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公开(公告)号：CN105602248A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201610061479.9
申请日：2016-01-28
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
CPC分类号： C08K9/10 , C08K3/22 , C08K9/06 , C08K2003/2296 , C08K2201/011 , H01B3/306 , C08L79/08
摘要： 本发明公开了一种聚合物绝缘子材料，包括质量分数为90-99％的聚酰亚胺，1％-10％的氧化锌粉末。制备方法如下：(1)将纳米氧化锌粉末加入到含有偶联剂的混合醇水溶液中，再将上述混合溶液进行超声振荡并结合高速搅拌的方式进行分散处理，真空干燥后研磨即可得到改性后的纳米氧化锌微粉；(2)将步骤(1)改性后的纳米氧化锌微粉分散于酒精后，再加入聚酰亚胺搅拌搅匀后烘干，得到聚合物绝缘子材料粉，将制备得到的聚合物绝缘子材料粉末压制成型即可。本发明采用共混复合法制备复合试样，操作简单，条件易控，不污染环境，可应用于多种粉体材料的聚合物绝缘子制备。因此具有应用面广、可靠性高、工艺简单、可操作性强等优点。
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公开(公告)号：CN105574669A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510943246.7
申请日：2015-12-16
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
摘要： 本发明公开了时空联合数据聚类分析的输变电设备状态异常检测方法，包括以下步骤：对输变电设备状态数据的时间分量添加时窗获得时间子序列，通过结合空间分量以及生成的时间子序列，得到时空子序列；通过使用c均值模糊聚类FCM对时空子序列按不同时窗进行聚类，得到分块矩阵；每个分块矩阵描述分块矩阵对应的时窗中存在的类；根据输变电设备状态历史正常数据计算单个时空子序列的异常度值，并利用分块矩阵对每个时窗的类赋予异常度值，根据异常度值大小判断设备状态的异常情况；如果异常度值高，则说明设备状态存在异常情况；利用分块矩阵建立不同时窗中的各个类之间的关系，从而形象化地观察异常类的发展情况。
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公开(公告)号：CN105550700A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510902558.3
申请日：2015-12-08
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
发明人： 牛进苍 , 陈玉峰 , 张锦逵 , 祝永新 , 盛戈皞 , 杜修明 , 杨祎 , 郭志红 , 辜超 , 朱文兵 , 郑建 , 李秀卫 , 朱孟兆 , 周加斌 , 李程启 , 马艳 , 马强 , 李欣阳 , 刘鑫意 , 刘梦云
CPC分类号： G06K9/6247 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了一种基于关联分析和主成分分析的时间序列数据清洗方法，步骤：采用皮尔逊系数分析法(PCC)找出变压器故障和其它电力数据的一些隐藏关联；采用主成分分析法(PCA)对所有相关的时间序列进行降维、降噪处理；将清洗后的一部分数据作为训练集输入到BP神经网络(BPNN)中进行训练学习，并用剩下的部分数据作为测试集对模型加以验证。本发明与传统技术相比，能显著提高变压器故障诊断的精确度，同时可以提高分类的准确度，并且在面对高维数据时，运算时间更短。
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公开(公告)号：CN104953652A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510319252.5
申请日：2015-06-11
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
发明人： 王建 , 陈玉峰 , 辜超 , 朱文兵 , 吴奎华 , 杜修明 , 朱孟兆 , 周加斌 , 彭飞 , 朱庆东 , 任敬国 , 李杰 , 白德盟 , 袁海燕 , 马艳 , 杨祎 , 张林利 , 高静
摘要： 本发明公开了电动汽车有序充电控制方法，步骤一，综合电池特性、充电模式及用户行为习惯因素建立电动汽车充电负荷特性模型；步骤二，建立集中式优化模型，以最小化负荷峰谷差为目标，按照各时段负荷需求与平均负荷水平的方差最小建立，使负荷波动最小化，实现平抑负荷，得到参考优化功率；步骤三，建立分布式优化模型，根据电网与中间管理者在所述步骤二优化过程中所得的参考优化功率和24小时动态电价，对个体充电方案进行优化。采用集中式与分布式结合的优化控制理念，建立协调控制模型，以减小电动汽车大规模无序充电对电网规划运行带来的负面影响。
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公开(公告)号：CN104778352A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510149180.4
申请日：2015-03-31
申请人： 国家电网公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F19/00
摘要： 本发明公开了一种基于STFT算子的七参数光伏电池输出特性建模方法，包括：建立光伏电池输出特性的等效电路初始模型；定义STFT算子，得到光伏电池的解耦显式方程参数模型；利用光伏电池制造商提供的标准工况基础数据，建立非线性方程组，求解算法求取所述未知参数；求得解耦显式方程参数模型在给定工况下的未知参数值；将所述给定工况下的未知参数值带入所述光伏电池解耦显式方程参数模型中，得到最终的给定工况下综合反映光伏电池输出特性的光伏电池模型。本发明有益效果：模型解耦所采用的STFT算子没有定义域限制，并且可以根据需要设置期望的STFT解耦算子计算精度，应用更加灵活。
