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公开(公告)号：CN113659564B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202110810898.9
申请日：2021-07-19
申请人： 云南电网有限责任公司昆明供电局
IPC分类号： H02J3/00 , H02J13/00 , G06F18/23213 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于电压波动特征聚类的低压配电网拓扑识别方法及系统，包括获取相邻台区各配电变压器低压侧在预设的时间段内的三相电压序列数据；获取所述相邻台区内各用户在所述预设的时间段内的电压序列数据；从每个所述配电变压器的所述电压序列数据中提取对应的电压波动特征参数，以得到第一电压波动特征参数；从每个用户的所述电压序列数据中提取对应的电压波动特征参数，以得到第二电压波动特征参数；根据所述第一电压波动特征参数和所述第二电压波动特征参数进行聚类识别，以确定所述台区配电变压器及相别与各用户之间的对应关系。本发明基于第一电压波动特征参数和第二电压波动特征参数进行聚类，可准确识别用户的户变关系和相位关系。
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公开(公告)号：CN113189451A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110593164.X
申请日：2021-05-28
申请人： 云南电网有限责任公司昆明供电局
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本申请涉及一种配电网故障定位研判方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：采集不同关联系统的输出信息，并对各输出信息进行数据融合处理，得到故障研判数据。基于主配网拓扑结构，对故障研判数据进行分层分级故障研判，生成对应的故障研判结果，并根据故障研判结果，确定配电网故障类型和故障区域，生成对应的告警信息。该方法由于采集了多个不同关联系统的输出进行进行融合和集成，可得到更为全面的故障研判数据，进而根据全面的故障研判数据进行分层分级故障研判时，得到更为精确的故障研判结果，从而实现快速定位故障位置及匹配抢修措施进行快速抢修，提升配电网故障修复效率，达到配电网故障快速恢复。
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公开(公告)号：CN116435983A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310178602.5
申请日：2023-02-28
申请人： 云南电网有限责任公司昆明供电局
摘要： 本发明公开了基于误差修正和长短期记忆网络的光伏发电功率预测方法包括，采用双向长短期记忆网络结构对光伏功率数据进行预测，得到预测值与观测值之间的误差序列；基于经验模态分解算法分解所述误差序列，计算原始误差序列和各阶误差固有模态分量的概率密度函数；基于豪斯多夫距离比较模态分量和原始误差序列的概率密度函数的相似性，筛选并计算保留的模态分量的权重系数；采用双向长短期记忆网络结构预测各个模态分量以及光伏功率，分配每一个模态分量的权重系数；将预测误差模态分量和光伏功率预测结果相加，得到修正后的未来功率预测值；本发明通过分析误差序列和模态分量的相似性，能够自动修正预测误差，更加准确的预测光伏功率发电数据。
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公开(公告)号：CN113189451B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202110593164.X
申请日：2021-05-28
申请人： 云南电网有限责任公司昆明供电局
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本申请涉及一种配电网故障定位研判方法、系统、计算机设备和存储介质。所述方法包括：采集不同关联系统的输出信息，并对各输出信息进行数据融合处理，得到故障研判数据。基于主配网拓扑结构，对故障研判数据进行分层分级故障研判，生成对应的故障研判结果，并根据故障研判结果，确定配电网故障类型和故障区域，生成对应的告警信息。该方法由于采集了多个不同关联系统的输出进行进行融合和集成，可得到更为全面的故障研判数据，进而根据全面的故障研判数据进行分层分级故障研判时，得到更为精确的故障研判结果，从而实现快速定位故障位置及匹配抢修措施进行快速抢修，提升配电网故障修复效率，达到配电网故障快速恢复。
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公开(公告)号：CN113659564A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110810898.9
申请日：2021-07-19
申请人： 云南电网有限责任公司昆明供电局
摘要： 本发明公开了一种基于电压波动特征聚类的低压配电网拓扑识别方法及系统，包括获取相邻台区各配电变压器低压侧在预设的时间段内的三相电压序列数据；获取所述相邻台区内各用户在所述预设的时间段内的电压序列数据；从每个所述配电变压器的所述电压序列数据中提取对应的电压波动特征参数，以得到第一电压波动特征参数；从每个用户的所述电压序列数据中提取对应的电压波动特征参数，以得到第二电压波动特征参数；根据所述第一电压波动特征参数和所述第二电压波动特征参数进行聚类识别，以确定所述台区配电变压器及相别与各用户之间的对应关系。本发明基于第一电压波动特征参数和第二电压波动特征参数进行聚类，可准确识别用户的户变关系和相位关系。
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公开(公告)号：CN116559975A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310299445.3
申请日：2023-03-24
申请人： 云南电网有限责任公司昆明供电局
IPC分类号： G01W1/10 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N3/082 , G06F18/25 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于多元时间序列图神经网络的多步长气象预测方法，包括获取历史数据；对历史数据进行预处理和构造训练数据，并根据预测任务制作监督数据集；根据训练数据训练多元时间序列图神经网络模型；根据多元时间序列图神经网络模型预测未来多步长的多元气象信息。本发明将多元气象信息用图的节点表示，利用图学习层动态地学习各类气象数据间的联系，利用图卷积模块融合节点的特征，充分利用了多元气象信息的特征，并利用时域卷积模块提取时域特征，最终使模型做到多步长预测。在仅依赖历史信息的前提下，本发明的模型可以获得高精度预测效果。
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