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公开(公告)号:CN112904253B
公开(公告)日:2021-11-23
申请号:CN202110053972.7
申请日:2021-01-15
IPC分类号: G01R35/00
摘要: 本发明公开的一种带有温度自校准的电子式测量装置,包括:GIS金属外壳、高压导体和M个电压测量单元,其中,M为大于或等于1的正整数;各所述电压测量单元包括金属传感片、第一开关、第二开关、第一测量电阻、第二测量电阻、测压模块和电压显示器;测压模块用于测量所述第一测量电阻两端的电压和所述第二测量电阻两端的电压;电压显示器用于采用温度自校准方法,根据所述第一测量电阻两端的电压和所述第二测量电阻两端的电压计算所述高压导体的最终电压,并显示最终电压,综合考虑了温度对测量电阻阻值的影响,因此提高了测量高压导体电压的准确性。
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公开(公告)号:CN112904253A
公开(公告)日:2021-06-04
申请号:CN202110053972.7
申请日:2021-01-15
IPC分类号: G01R35/00
摘要: 本发明公开的一种带有温度自校准的电子式测量装置,包括:GIS金属外壳、高压导体和M个电压测量单元,其中,M为大于或等于1的正整数;各所述电压测量单元包括金属传感片、第一开关、第二开关、第一测量电阻、第二测量电阻、测压模块和电压显示器;测压模块用于测量所述第一测量电阻两端的电压和所述第二测量电阻两端的电压;电压显示器用于采用温度自校准方法,根据所述第一测量电阻两端的电压和所述第二测量电阻两端的电压计算所述高压导体的最终电压,并显示最终电压,综合考虑了温度对测量电阻阻值的影响,因此提高了测量高压导体电压的准确性。
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公开(公告)号:CN118153987A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410299959.3
申请日:2024-03-15
发明人: 陈昀 , 刘继雷 , 赵嵬 , 刘世篷 , 刘亚辉 , 张杰 , 马勇飞 , 孙吉红 , 王晓磊 , 刘蓓 , 吴芳芳 , 刘生春 , 王献敏 , 卢斌先 , 潘子砚 , 葛祎萌 , 李娅迪
IPC分类号: G06Q10/0637 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开一种农牧区配电网的电容器选址方法、设备、介质及产品,涉及配电网技术领域,方法包括:根据农牧区配电网的无功功率、有功功率和节点电压,计算农牧区配电网中各节点的四个评价指标;利用熵权法计算各节点的对应的各标准化评价指标的熵权重;根据各标准化评价指标及各熵权重,采用加权叠加分析方法,确定各节点的综合评分;将综合评分最高的节点作为所述农牧区配电网中电容器的当前安装位置;采用粒子群算法优化电容器的当前安装容量;并使当前线路总损耗小于所述初始线路总损耗且当前系统最低电压大于所述初始系统最低电压,否则继续选择进行选址。本发明提高了农牧区配电网运行的电压质量,同时降低了线路总损耗。
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公开(公告)号:CN118214004A
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202410294704.8
申请日:2024-03-15
发明人: 陈昀 , 刘继雷 , 刘世篷 , 马勇飞 , 张杰 , 赵嵬 , 刘亚辉 , 王献敏 , 刘生春 , 刘蓓 , 吴芳芳 , 王沧海 , 王华彪 , 侯少奇 , 卢斌先 , 葛祎萌 , 李娅迪 , 潘子砚
IPC分类号: H02J3/06 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/00 , G06N5/01 , G06N3/006 , G06N5/045 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开一种多目标配电网降损重构方法、设备、介质及产品,涉及配电网优化调度技术领域。该方法包括:获取配电网的初始潮流计算数据;所述初始潮流计算数据包括:各节点的位置、各支路的位置、各联络开关的位置、各分段开关的位置、初始网络负荷、基准电压和基准容量;确定配电网重构问题的决策变量、目标函数和约束条件;引入增广函数将所述配电网重构问题转换为无约束问题,得到增广目标函数;基于所述初始潮流计算数据,采用改进乌鸦搜索算法对所述增广目标函数进行求解,得到使配电网的故障概率、有功损耗、电压偏差和运行成本最小的重构结果。本发明能够解决含分布式电源的配电网重构问题,减小计算复杂度。
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公开(公告)号:CN118157142A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410294939.7
申请日:2024-03-15
摘要: 本发明公开一种应用于含极端反向潮流的农牧区配电网损耗分配方法及装置,涉及配电网损耗分析领域。该方法包括:使用前推回代方法进行潮流计算,分别计算全部负载接入农牧区配电网后的网络损耗和全部分布式电源接入农牧区配电网后的网络损耗;将农牧区配电网分为两种准平衡场景;按照合作博弈理论,分别计算两个场景中单个负载和单个分布式电源的边际贡献值;根据边际贡献值,分别计算负载和分布式电源的分配因子;确定农牧区配电网中每个负载和每个分布式电源应当分担的网络损耗。本发明可实现有源配电网网络损耗的分配。
