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公开(公告)号：CN104392330A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410734975.7
申请日：2014-12-05
Applicant: 国家电网公司 , 国网冀北电力有限公司经济技术研究院 , 国网冀北电力有限公司 , 南京南瑞集团公司
CPC classification number: Y02E40/76 , Y04S10/545 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种500kV/220kV电网分区策略评价方法，包括以下步骤：220kV电网联络线自动拓扑搜索；生成初始电网分区策略集合；筛选电网分区策略，得到符合要求的电网分区策略；综合评价电网分区策略，并对各个分区策略集合中的电网分区策略进行排序。本发明可针对实际电网结构，自动提供理论上可能的分区策略集合，再通过对各分区策略进行短路电流、潮流和静态安全校核，得到电网分区策略集合；可克服以往分区方法针对某一地区电网实际特征，凭借人为经验确定分区策略的缺陷，可进一步提升500kV/220kV电网分区的科学性和效率。
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公开(公告)号：CN104392287A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410734971.9
申请日：2014-12-05
Applicant: 国家电网公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司经济技术研究院 , 南京南瑞集团公司
CPC classification number: G06Q10/043 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种500kV/220kV受端电网分区方法，包括以下步骤：建立受端电网分区等值模型；计算分区等值模型的短路电流和主变检修方式N-1负载率，并确定受端电网分区内主变台数上下限；确定受端电网初始分区策略；校核受端电网初始分区策略。本发明提供的500kV/220kV受端电网分区方法，主要根据以2～3座500kV站约4～6台主变为宜的理论原则对电网进行分区，并对分区策略进行短路电流、潮流和稳定校核，通过综合比较校核结果确定最优分区策略，为电网分区供电策略的制定提供一定指导。
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公开(公告)号：CN104392397A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410734986.5
申请日：2014-12-05
Applicant: 国家电网公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司经济技术研究院 , 南京南瑞集团公司
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: G06Q10/06395 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于熵权法的短路电流抑制方案评价方法，该方法采用熵权法计算电网短路电流抑制方案中各限流效果指标的权值，根据各指标建立指标评价矩阵，通过对各评价指标进行标准化处理后，计算出各指标的权值。指标权值计算可有效避免主观因素影响，结果更加客观准确。采用熵权法确定出指标权重后，采用距离综合法实现电网短路电流抑制方案的评价，通过对计算所得各方案的相对接近度排序进行方案择优。本发明以权值的形式考虑了不同限流效果指标的相对重要程度，从多个角度对方案的限流效果进行综合分析，将电网短路电流抑制方案中不同性质和不同量纲的指标综合成相对接近度指标，根据该指标值的大小实现电网短路电流抑制方案的评价。
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公开(公告)号：CN106600449A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201510673427.2
申请日：2015-10-16
Applicant: 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 国家电网公司华北分部 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种自动的功率趋势识别方法，所述方法包括：服务器端实时接收有功功率原始数据；原始数据预处理；有功功率振荡状态识别；有功功率趋势识别。本发明提供的技术方案采用高频数据平滑处理技术，结合长期计算过程中的人的经验和特定的计算方法，实现功率趋势和振荡的自动识别，以达到辅助电力系统信号趋势、振荡识别和指导实际运行的目的。
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公开(公告)号：CN104977505A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510358189.6
申请日：2015-06-25
Applicant: 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 国家电网公司华中分部 , 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明提供一种基于综合振荡指标的电网扰动源定位方法，包括以下步骤：确定基本振荡指标；采用主成分分析法确定综合振荡指标；根据综合振荡指标对电网扰动源进行定位。本发明采用主成分分析法计算综合振荡指标，以贡献率的形式反映振荡相关指标的重要程度，最后通过对振荡综合指标值进行排序，可将振荡综合指标值最大的机组所在电厂定位为扰动源所在电厂；以指标贡献率的形式考虑了不同振荡指标的相对重要程度，从多个角度对扰动特征进行综合分析，将多个基本振荡指标中不同性质和不同量纲的指标综合成综合振荡指标，通过对该综合振荡指标的排序实现电网扰动源的准确定位。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106600449B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201510673427.2