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公开(公告)号：CN104537034A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410806481.5
申请日：2014-12-22
申请人： 国家电网公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了基于时间序列分析的输变电设备的状态监测数据清洗方法，步骤如下：建立输变电设备状态数据的初始时间序列模型，通过初始时间序列模型估计初始拟合的残差序列和残差方差；利用初始时间序列模型，计算每个观测点的检验统计量；判断检验统计量的绝对值的最大值是否大于设定阈值；通过修正后的时间序列模型的模型残差计算每个观测点的检验统计量，根据检验统计量的绝对值的最大值是否大于设定阈值来判断是否存在新的噪声点，直到所有的噪声点都被识别出。本发明具有清洗效率高、保持了数据的完整性、避免数据有用信息丢失的优点。
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公开(公告)号：CN104535905A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410768520.7
申请日：2014-12-11
申请人： 国家电网公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于朴素贝叶斯分类的局部放电诊断方法，包括：进行数据采集，然后对采集的信号进行抗干扰处理；将处理后的信号转存为一个二维数组，根据PRPS图谱分别得到PRPD图谱、N-P图谱和Q-P图谱；分别在所述PRPD图谱、N-P图谱和Q-P图谱上进行特征提取；利用等宽离散化方法或者等频率离散化方法对特征提取后的数据进行离散化；利用朴素贝叶斯得到局部放电的故障类别。本发明有益效果：本发明的诊断方法正确率为80.5％，可以满足现场的实际应用。同时，对等宽和等频两类典型的无监督的离散化方法做了详细的研究，指出等频离散化方法优于等宽离散化方法，并给出了等频离散化方法最优的经验值。
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公开(公告)号：CN104502820A
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201410827848.1
申请日：2014-12-25
申请人： 国家电网公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了一种基于二维小波变换的变压器局部放电图谱去噪方法，包括步骤(1)：输入待去噪的变压器局部放电三维图谱，变压器局部放电三维图谱为{fm,n；m,n＝1,2,...,k；k∈N+}，fm,n表示图谱中(m,n)点的灰度值；步骤(2)：选择合适的小波基和分解层数j；步骤(3)：对含噪的变压器局部放电三维图谱进行二维小波变换，将图谱分解为最高分解层数的平滑分量和各个分解层的细节分量；步骤(4)：采用BayesShrink阈值对步骤(3)中所得的各分解层的细节分量进行阈值量化处理来除去噪声分量，且另存为新的细节分量；步骤(5)：利用步骤(4)中得到新的细节分量和步骤(2)中得到的最高分解层数的平滑分量进行图谱重构，得到去噪后的变压器局部放电三维图谱。
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公开(公告)号：CN104217425A
公开(公告)日：2014-12-17
申请号：CN201410404975.0
申请日：2014-08-15
申请人： 国家电网公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种基于超像素的输变电设备红外故障图像分割方法，包括图像预处理，对输变电设备红外故障图像进行预处理；超像素图像分割，利用故障区域和背景区域的差异性，通过超像素分割方法将红外故障图像分割为设定个超像素区域；故障区域提取，对于分割出的多个超像素区域标记为，标记为Ri,i＝1,2,…,n；将得到函数F最大值的区域选择为提取出的故障区域；故障区域信息整理，输入红外图像对应的温度界限，最高温设为tH，最低温设为tL，结合红外图像中的调色板对应得到故障区域的最高温度值tB；分割得到的区域大小为故障的区域大小。本方法兼顾了算法的快速性和可靠性，提高了红外故障诊断的效率和准确度。
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公开(公告)号：CN103399626A
公开(公告)日：2013-11-20
申请号：CN201310303675.9
申请日：2013-07-18
申请人： 国家电网公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了面向混合计算环境的功耗感知的并行应用调度系统及方法，所述系统包括用户层、调度层和资源层，所述用户层将用户请求传输给调度层，所述调度层将执行任务及其所需数据传输给资源层，所述调度层包括解析模块、任务聚类模块、处理单元选择分析模块和任务分配模块，所述解析模块的解析结果传输给任务聚类模块，所述任务聚类模块的聚类结果传输给处理单元选择分析模块，所述处理单元选择分析模块包括时间计算模块和功耗计算模块，其选择分析的结果传输给任务分配模块，所述资源层包括若干个DVS处理单元和若干个non-DVS处理单元。它具有调度目标为在最小化应用执行时间的前提下，兼顾系统的DVS和non-DVS混合特性并尽可能大地降低应用的执行能耗的优点。
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