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公开(公告)号:CN112529253B
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202011295504.2
申请日:2020-11-18
申请人: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学
摘要: 本发明公开基于内点解耦法与线性混合整数规划法的区域电网动态无功优化方法,步骤为:1)建立动态无功优化模型;2)将动态无功优化模型中的离散变量松弛为连续变量,构建松弛动态无功优化模型;3)用内点解耦法解算松弛动态无功优化模型,得到接地电容器投切组数和有载调压变压器挡位的连续解#imgabs0#4)利用所有变量的连续最优解构建线性混合整数优化模型,并设定离散变量的搜索空间;5)对线性混合整数优化模型进行解算,得到接地电容器投切组数和有载调压变压器挡位。本发明将内点解耦法与线性混合整数规划法相结合,并采用领域搜索法快速求解,在保证了计算精度的基础上有效提升了求解效率。
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公开(公告)号:CN112734590B
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202011299113.8
申请日:2020-11-18
申请人: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学
摘要: 本发明公开基于内点法和变领域搜索的动态规划法的二阶段区域电网无功优化方法,步骤包括:1)建立区域电网动态无功优化模型M;2)利用内点法对区域电网动态无功优化模型M进行解算,得到连续最优解;3)利用变领域搜索动态规划法对连续最优解进行解算,得到区域电网动态无功优化模型M的最优潮流。本发明通过采用基于内点法与变领域搜索动态规划法的二阶段方法能够对区域电网动态无功优化问题高效求解,实现设备动作次数与网络有功损耗的综合最优。
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公开(公告)号:CN112529253A
公开(公告)日:2021-03-19
申请号:CN202011295504.2
申请日:2020-11-18
申请人: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学
摘要: 本发明公开基于内点解耦法与线性混合整数规划法的区域电网动态无功优化方法,步骤为:1)建立动态无功优化模型;2)将动态无功优化模型中的离散变量松弛为连续变量,构建松弛动态无功优化模型;3)用内点解耦法解算松弛动态无功优化模型,得到接地电容器投切组数和有载调压变压器挡位的连续解4)利用所有变量的连续最优解构建线性混合整数优化模型,并设定离散变量的搜索空间;5)对线性混合整数优化模型进行解算,得到接地电容器投切组数和有载调压变压器挡位。本发明将内点解耦法与线性混合整数规划法相结合,并采用领域搜索法快速求解,在保证了计算精度的基础上有效提升了求解效率。
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公开(公告)号:CN112734590A
公开(公告)日:2021-04-30
申请号:CN202011299113.8
申请日:2020-11-18
申请人: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学
摘要: 本发明公开基于内点法和变领域搜索的动态规划法的二阶段区域电网无功优化方法,步骤包括:1)建立区域电网动态无功优化模型M;2)利用内点法对区域电网动态无功优化模型M进行解算,得到连续最优解;3)利用变领域搜索动态规划法对连续最优解进行解算,得到区域电网动态无功优化模型M的最优潮流。本发明通过采用基于内点法与变领域搜索动态规划法的二阶段方法能够对区域电网动态无功优化问题高效求解,实现设备动作次数与网络有功损耗的综合最优。
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公开(公告)号:CN117607327A
公开(公告)日:2024-02-27
申请号:CN202311599271.9
申请日:2023-11-28
申请人: 国网青海省电力公司超高压公司
发明人: 王元友 , 蒲寅 , 何海川 , 马乐 , 田生祥 , 张梁 , 马顺绪 , 王雅湉 , 贾明辉 , 赵云龙 , 徐铁胜 , 杜航 , 赵隆乾 , 罗龙 , 谢中山 , 杨志强 , 张亚楠 , 白一兵 , 马坚 , 郭英 , 王鹏 , 景明贵 , 韩怡 , 张秀云 , 王献敏 , 徐福生
IPC分类号: G01N30/86
摘要: 本发明公开了一种基于油色谱分析技术的变压器监测系统,属于色谱分析技术领域,包括基础油色谱图库建立模块与待检测图谱获取模块;本发明中,该系统设置有基础油色谱图库建立模块,能够建立一个全面的图谱库,其中集合了许多不同类别的图谱,能够在后续进行图谱对比时,提供更多的对比例,信息全面性强,同时系统内待检测图谱优化模块,能够对于待检测的图谱进行优化处理,有效提升图谱的整体质量,从而能够提升后续图谱对比的精准度,提高最终检测结果的精准度,同时系统内还设置有深度学习模块,能够对于图谱特征提取过程进行深度学习,从而能够大大提高后续进行图谱特征对比的效率,提高整体系统的应用效果。
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