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公开(公告)号：CN113159405A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110398158.9
申请日：2021-04-14
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明属于风电技术领域，具体涉及一种基于改进缎蓝园丁鸟算法优化LSSVR的风电功率预测方法。本发明提出了一种基于二次分解和ISBO优化参数的LSSVR风电功率超短期预测方法，考虑了模型训练过程和预测的复杂度，构造了一种基于二次分解和t均值检验的二次分解策略，对原始风电功率序列进行分解、动态划分、重构处理；为了提高缎蓝园丁鸟算法在迭代过程中的种群多样性和算法收敛度，对标准的缎蓝园丁鸟算法进行改进，并利用改进型缎蓝园丁鸟算法，优化最小二乘支持向量回归模型的两个参数，建立性能优良的风电功率LSSVR预测模型。
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公开(公告)号：CN110247381B
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN201910622512.4
申请日：2019-07-11
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Kendall Tau系数的输电线路纵联保护方法，涉及电力系统继电保护技术领域。当发生区内故障或者区外故障时，输电线路MN两侧电流具有不同的特点；区内故障时，故障线路两侧电流方向相同且波形变化趋势相同，但电流波形的幅值差异大，两侧电流波形有一定的相似度，呈现为一定的正相关。区外故障时，输电线路MN两侧电流方向相反且电流波形变化趋势相反，电流波形的幅值近似相等，两侧电流波形之间呈现为负相关。根据线路区内区外故障的电流波形存在的明显差异，利用Kendall Tau系数表征和度量线路两侧特征序列波形之间的差异，形成电流波形匹配的保护判据，实现故障线路的可靠识别。
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公开(公告)号：CN111308272A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010155982.7
申请日：2020-03-09
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于VMD和Spearman相关系数的小电流接地故障区段定位方法，涉及电力系统继电保护技术领域。在发生单相接地故障的小电流接地系统中，健全区段零序电流相似程度高，而故障点两侧零序电流相似程度低、波形差异大。利用各区段零序电流间的相似性关系，利用变分模态分解VMD剔除原始零序电流信号中的噪声干扰，将反映零序电流波形变化趋势的模态分量IMF1作为特征序列，再利用对异常数据具有鲁棒性的Spearman相关系数衡量各区段特征序列之间的相似性关系，实现小电流接地系统的鲁棒故障区段定位。
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公开(公告)号：CN110703041A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201911015324.1
申请日：2019-10-24
Applicant: 西南交通大学
Inventor： 童晓阳
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种基于电流-电流导数二维空间的输电线路故障检测方法。采集输电线路两侧电流，按照常规的突变量电流启动故障检测，计算原始突变时刻后四分之一周期的各时刻的电流导数，统计电流导数大于0或小于0的个数，确定线路两侧该段时间内电流导数在电流-电流导数二维空间中所在的象限，检查和确定真正突变时刻t1和四分之一周期真正结束时刻t2，针对t1到t2每个时刻的电流导数，计算得到两侧的象限满足率，准确地判断两侧电流突变后第1个四分之一周期的电流导数所在象限，进而检测线路故障情况。本发明在各种故障情景下均能准确地检测出线路故障，不受过渡电阻的影响，对两侧电流的同步性要求不高，具有较强的抗不同步能力。
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公开(公告)号：CN110380390A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910659214.2
申请日：2019-07-22
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开一种基于行波波形相似性的高压直流输电线路保护方法，涉及高压直流输电线路故障检测领域。区外故障时直流输电线路整流侧线模前行波与逆变侧线模反行波波形之间的相似度高，区内故障时相似度低。分别采集整流侧与逆变侧电压和电流，计算得到整流侧线模前行波与逆变侧线模反行波；利用电压梯度检测保护启动；在保护启动后，在整流侧将线模前行波向逆变侧传送，在逆变侧将线模反行波向整流侧传送；分别在整流侧和逆变侧计算整流侧线模前行波与逆变侧线模反行波之间改进的DTW距离，建立直流输电线路故障判据。本方法能够准确识别直流输电线路的各种故障，具有较好的耐同步特性，抗过渡电阻能力强，具有一定的抗噪声和异常数据的能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110247381A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910622512.4
申请日：2019-07-11
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Kendall Tau系数的输电线路纵联保护方法，涉及电力系统继电保护技术领域。当发生区内故障或者区外故障时，输电线路MN两侧电流具有不同的特点；区内故障时，故障线路两侧电流方向相同且波形变化趋势相同，但电流波形的幅值差异大，两侧电流波形有一定的相似度，呈现为一定的正相关。区外故障时，输电线路MN两侧电流方向相反且电流波形变化趋势相反，电流波形的幅值近似相等，两侧电流波形之间呈现为负相关。根据线路区内区外故障的电流波形存在的明显差异，利用Kendall Tau系数表征和度量线路两侧特征序列波形之间的差异，形成电流波形匹配的保护判据，实现故障线路的可靠识别。
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公开(公告)号：CN110110930A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910378117.6
申请日：2019-05-08
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种改进鲸鱼算法的循环神经网络短期电力负荷预测方法，涉及短期电力负荷预测技术领域。使用循环神经网络进行短期电力负荷预测，使用待预测日的相似日负荷数据作为循环神经网络的输入数据，确定了循环神经网络的输入神经元个数、输出神经元个数、隐藏层层数、学习率与梯度下降算法。构造了循环神经网络的预测模型。使用差异进化算法改进鲸鱼优化算法，提高了普通鲸鱼算法的高维全局优化能力。采用改进的鲸鱼算法对循环神经网络中的权重进行预训练，当预训练结束后，将训练好的权重放入循环神经网络模型，再使用梯度下降算法对循环神经网络进行训练，当训练完成后，得到权重固定的神经网络模型，再进行负荷预测。
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公开(公告)号：CN109142969A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810802100.4
申请日：2018-07-20
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于连续隐马尔可夫模型的输电线路故障选相方法，包括以下步骤：S1、分别提取输电线路的各故障类型和正常状态的故障特征量，对其训练得到相应的连续隐马尔可夫模型，建立故障模型库；S2、对一条待选相的输电线路，提取其故障特征量；S3、将提取的故障特征量与故障模型库中各连续隐马尔可夫模型逐个进行匹配，得到对数似然概率；S4、确定其中最大的对数似然概率；S5、将最大的对数似然概率对应的模型所在故障类型判定为输电线路的故障类型。本发明提供的输电线路故障选相方法不依赖于电力系统输电线路的参数模型，有很好的实用性，且不受故障位置、过渡电阻、故障初始角、噪声的影响，具有较高的可靠性。
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公开(公告)号：CN109086515A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810824668.6
申请日：2018-07-25
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了基于SVG的智能变电站SSD中一次设备绘图信息的建模方法，包括以下步骤：步骤1：对各类典型一次设备，构造各自的SVG格式图元文件；步骤2：构造链表控件对象，加入各类一次设备图元模板控件；步骤3：构造绘图场景，将一次设备图元模板控件拖放到绘图场景中释放，生成一次设备图元；步骤4：建立每个一次设备的树子节点与SSD中对应一次设备的节点的映射关系；将选中的一次设备图元与SSD中对应一次设备的节点进行关联；步骤5：在绘图场景中移动、旋转、缩放一次设备图元，赋值给该图元的成员变量；步骤6：将各一次设备的绘图属性写入SSD中相应的节点；本发明采用SVG文件提高绘制一次设备图形的通用性，方便修改SSD中一次设备的绘图属性。
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