一种基于物理信息神经网络的配电网故障定位方法及系统

    公开(公告)号:CN118376879A

    公开(公告)日:2024-07-23

    申请号:CN202410563211.X

    申请日:2024-05-08

    IPC分类号: G01R31/08

    摘要: 一种基于物理信息神经网络的配电网故障定位方法及系统,方法包括:采集不同条件下配电网中各节点的电流值以及电压值来构建特征数据;将配电网划分为特定数量的双端无分支线路区段,基于线路区段两端节点的电流差值,确定故障所在的线路,并构建标签数据;对特征数据和标签数据进行预处理及归一化处理,构建模型训练样本集和验证样本集;以最小化故障线路距离与实际故障线路距离之间的误差为目标构建损失函数,将配电网故障零序约束方程作为物理约束的正则化加入损失函数,来构建物理信息神经网络模型。本发明在损失函数的基础上加入了配电网故障零序方程约束,得到满足电网运行约束的物理一致解,提高了故障定位模型的可解释性及泛化能力。

    一种基于动态贝叶斯网络的中压配电网参数区间辨识方法和系统

    公开(公告)号:CN117520869B

    公开(公告)日:2024-03-29

    申请号:CN202410011378.5

    申请日:2024-01-04

    摘要: 一种基于动态贝叶斯网络的中压配电网参数区间辨识方法和系统。该方法包括,采集量测装置量测的历史物理量和历史气象数据,计算历史配电参数组成历史量测数据,包括特征向量集和标签向量集;将历史数据进行离散化处理和区间划分,计算聚类中心与区间边界值;根据各个特征与配电参数之间的影响关系构建静态贝叶斯网络,学习静态贝叶斯网络的条件概率;将静态贝叶斯网络扩展为动态贝叶斯网络,学习历史配电参数的时间转移概率;采集中压配电网实时量测数据,输入动态贝叶斯网络模型,以估计配电参数的区间边界值。本发明不仅考虑配电网物理信息同时也考虑了环境因素的影响,提高了配电网参数辨识的可信度。

    一种电网合环的调控方法及断路器检修方法

    公开(公告)号:CN113991521B

    公开(公告)日:2024-08-13

    申请号:CN202111329997.1

    申请日:2021-11-11

    IPC分类号: H02G1/02 H02J13/00 H02H7/26

    摘要: 本发明公开了一种电网合环的调控方法及断路器检修方法,调控方法包括针对两侧的待合环线路,配网调控主站通过主配网拓扑分析得到两侧对应的上游电源点信息;根据所述上游电源点信息,主网调控主站调整相应上游电源点的定值区,以能承受合环时电流冲击;所述配网调控主站控制所述待合环线路对应的联络开关开启,使得两侧的待合环线路连通,以实现合环;待合环上的电流稳定后,所述主网调控主站调整相应上游电源点至安全的定值区,以保护合环后的线路安全。本发明提供的电网合环的调控方法及断路器检修方法提高了电网合环时的安全性和便捷性。

    一种基于图注意网络的中压配电网拓扑辨识方法和系统

    公开(公告)号:CN117039889B

    公开(公告)日:2024-01-23

    申请号:CN202311286300.6

    申请日:2023-10-08

    摘要: 一种基于图注意网络的中压配电网拓扑辨识方法和系统。该方法包括,将中压配电网结构抽象为拓扑图模型,根据拓扑图模型得到拓扑邻接矩阵;对中压配电网的历史量测数据进行数据清洗,构建节点的特征向量和边的标签向量,将特征向量和标签向量组成训练样本;对每个节点进行注意力计算,在图注意网络中利用相邻节点的特征来更新每个节点的特征数据;利用训练样本和拓扑邻接矩阵对图注意网络进行训练,得到最优参数,并输出最优图注意网络模型;采集中压配电网的实时量测数据,利用最优图注意网络模型对中压配电网拓扑进行实时辨识。本发明的技术方案在辨识过程无需电压相角数据,满足配电网中经济性和时效性要求。

    一种基于5G-AR智联技术的跨空间检修系统

    公开(公告)号:CN115622256A

    公开(公告)日:2023-01-17

    申请号:CN202211404348.8

    申请日:2022-11-10

    IPC分类号: H02J13/00

    摘要: 本发明涉及AR智能技术领域,具体为一种基于5G‑AR智联技术的跨空间检修系统,包括:AR智能设备端,对作业现场全实景的采集图片、视频以及文字信息;基于图像识别技术,以语音和手势的控制方式全景实时地采集二次设备的图片、视频以及文字信息;5G网络,用于将AR智能设备端采集到的数据进行传输;后台管理机,用于收集作业现场采集的实时信息;并进行远程专家对设备现场巡检人员之间的交互。通过AR智能设备端接入5G网络,基于图像识别技术,以语音和手势控制方式全景实时地采集二次设备的图片、视频和文字信息,解放工作人员的双手。