申请日：2015-10-16
Applicant: 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 国家电网公司华北分部 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种自动的功率趋势识别方法，所述方法包括：服务器端实时接收有功功率原始数据；原始数据预处理；有功功率振荡状态识别；有功功率趋势识别。本发明提供的技术方案采用高频数据平滑处理技术，结合长期计算过程中的人的经验和特定的计算方法，实现功率趋势和振荡的自动识别，以达到辅助电力系统信号趋势、振荡识别和指导实际运行的目的。
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公开(公告)号：CN104977505B
公开(公告)日：2018-01-19
申请号：CN201510358189.6
申请日：2015-06-25
Applicant: 国家电网公司 , 南京南瑞集团公司 , 国家电网公司华中分部 , 华北电力大学(保定)
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明提供一种基于综合振荡指标的电网扰动源定位方法，包括以下步骤：确定基本振荡指标；采用主成分分析法确定综合振荡指标；根据综合振荡指标对电网扰动源进行定位。本发明采用主成分分析法计算综合振荡指标，以贡献率的形式反映振荡相关指标的重要程度，最后通过对振荡综合指标值进行排序，可将振荡综合指标值最大的机组所在电厂定位为扰动源所在电厂；以指标贡献率的形式考虑了不同振荡指标的相对重要程度，从多个角度对扰动特征进行综合分析，将多个基本振荡指标中不同性质和不同量纲的指标综合成综合振荡指标，通过对该综合振荡指标的排序实现电网扰动源的准确定位。
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公开(公告)号：CN104965983A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510357832.3
申请日：2015-06-25
Applicant: 国家电网公司 , 国网陕西省电力公司 , 南京南瑞集团公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供一种励磁系统动态性能综合评价方法，包括以下步骤：确定励磁系统动态性能的基本评价指标；确定评估矩阵，并进行标准化处理；根据基本评价指标的客观权重和主观权重确定组合权重；确定励磁系统动态性能的综合评价指标，并对励磁系统动态性能进行综合评价。本发明基于序关系分析法和熵权法的分别确定基本评价指标的主观权重和客观权重，进而通过组合法计算综合权重。组合法使主、客观赋权法得到有效统一，得到的指标权重更加科学合理；通过组合法确定出励磁系统性能指标权重后，将灰色关联分析法用于计算机组励磁系统动态性能综合评价指标，进而可实现不同扰动场景下励磁系统动态性能的有效综合评价与排序。
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公开(公告)号：CN203895877U
公开(公告)日：2014-10-22
申请号：CN201420329831.9
申请日：2014-06-19
Applicant: 国家电网公司 , 国网冀北电力有限公司廊坊供电公司
IPC: H02G1/14
Abstract: 本实用新型公开一种电缆打线器，包括操作手柄、压线滚轮及弹簧，所述操作手柄包括呈镜像设置的第一手柄和第二手柄且两个手柄相铰接；所述弹簧的两端分别与所述第一手柄和第二手柄连接并位于所述第一手柄与第二手柄之间；所述压线滚轮至少为两个，且均包括轮轴和用于压线打线的轮体；所述压线滚轮分别通过其轮轴固定于第一手柄和第二手柄位于同一侧的侧壁上，且位于各手柄上的压线滚轮交错设置，压合所述第一手柄和第二手柄，位于各手柄上的所述压线滚轮相互靠近以使穿过各所述压线滚轮间的所述线芯被各所述轮体挤压拉直。本实用新型的电缆打线器利用外径不同的三个压线滚轮将穿设其间的线芯拉直，不仅节省了大量操作时间，且安全性高。
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公开(公告)号：CN119357859A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411395461.3
申请日：2024-10-08
Applicant: 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0455 , G06N3/086 , H04L9/40 , H04L43/18
Abstract: 一种基于分形粒子优化GAN样本的风险协议识别方法及系统，其特征在于，方法包括：从网络协议中提取属性信息，并基于多个属性信息构建网络协议的待识别样本；将待识别样本输入至GAN网络的生成器中进行样本扩充和特征提取以获得特征样本，生成器中用于特征提取的神经网络权重和偏置基于分形粒子群模型构造；以最近邻距离最小为原则训练自编码网络，并利用自编码网络对特征样本进行随机降维，并生成降维样本；利用反馈错误计算极限学习机中隐藏层权重的动量并对极限学习机的隐藏层权重进行迭代更新，从而获得预训练的极限学习机，以预训练的极限学习机作为GAN网络的判别器，将降维样本输入至GAN网络的判别器，识别出风险协议。
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