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公开(公告)号：CN112731159A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011543908.9
申请日：2020-12-23
申请人： 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 上海动力储能电池系统工程技术有限公司 , 华东理工大学 , 中国科学院广州能源研究所
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/36 , G01R31/396 , G01R31/388 , G01R31/392 , G01R31/382 , G01R31/378
摘要： 本发明公开了一种储能电站电池舱电池故障预判及定位的方法，包括单体电池健康度分析、电池性能变化趋势预测、电池故障精准预判及定位，通过对单体电池健康度分析获取电池运行参数上下限阈值及当前状态下电池健康状态；基于过去一段时间历史数据来预测未来一段时间内的电池性能变化趋势，结合上下限阈值对未来可能发生的故障进行预判及定位；同时若检测到电池单体、电池组或电池簇的某个或某些性能可能会发生极短时间内的突变时，则可以通过电池故障精准预判及定位功能来进行预测短时间可能发生的故障，并且通过故障专家数据库来对相应故障定位和识别。本发明的全面实施，可以明显提升储能电站的运维技术支撑水平和系统安全稳定水平。
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公开(公告)号：CN107769197B
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201711119966.7
申请日：2017-11-14
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种基于电网设备拓扑的电压暂降源定位系统，旨在解决解决电压暂降源准确定位及其原因归类等技术问题。本发明以电网设备、电压暂降记录为基础，分别针对电压暂降源识别进行电压暂降事件合并和电压暂降事件的电网设备传播建模，并基于此模型设计了电网设备拓扑方式和电压暂降源识别的流程，基于电网故障数据和电网雷电数据进行了系统侧电压暂降原因归类建模，提出了瞬时故障和永久故障下的系统侧电压暂降原因归类流程，基于用户侧负荷成分及负荷规律，提出了大用户电压暂降原因归类流程。本发明解决了电压暂降源准确定位、系统侧电压暂降原因归类和用户侧电压暂降原因归类问题。
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公开(公告)号：CN107769197A
公开(公告)日：2018-03-06
申请号：CN201711119966.7
申请日：2017-11-14
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种基于电网设备拓扑的电压暂降源定位系统，旨在解决解决电压暂降源准确定位及其原因归类等技术问题。本发明以电网设备、电压暂降记录为基础，分别针对电压暂降源识别进行电压暂降事件合并和电压暂降事件的电网设备传播建模，并基于此模型设计了电网设备拓扑方式和电压暂降源识别的流程，基于电网故障数据和电网雷电数据进行了系统侧电压暂降原因归类建模，提出了瞬时故障和永久故障下的系统侧电压暂降原因归类流程，基于用户侧负荷成分及负荷规律，提出了大用户电压暂降原因归类流程。本发明解决了电压暂降源准确定位、系统侧电压暂降原因归类和用户侧电压暂降原因归类问题。
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公开(公告)号：CN107979086B
公开(公告)日：2019-12-27
申请号：CN201711119905.0
申请日：2017-11-14
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种基于EM算法和梯度提升树的电压暂降原因识别方法，旨在解决同类和异类暂降特征下的电压暂降无法精准分类、数据特征提取提取困难等问题。本发明以电压暂降波形数据为基础，以电网故障、雷电、气象数据为辅，通过EM算法准确提取了电网二次电压的标幺值，并在此基础上提取了波形数据统计学意义上的特征，在单相和三相数据波形中通过一定的训练样本数据训练了梯度提升树模型，实现了电压暂降原因识别，清晰地区分了系统侧故障导致的电压暂降和用户侧大用户负荷启动导致的电压暂降。
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公开(公告)号：CN108646066A
公开(公告)日：2018-10-12
申请号：CN201810605707.3
申请日：2018-06-13
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
IPC分类号： G01R1/28
摘要： 本发明公开了一种直流测试仪可编程状态序列动态生成系统，包括交互层、控制层和输出层，其中，交互层录入测试人员的需求，包括N-S图录入和故障模型库录入两种方式；控制层包括时序控制模块用于控制按顺序依次执行，逻辑控制模块用于条件判断和编号跳转，以及状态输入模块包括现场总线输入和开关量输入，用于编辑逻辑条件表达式；输出层用于根据控制层选择执行的状态，输出对应的开关量，数字量或模拟量。本发明实现了状态序列根据输入开关量和现场总线输入动态生成，满足了直流控保设备的测试需求。
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公开(公告)号：CN107895017A
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201711119956.3
申请日：2017-11-14
申请人： 国网江苏省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
