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公开(公告)号：CN106443350A
公开(公告)日：2017-02-22
申请号：CN201610916153.X
申请日：2016-10-20
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局 , 华南理工大学
IPC分类号： G01R31/08
CPC分类号： G01R31/086
摘要： 本发明提出一种消弧线圈接地系统的故障选线方法、装置及设备，其中故障选线方法包括：根据母线零序电压、消弧线圈电流及各馈线的零序电流，计算各元件的暂态能量及零序有功功率幅值，根据各元件的暂态能量及第一选线条件选择第一备选元件；根据各元件的零序有功功率幅值及第二选线条件选择第二备选元件；判断第一备选元件与第二备选元件是否一致，是则判定第一备选元件或第二备选元件为故障元件；否则比较第一选线条件的第一可信度系数及第二选线条件的第二可信度系数，选取其中可信度系数较大的选线条件所对应的备选元件作为故障元件。对于相控式消弧线圈接地系统中所发生的间歇性接地等各种接地故障均能实现准确而可靠的故障选线。
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公开(公告)号：CN106296044B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN201610882652.1
申请日：2016-10-08
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 华南理工大学
摘要： 本发明涉及一种电力系统风险调度方法和系统，获取电力系统的架构数据以及新任务负荷断面数据；根据架构数据和新任务负荷断面数据，通过细菌觅食强化学习算法对预设的初始知识矩阵进行迭代更新，得到对应的风险调度目标函数值以及更新后的知识矩阵。根据风险调度目标函数值最小时对应的更新后的知识矩阵进行新任务在线优化，得到风险调度优化结果并输出。将源任务中的最优知识矩阵作为新任务的初始矩阵实现知识迁移，利用基于知识迁移的细菌觅食强化学习对新任务进行在线优化。通过迁移学习极大提高了在线学习的速度，实现风险调度问题的在线动态优化，当问题规模进一步扩大仍能保证较快的求解速度，可适应大规模复杂风险调度快速优化。
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公开(公告)号：CN106296044A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610882652.1
申请日：2016-10-08
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心 , 华南理工大学
CPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种电力系统风险调度方法和系统，获取电力系统的架构数据以及新任务负荷断面数据；根据架构数据和新任务负荷断面数据，通过细菌觅食强化学习算法对预设的初始知识矩阵进行迭代更新，得到对应的风险调度目标函数值以及更新后的知识矩阵。根据风险调度目标函数值最小时对应的更新后的知识矩阵进行新任务在线优化，得到风险调度优化结果并输出。将源任务中的最优知识矩阵作为新任务的初始矩阵实现知识迁移，利用基于知识迁移的细菌觅食强化学习对新任务进行在线优化。通过迁移学习极大提高了在线学习的速度，实现风险调度问题的在线动态优化，当问题规模进一步扩大仍能保证较快的求解速度，可适应大规模复杂风险调度快速优化。
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公开(公告)号：CN106443350B
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201610916153.X
申请日：2016-10-20
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局 , 华南理工大学
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明提出一种消弧线圈接地系统的故障选线方法、装置及设备，其中故障选线方法包括：根据母线零序电压、消弧线圈电流及各馈线的零序电流，计算各元件的暂态能量及零序有功功率幅值，根据各元件的暂态能量及第一选线条件选择第一备选元件；根据各元件的零序有功功率幅值及第二选线条件选择第二备选元件；判断第一备选元件与第二备选元件是否一致，是则判定第一备选元件或第二备选元件为故障元件；否则比较第一选线条件的第一可信度系数及第二选线条件的第二可信度系数，选取其中可信度系数较大的选线条件所对应的备选元件作为故障元件。对于相控式消弧线圈接地系统中所发生的间歇性接地等各种接地故障均能实现准确而可靠的故障选线。
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公开(公告)号：CN106845711A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710047008.7
申请日：2017-01-22
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司电网技术研究中心 , 华南理工大学
CPC分类号： G06Q10/04 , G06N3/0445 , G06N3/08 , G06N99/005 , G06Q50/06
摘要： 本发明提出一种供电可靠性数据的处理方法及处理装置，其中该处理方法包括：根据影响供电可靠性的若干指标和供电可靠性的评价指标数据分别构建第一矩阵和第二矩阵；对第一矩阵的相关系数矩阵进行主成分分析计算，得到若干极限学习机的学习样本；多次调整隐含层神经元数，每次调整后计算对应的决定系数；根据每次调整对应的决定系数，得到最佳隐含层神经元数，建立供电可靠性数据的处理模型；根据处理模型对配电网进行可靠性分析，并根据分析结果对配电网进行调整。本发明实施例能够克服BP神经网络训练速度慢、易陷入局部最优的问题，有效提升供电可靠性分析的精度和稳定性，并能根据分析对配电网进行调整，提升供电可靠性。
