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公开(公告)号:CN113065140B
公开(公告)日:2021-09-24
申请号:CN202110616435.9
申请日:2021-06-02
申请人: 南方电网数字电网研究院有限公司
摘要: 本申请涉及一种芯片化控制保护装置内嵌安全防护系统及方法,该系统包括安全启动模块、密码服务模块、安全启动秘钥模块和固件证书模块,密码服务模块用于存储密码算法,安全启动秘钥模块用于存储签名设备固件的非对称密钥,固件证书模块用于存储证明固件合法性的固件证书;安全启动模块用于以密码服务模块为可信根,并根据安全启动秘钥模块存储的非对称密钥和固件证书模块存储的固件证书,对待加载的组件进行安全度量,并在安全度量通过后启动芯片操作系统。通过以密码服务模块为可信根,安全启动芯片操作系统,可主动进行电网保护终端信息安全防护,提高电网保护终端的网络安全。
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公开(公告)号:CN113358926A
公开(公告)日:2021-09-07
申请号:CN202110572326.1
申请日:2021-05-25
申请人: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC分类号: G01R23/02
摘要: 本申请涉及一种上述适用于芯片化继电保护的信号频率测量方法、装置、计算机设备和存储介质,其中方法包括:获取待测量信号的傅里叶级数序列;基于预设第一核函数移相角以及预设第二核函数移相角分别对傅里叶级数序列进行积分变换,得到第一序列和第二序列,获取第一序列以及第二序列对应的过零时间,基于上述得到的参数以及傅里叶级数序列对应的基波频率,求得频率测量结果。整个过程,分别采用移相前后的核函数对原始信号求傅里叶级数的实部信号,且第一核函数移相角与预设第二核函数移相角相位相差小于π/2,通过两个实部信号过零点的时间差计算出信号频率,因此可以在小于1+1/4周波的时间内测量出信号的频率,实现频率的高效测量。
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公开(公告)号:CN113271738A
公开(公告)日:2021-08-17
申请号:CN202110563945.4
申请日:2021-05-24
申请人: 南方电网数字电网研究院有限公司
摘要: 本发明涉及一种低功耗便拆式电力系统芯片保护装置,包括:箱体,所述箱体设有安装腔,所述安装腔用于放置电力系统芯片;风扇,所述风扇设置于所述箱体上,所述风扇用于对所述安装腔散热;除尘组件,所述除尘组件设置于所述安装腔的内壁上,所述除尘组件用于对所述风扇靠近所述安装腔的一侧除尘。风扇长时间转动后,由于与空气摩擦使得风扇靠近安装腔一面会积攒灰尘,此时除尘组件工作,将风扇上的灰尘去除,增大风扇转速,从而提高风扇的散热效率,有利于保证芯片的运行可靠性,提高电力系统的运行效率。
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公开(公告)号:CN113258546A
公开(公告)日:2021-08-13
申请号:CN202110747236.1
申请日:2021-07-01
申请人: 南方电网数字电网研究院有限公司
摘要: 本申请涉及一种芯片级软硬件协同继电保护装置。该装置包括:控制芯片;控制芯片上集成了第一控制单元、第二控制单元以及多个逻辑电路;逻辑电路,对被保护电气设备的电气信号进行微秒级快速运算处理,得到被保护电气设备的故障特征参量并传输至第一控制单元,然后根据被保护电气设备的故障特征参量进行毫秒级实时保护逻辑判断,得到被保护电气设备的继电保护结果,并根据继电保护结果控制外接继电器对被保护电气设备进行保护;第二控制单元在第一控制单元对被保护电气设备进行保护时,将第一控制单元和逻辑电路产生的运行数据进行秒级准实时管理通信功能处理。采用本装置能够基于单一芯片实现保护功能,提高装置集成度、可靠性和数据处理效率。
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公开(公告)号:CN112527404A
公开(公告)日:2021-03-19
申请号:CN202011251669.X
申请日:2020-11-11
申请人: 贵州电网有限责任公司 , 南方电网数字电网研究院有限公司
发明人: 徐长宝 , 文屹 , 辛明勇 , 高吉普 , 王宇 , 孟令雯 , 古庭赟 , 刘斌 , 汪明媚 , 祝健杨 , 李博文 , 代奇迹 , 陈敦辉 , 李肖博 , 姚浩 , 习伟 , 于杨 , 蔡田田
IPC分类号: G06F9/445 , G06F15/177
摘要: 本申请公开了本申请实施例提供的芯片化继电保护通用系统配置方法、装置、计算机设备和存储介质,涉及芯片化继电保护技术领域。该方法包括:在操作系统处于运行状态的情况下,通过管理核获取目标配置文件,目标配置文件包括在裸跑程序的配置信息;通过管理核对目标配置文件进行解析,得到配置信息,并将配置信息传递至保护核;保护核根据配置信息生成裸跑程序。本申请实施例,通过对目标配置文件的解析,在保护核上生成裸跑程序,通过运行裸跑程序来对电力设备进行保护监测,相比于现有技术,不需要重新编写多个应用程序,因此,降低了对芯片化继电保护通用系统进行升级更新的难度。
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公开(公告)号:CN117909983A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202311519621.6