CPC分类号： G06F17/30194 , G01R31/00 , G06F17/18 , G06F17/30584
摘要： 本发明公开了一种基于大数据技术的电能质量监测系统构建方法，包括电能质量监测混合存储模块和电能质量监测分布式并行计算模块，其中所述混合存储模块用于对电能质量监测设备采集数据进行落地存储，根据数据不同的使用方式和使用频率，又可以细分为列式存储模块、行式存储模块和内存存储模块；所述分布式并行计算模块，用于统计分析日、周、月、季、年等维度下的数据。本发明解决了传统采用集中式关联型数据库存储数据的电能质量监测系统无法应对逐渐增多的电能质量监测数据同时计算统计信息效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN112731159B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202011543908.9
申请日：2020-12-23
申请人： 江苏省电力试验研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 上海动力储能电池系统工程技术有限公司 , 华东理工大学 , 中国科学院广州能源研究所
IPC分类号： G01R31/367 , G01R31/36 , G01R31/396 , G01R31/388 , G01R31/392 , G01R31/382 , G01R31/378
摘要： 本发明公开了一种储能电站电池舱电池故障预判及定位的方法，包括单体电池健康度分析、电池性能变化趋势预测、电池故障精准预判及定位，通过对单体电池健康度分析获取电池运行参数上下限阈值及当前状态下电池健康状态；基于过去一段时间历史数据来预测未来一段时间内的电池性能变化趋势，结合上下限阈值对未来可能发生的故障进行预判及定位；同时若检测到电池单体、电池组或电池簇的某个或某些性能可能会发生极短时间内的突变时，则可以通过电池故障精准预判及定位功能来进行预测短时间可能发生的故障，并且通过故障专家数据库来对相应故障定位和识别。本发明的全面实施，可以明显提升储能电站的运维技术支撑水平和系统安全稳定水平。
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公开(公告)号：CN111505465B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202010495968.1
申请日：2020-06-03
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 北京华电智成电气设备有限公司
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本申请公开一种绕组类设备局放特性的建库查表定位方法及装置。所述方法包括测量多端脉冲电流，提取信号的极值及幅值；根据各端信号的极值及幅值，查找电流极性表确定放电发生的大致部位；计算电流幅值比，将计算得到的电流幅值比与已建立的电流幅值比库进行比对，获得放电的电气位置。采用本申请的技术方案实现在局部放电高频检测过程中，对多部位局部放电通过极性以及幅值进行建库，通过将实际测量的值与库中的数据相比较，实现排除干扰和对于局部放电的电气定位，进而排除故障。
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公开(公告)号：CN113409162A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110563952.4
申请日：2021-05-24
申请人： 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 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于智能事件处理的集控站设备监控系统，其特征在于，包括信息采集模块、故障知识库、状态分析模块、事件处理模块，信息采集模块实时采集电网监测数据，故障知识库存储设备各信息参数，以及设备各信息参数下的处置措施，状态分析模块根据故障知识库中存储的信息对信息采集模块采集的数据进行分析判断，并对设备生成事件处置预案，事件处理模块根据事件处置预案进行处置。该集控站设备监控系统的故障知识库中存储根据行为经验得到的事件处置措施，操作人员根据存事件处置措施的规范化处置流程对电网事件进行处置，实现电网事件处置整体流程的智能化水平提升，提高电网事故处置效率和正确性，减轻调度人员故障处置压力。
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公开(公告)号：CN111610466A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010408334.8
申请日：2020-05-14
申请人： 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 江苏省电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种变压器状态预测方法，首先建立神经网络分类器，以经过归一化处理后的变压器的状态量作为神经网络输入元，以预警级别为输出元，利用历史监测数据对神经网络进行学习训练；然后，采用二元一次线性回归分析法计算出历史检测数据的预测状态量；最后，把各状态量的预测状态量作为训练好了的神经网络分类器的输入，其神经网络输出的预警级别就是未来某个时间点变压器的预警级别。依据未来时间段预警级别的变化趋势，对照电力系统运维规程采取对应措施，实现对变压器有针对性、可预防性的维护。本发明还公开了基于上述方法的装置及计算机可读存储介质。本发明对提高变压器设备运行安全性，降低设备运行风险并节约运维成本具有现实意义。
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