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公开(公告)号：CN206400049U
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201621142916.1
申请日：2016-10-20
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局 , 华南理工大学
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本实用新型涉及一种消弧线圈接地系统的接地故障选线设备，其包括：用于连接消弧线圈接地系统中的母线、消弧线圈及各馈线，以采集母线零序电压、消弧线圈电流及各馈线的零序电流的A/D采样模块；用于根据母线零序电压、消弧线圈电流、各馈线的零序电流及预设的暂态选线条件和稳态选线条件，进行接地故障选线处理的主控模块；还包括JTAG模块、人机交互模块、开入开出模块和以太网模块，其中，A/D采样模块、JTAG模块、人机交互模块、开入开出模块和以太网模块分别与主控模块连接。上述接地故障选线设备，基于暂态量和稳态量进行综合故障选线，具有高精度模数转换能力、强大数据处理以及数据通信能力，集成度高，应用灵活。
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公开(公告)号：CN118971152A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411166421.1
申请日：2024-08-23
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司
摘要： 本申请公开了一种含高比例光伏台区的电压调控方法、系统、设备及介质，通过定义强化学习智能体的状态、动作和奖励，从而构建含高比例光伏台区电压调控问题的求解框架；通过将智能体与仿真环境进行交互，训练智能体的策略函数，得到训练好的策略网络；将电压待调控的实际环境状态输入训练好的策略网络中，得到智能体输出的电压调控策略。本申请的方法能够在台区拓扑参数与光伏预测出力均不确定的条件下求解台区的电压调控策略；并使得台区每个节点的电压都在允许范围内，且同时最小化三相电压不平衡度，从而实现了在台区参数未知、光伏预测数据不准条件下的含高比例光伏的柔性互联台区电压精准调控。
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公开(公告)号：CN118859041A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411080981.5
申请日：2024-08-08
摘要： 本发明实施例公开了一种变压器测试系统，该系统包括测试平台控制板、有载调压变压器、待测变压器，测试平台控制板与有载调压变压器的输入端连接，用于传输目标信号至有载调压变压器，有载调压变压器的输出端与待测变压器的输入端连接，用于基于目标信号调整待测变压器的电压至预设电压；监测与控制系统用于获取待测变压器的电压为预设电压下的测试电路的目标参数，基于目标参数判断待测变压器是否异常。本系统通过测试平台控制板控制有载调压变压器调整待测变压器的电压，在预设电压进行测试，可实现多次调整待测变压器的电压来进行测试，因此，该系统可实现极多次自动调压测试。
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公开(公告)号：CN118646050A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410679766.0
申请日：2024-05-29
申请人： 广东电网有限责任公司佛山供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
发明人： 郭国伟 , 詹细妹 , 陆志欣 , 郑楚韬 , 陈法文 , 徐欣慰 , 梁自维 , 陈聪 , 杨新森 , 李福燊 , 王贝贝 , 魏晓豫 , 戴巧玲 , 刘通 , 徐敏 , 史训涛 , 肖小兵 , 孙健 , 柯清派 , 邱杨鑫 , 李楷然
摘要： 本发明涉及电网调度技术领域，公开了一种低压配电网分层调控方法及系统，本方法采用对低压配电网内所包含的各个设备进行分层监测，简化了低压配电网的拓扑结构，实现分层信息管理，能够及时有效地获取低压配电网运行状态，并通过各个设备的运行数据生成分区控制信息，并通过各个设备的运行数据以及分区控制信息确定本地调控策略，从而实现对低压配电网的本地调控。
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公开(公告)号：CN114624515B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210427892.8
申请日：2022-04-22
申请人： 南方电网科学研究院有限责任公司
摘要： 本申请公开了一种配电网台区用户相位识别方法、装置、终端及介质，本申请提供的方法通过利用采集的第一电压数据和第二电压数据，构建电压数据矩阵，然后分别计算线路损耗误差、干扰误差以及采样时间间隔误差，并基于计算的误差数据构建误差矩阵，利用误差矩阵和电压数据矩阵通过奇异值分解形成关联系数矩阵，根据所述关联系数矩阵的元素数据可直接确定所有用户的相序判别结果，不需要逐一比对，而且不需要选择性的采集电压数据，适用性更高，任意时间段的数据都可支撑分析，解决了现有的相似性判定方法，实际操作较为繁琐，识别效率低的技术问题。
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