申请日:2023-11-14
申请人: 南方电网数字电网研究院有限公司
摘要: 本发明公开了一种台区电网虚假数据检测方法、装置、设备及介质,包括:获取台区电网对应的历史运行数据,根据历史运行数据生成数据集;根据台区电网对应的拓扑结构,构建与台区电网匹配的超图模型,并采用超图卷积神经网络根据超图模型,学习台区电网中各节点对应的特征表示结果;使用数据集根据台区电网中各节点对应的特征表示结果,对超图卷积神经网络进行迭代训练,得到虚假数据检测模型;使用虚假数据检测模型,对台区电网对应的当前运行数据进行检测。本发明实施例的技术方案可以提高台区电网中虚假数据的检测效率以及检测精度。
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公开(公告)号:CN117830771A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202311461543.9
申请日:2023-11-03
申请人: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC分类号: G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/045
摘要: 本发明公开了一种电网图相别识别方法、装置、电子设备及存储介质。通过实时获取待确定相别的台区电网图;将台区电网图输入至预先构建的台区电网图等效模型中,得到与台区电网图对应的节点及边融合属性特征;将节点及边融合属性特征输入至预先训练的电网图相别识别模型中,得到与台区电网图对应的目标相别结果;将目标相别结果向用户进行反馈,以实现根据所述目标相别结果来确定与所述台区电网图对应的相别。解决了不能准确识别台区电网图的相别而造成的切换相别困难的问题,提高了电网图相别识别的准确率,可以实现实时进行电网图相别的识别操作,更加便利了电网相别的切换。
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公开(公告)号:CN113726499B
公开(公告)日:2024-02-13
申请号:CN202110856568.3
申请日:2021-07-28
申请人: 南方电网数字电网研究院有限公司 , 南京国电南自电网自动化有限公司
IPC分类号: H04L7/00
摘要: 本发明公开了一种数字采样数据高速插值同步方法,包括:接收SV报文,提取SV报文中的各通道采样值信息以及时标信息;将各通道采样值信息与时标信息并行并行缓存;基于时间管理模块和SV报文时延信息计算需要插值的时刻;根据插值时刻同步读取各通道采样值信息;根据插值时刻和采样值信息算出插值,本发明能够充分利用FPGA器件并行处理数据能力,同步操作写入、读取多个RAM的地址,实现多端口多通道的并行插值,大幅减少了数据插值消耗的时间。
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公开(公告)号:CN114124672B
公开(公告)日:2024-01-23
申请号:CN202111186077.9
申请日:2021-10-12
申请人: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC分类号: H04L41/0668 , H02J13/00
摘要: 本申请提供了一种智能变电站的过程层双网采样数据处理方法及其保护装置,在第一网络和第二网络运行的过程中,将第一网络和第二网络中对应的采样数据进行比对,并根据比对的结果判断过程层双网是否存在异常采样数据,若不存在则直接采用第一网络中的采样数据作为用于智能变电站保护系统的保护逻辑判断保护采样数据,否则进一步识别第一网络和第二网络的采样数据是否异常,以根据识别结果选择相应的网络中的采样数据作为保护采样数据。第一网络与第二网络相互校验,且互为冗余,当其中一个网络中的采样数据出现异常时,将另一个网络中的采样数据作为保护采样数据,可避免采样数据异常导致的保护装置误动或拒动,提高了智能变电站的保护可靠性能。
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公开(公告)号:CN117370914A
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202311433468.5
申请日:2023-10-31
申请人: 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC分类号: G06F18/2433 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06N3/0464 , G06N3/042
摘要: 本发明公开了一种电网攻击检测模型测试方法、装置、设备及存储介质。包括:获取电网的运行状态信息,根据运行状态信息生成输入数据;根据第一训练数据构建自编码器,并确定检测阈值;将检测数据输入自编码器以获取隐藏层向量,并将隐藏层向量输入解码器以获取待测重构误差;根据检测阈值和待测重构误差确定攻击检测模型测试结果。通过自编码器提取运行状态信息中的电网拓扑结构和电网节点特征,得到隐藏层向量,将其作为解码器的输入来计算重构误差,实现自编码器参数更新及后续电网虚假数据注入攻击检测过程,训练过程无需依赖大量的异常数据标签,更适应现阶段台区电网不断发展的现实情况,提高了模型的训练效率和检测精度。
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