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公开(公告)号：CN103761688B
公开(公告)日：2017-02-01
申请号：CN201410042098.7
申请日：2014-01-28
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 清华大学 , 江苏省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F17/10
摘要： 本发明公开了一种面向区域电网的电能质量问题预警方法,包括以下步骤：1)使用数据离散转化器把本地监测节点的监测数据进行离散化处理，结果存入本地的训练模型库；2)采用训练触发器设置训练周期，并启动训练过程；3)采用相邻节点析取器读取全局拓扑图，确定本节点的直接相邻监测节点，并按训练触发器的周期设置把相邻节点中的离散后的数据调入本地训练模型库的临时表中；4)使用预警模型训练器基于本地设置周期内的数据进行预警模型训练；5)电能质量预警器实时从相邻节点读入离散数据，应用训练模型库中最新的预警模型进行预警监测：6)对监测区域内全部节点进行预警显示。本发明能够自动从实时监测数据中转化生成的离散数据中进行预警分析与报告。
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公开(公告)号：CN104155519B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201410409515.7
申请日：2014-08-19
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 清华大学
IPC分类号： G01R23/16
摘要： 本发明涉及谐波序列关系分析与电力计算相结合的谐波源定位方法，该方法包括如下步骤：1）采集电能质量监测点的谐波数据；2）分析谐波数据，得到疑似谐波源集合；3）利用电网参数，建立电力计算模型，参考疑似谐波源建立谐波源计算谐波在电网中的分布；4）将电力计算结果与谐波数据对比，得到谐波源集合。本发明利用现有电能质量监测点采集的数据，分析得到疑似谐波源。
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公开(公告)号：CN104155580A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410409016.8
申请日：2014-08-19
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 清华大学
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明涉及一种关联分析与电力计算相结合的电压暂降源定位方法，该方法包括如下步骤：1）采集电能质量监测点的电压暂降数据；2）分析电压暂降数据，得到疑似电压暂降源集合；3）利用电网参数，建立电力计算模型，参考疑似电压暂降源集合建立电压暂降源计算将各个节点电压结果；4）将电力计算结果与电压暂降数据对比，得到电压暂降源。本发明利用现有电能质量监测点采集的数据，分析得到电压暂降源，再利用电力计算来验证疑似电压暂降源，有效排除数据分析产生的误差，提高了结果的准确性。
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公开(公告)号：CN104155580B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410409016.8
申请日：2014-08-19
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 清华大学
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明涉及一种关联分析与电力计算相结合的电压暂降源定位方法，该方法包括如下步骤：1）采集电能质量监测点的电压暂降数据；2）分析电压暂降数据，得到疑似电压暂降源集合；3）利用电网参数，建立电力计算模型，参考疑似电压暂降源集合建立电压暂降源计算将各个节点电压结果；4）将电力计算结果与电压暂降数据对比，得到电压暂降源。本发明利用现有电能质量监测点采集的数据，分析得到电压暂降源，再利用电力计算来验证疑似电压暂降源，有效排除数据分析产生的误差，提高了结果的准确性。
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公开(公告)号：CN104155519A
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201410409515.7
申请日：2014-08-19
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 江苏省电力公司电力科学研究院 , 清华大学
IPC分类号： G01R23/16
摘要： 本发明涉及谐波序列关系分析与电力计算相结合的谐波源定位方法，该方法包括如下步骤：1）采集电能质量监测点的谐波数据；2）分析谐波数据，得到疑似谐波源集合；3）利用电网参数，建立电力计算模型，参考疑似谐波源建立谐波源计算谐波在电网中的分布；4）将电力计算结果与谐波数据对比，得到谐波源集合。本发明利用现有电能质量监测点采集的数据，分析得到疑似谐波源。
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公开(公告)号：CN103761688A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201410042098.7
