Applicant: 国网宁夏电力有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种基于运行状态异常信息的母线故障概率计算方法，包括，读取母线运行状态与电压信息；然后对母线运行信息进行分析，筛选出各类运行状态异常信号；再根据基于运行状态异常信息的母线故障概率计算公式，计算母线故障概率；最后将各相关母线的故障概率由大到小排序，得到基于运行状态异常信息的母线故障集。本发明向电网在线安全稳定评估预警系统输出风险设备故障集，便于后续评估电网在母线运行状态异常环境下的安全稳定性并给出安全稳定控制措施，有助于提高电网安全稳定运行水平。
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公开(公告)号：CN109408604A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811101358.8
申请日：2018-09-20
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种输电线路关联天气因素数据网格化处理方法、装置及系统，能够被应用于调度自动化系统中极端天气灾害对电网安全运行的评估分析。本发明主要对给定电网区域进行地理位置网格化处理，建立地理网格模型，再基于所述地理网格模型及输电线路的杆塔位置，确定输电线路所经过的格点；在此基础上基于地理网格模型及气象测点的地理位置、气象测点的气象要素测量值及区域天气预报数据确定地理网格模型中所有格点的气象要素数值；依据气象要素对输电线路影响的原则，选取对输电线路运行影响最大的气象要素数据作为输电线路的关联气象要素数据。本发明中的输电线路关联气象要素数据网格化处理方法，通过将气象要素数据关联到格点，提高了输电线路关联气象要素数据的获取效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106505569B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201611239713.9
申请日：2016-12-28
Applicant: 云南电力调度控制中心 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种分析制定异步送端省级电网高频切机策略的方法，建立电网异步运行的仿真分析模型；分析异步送端电网在不同故障下所面临的频率稳定问题；分析异步送端电网在不同故障下的电网频率特性并筛选影响频率特性的因素；多项异步送端主网高频切机策略定制；校验各种异步送端主网高频切机策略的鲁棒性并选定最优的异步送端主网高频切机策略；基于选定的最优的异步送端主网高频切机策略与各地方电网高频切机策略相互配合，形成分层分区的省级电网高频切机策略；本发明方法合理搭建异步联网频率稳定的第三道防线，解决大电网异步运行后所带来的频率稳定难题。
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公开(公告)号：CN119106523A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202410890801.3
申请日：2024-07-04
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种台风灾害下电力断线倒塔概率计算方法及系统，方法包括：获取台风灾害下的风速、雨量数据进行相关性分析获取相关性结果，再对风速数据和雨量数据进行建模获取风速和雨量的分布模型；基于分布模型，获取风速和雨量的概率分布函数和概率密度函数，再通过Copula函数构建电力线和杆塔的风、雨荷载的联合概率分布函数和联合概率密度函数；根据电力线和杆塔的风、雨荷载的联合概率分布函数和联合概率密度函数以及电力线的设计荷载和杆塔的设计荷载，获取电力断线和杆塔倒塔概率。本发明考虑了台风灾害中风速和雨量二者之间存在相关性，利用Copula理论将风荷载概率分布和雨荷载概率分布进行联接，得到更为准确台风灾害下电力断线倒塔概率。
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公开(公告)号：CN118096433A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410064773.X
申请日：2024-01-16
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网山西省电力公司
Abstract: 本发明公开了一种输电线路段在线自适应划分方法及系统，包括：获取输电线路所处的背景特征，建立输电线路地理特征模型；获取灾害特征的不同时变特性，建立输电线路灾害特征模型；所述输电线路地理特征模型根据地理特征进行网格划分，所述输电线路灾害特征模型根据灾害时空分布的重合度、均匀度进行网格合并、拆分，实现线路段自适应划分。本发明提升输电线路地理特征模型与灾害特征模型的精细化水平，提高后续外部灾害下的输电线路故障概率评估的精度。
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公开(公告)号：CN115967126B
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202211578487.2
申请日：2022-12-06
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开一种自然灾害下新能源集群出力外送风险在线分析方法，其包括：按照设定的风险分析周期，获取电网状态估计数据、待分析新能源电站预测数据以及与新能源电站集合关联的输电通道及其考核故障数据；根据获取到的数据进行静态安全校核，得到各新能源电站有功出力对输电通道有功潮流的灵敏度以及支路开断分布因子，求解预先构建的新能源电站集合出力优化模型，得到新能源电站集合的出力之和最大值及其关键受限因素，据此确定新能源电站集合的送出不足风险；根据新能源电站预测数据确定出力不足风险；根据送出不足风险和出力不足风险的大小关系，确定新能源电站集合的出力送出不足风险。本发明能够从源侧和网侧全面量化自然灾害对新能源集群发电及其送出的风险，为极端天气下新能源调控提供量化依据。
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公开(公告)号：CN116226659A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211662260.6
申请日：2022-12-23
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司华北分部
Inventor： 李勇华 , 郁琛 , 常康 , 刘韶峰 , 黄燕 , 王辉 , 李付存 , 张岩 , 于丹文 , 王华佳 , 曹文君 , 郭磊 , 张勇 , 环加飞 , 张雷 , 郭万舒 , 肖伟栋
Abstract: 本发明公开了一种变压器故障概率在线评估方法、装置、存储介质及状态诊断方法，包括：采集变压器油色谱的特征量实时数据，对所述特征量实时数据进行预处理，获得干净的完整数据集；将预处理后的完整数据集载入预先构建并训练好的SP‑TCN评估模型中，获取变压器故障概率在线评估结果；其中，所述SP‑TCN评估模型是采用改进的时域卷积网络并融合位置编码模块和注意力机制模块进行封装，再采用变压器油色谱的特征量历史数据以交叉熵损失函数最小为目标训练获得的。本发明能够有效提高变压器异常检测的准确率。
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