一种特高压直流闭锁故障的特征确定方法和系统

    公开(公告)号:CN110518619A

    公开(公告)日:2019-11-29

    申请号:CN201910695569.7

    申请日:2019-07-30

    IPC分类号: H02J3/36

    摘要: 本发明提供了一种特高压直流闭锁故障的特征确定方法和系统,在多个不同时刻仿真计算直流闭锁故障发生后,特高压交直流电网的不平衡功率;基于各时刻的不平衡功率,分别计算各时刻故障后的频率和断面潮流;基于断面潮流,计算特高压交直流电网中故障信息;基于距离和物理量,对故障信息进行筛选,得到故障特征。本发明挖掘直流故障特征之间关系,对电网环境信息和直流故障特征进行筛选和预处理,得到准确具体的故障特征,为深度学习训练架构提供了准确的模型数据,可以利用深度学习方法直接进行故障分析。克服了现有技术的没有考虑电网故障环境信息,只对电网故障物理特征进行建模的缺点。

    基于大数据的电力系统负荷静态特性在线智能识别方法

    公开(公告)号:CN110263839A

    公开(公告)日:2019-09-20

    申请号:CN201910511247.2

    申请日:2019-06-13

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/02

    摘要: 本发明涉及电力系统负荷监测与识别技术领域,具体而言涉及一种基于大数据的电力系统负荷静态特性在线智能识别方法,包括负荷分类器训练、实测数据预处理、电网负荷节点智能分类以及区域负荷特性在线识别四个步骤。本发明针对现有等效负荷的电压特性未准确计及导致电力系统在线仿真出现误差和负荷建模时效性差的问题,提出的电力系统负荷特性在线识别方法,克服现有的负荷节点分类和负荷参数识别的问题,解决潮流计算和动态潮流计算对节点静态负荷特性的需求,对电力系统负荷的在线预测进行拓展,具有精度高,时效性好、调节性强的优点。