申请日：2014-01-28
申请人： 国家电网公司 , 江苏省电力公司 , 清华大学 , 江苏省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种面向区域电网的电能质量问题预警方法,包括以下步骤：1)使用数据离散转化器把本地监测节点的监测数据进行离散化处理，结果存入本地的训练模型库；2)采用训练触发器设置训练周期，并启动训练过程；3)采用相邻节点析取器读取全局拓扑图，确定本节点的直接相邻监测节点，并按训练触发器的周期设置把相邻节点中的离散后的数据调入本地训练模型库的临时表中；4)使用预警模型训练器基于本地设置周期内的数据进行预警模型训练；5)电能质量预警器实时从相邻节点读入离散数据，应用训练模型库中最新的预警模型进行预警监测：6)对监测区域内全部节点进行预警显示。本发明能够自动从实时监测数据中转化生成的离散数据中进行预警分析与报告。
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公开(公告)号：CN106709598B
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN201611160511.5
申请日：2016-12-15
申请人： 全球能源互联网研究院 , 清华大学 , 国家电网公司
摘要： 本发明涉及一种基于单类样本的电压稳定性预测判断方法，所述方法包括：获取电网稳定运行时段的测量值样本集；建立电网稳定运行时段的测量值样本集的样本矩阵，压缩所述样本矩阵的维度并更新所述电网稳定运行时段的测量值样本集；获取被测测量值样本，并判断所述被测测量值样本是否属于所述电网稳定运行时段的测量值样本集，若是，则所述被测测量值样本对应的时刻的电网稳定；本发明提供的方法，根据电网不稳定样本少的特点，能只基于稳定样本进行分类和预测，克服基于仿真软件数据研究电网稳定性带来的对电网模型做了很多简化从而并不能真实还原复杂大规模复杂电力系统的问题。
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公开(公告)号：CN106779215B
公开(公告)日：2021-12-03
申请号：CN201611160493.0
申请日：2016-12-15
申请人： 全球能源互联网研究院 , 清华大学 , 国家电网公司
摘要： 本发明涉及一种基于机器学习的电网全局延时态势感知方法，所述方法包括：利用采样节点的测量值，建立样本矩阵；根据所述样本矩阵中各样本中的电压值标记各样本的稳定性标记值；压缩所述样本矩阵的维度，并利用压缩维度后的样本矩阵训练分类器；利用所述分类器预测下一时刻的电网状态稳定概率；本发明提供的方法，利用机器学习算法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出电网态势感知的评估结果，在训练每一个节点分类器的时候，将特征选取的时段和预测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，对复杂系统有着更好的还原效果。
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公开(公告)号：CN106959394A
公开(公告)日：2017-07-18
申请号：CN201710081700.1
申请日：2017-02-15
申请人： 清华大学 , 国家电网公司 , 南京南瑞继保电气有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司
IPC分类号： G01R31/00
摘要： 本发明提供一种高压大容量STATCOM状态评估方法和系统，所述方法包括:S1、建立一级评估模型和二级评估模型，并根据不同设备基本特征对STATCOM的各设备进行分组；S2、根据一级评估模型，初步采集各分组设备的状态信息作为一级评估指标依次对各分组设备进行一级评估计算，得到各分组设备的故障率；S3、若根据故障率无法准确判断对应分组设备是否故障，则根据二级评估模型，进一步采集对应分组设备的状态信息作为二级评估指标进行计算，查出故障设备和原因。本申请通过建立两级评估模型，每级评估模型选取每模块中部分指标进行计算与分析，简化了评估过程，避免资源浪费。
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公开(公告)号：CN106779215A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611160493.0
申请日：2016-12-15
申请人： 全球能源互联网研究院 , 清华大学 , 国家电网公司
CPC分类号： G06Q10/04 , G06N99/005 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种基于机器学习的电网全局延时态势感知方法，所述方法包括：利用采样节点的测量值，建立样本矩阵；根据所述样本矩阵中各样本中的电压值标记各样本的稳定性标记值；压缩所述样本矩阵的维度，并利用压缩维度后的样本矩阵训练分类器；利用所述分类器预测下一时刻的电网状态稳定概率；本发明提供的方法，利用机器学习算法对电网电压稳定性进行预测，进一步综合多个节点给出电网态势感知的评估结果，在训练每一个节点分类器的时候，将特征选取的时段和预测时间节点拉开，形成一种延时的预测方法，对复杂系统有着更好的还原效果。
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