-
公开(公告)号：CN118842058A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411043610.X
申请日：2024-07-31
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司
Inventor： 高帅 , 姜振宇 , 庞富宽 , 白祎程 , 易忠林 , 刘学武 , 焦东翔 , 赵林 , 袁瑞铭 , 霍大伟 , 杨东升 , 杨大晟 , 燕凯 , 郭皎 , 钟侃 , 付春田 , 张尹 , 魏学鹏 , 侯欣怡 , 赵思翔 , 岳巍澎 , 张宇弛 , 巨汉基 , 鲁观娜 , 吕言国 , 李文文 , 王慧楠 , 戚成飞 , 金铭鑫 , 李亮 , 周凤华 , 李超 , 王艳芹 , 詹俊男
Abstract: 本发明涉及柔性直流输电技术领域，具体提供一种柔直换流站自适应阻尼控制方法，包括：从预设的采样点采集角频率，并基于五个相邻采样点的角频率计算角频率导数；确认角频率或角频率导数不满足动态条件；根据角频率导数计算自适应虚拟阻尼并更新虚拟同步机的阻尼参数；根据自适应虚拟阻尼及虚拟同步机稳态工作时的参数计算自适应虚拟惯量；基于所述自适应虚拟阻尼和自适应虚拟惯量计算补偿值。本发明实现了对柔直换流站的阻尼的准确控制，提升了补偿准确度。
-
公开(公告)号：CN118051866A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410452604.3
申请日：2024-04-16
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司
Inventor： 高帅 , 姜振宇 , 白祎程 , 易忠林 , 刘学武 , 焦东翔 , 赵林 , 袁瑞铭 , 霍大伟 , 杨东升 , 杨大晟 , 燕凯 , 郭皎 , 张尹 , 魏学鹏 , 侯欣怡 , 赵思翔 , 岳巍澎 , 张宇弛 , 巨汉基 , 鲁观娜 , 吕言国 , 李文文 , 王慧楠 , 戚成飞 , 金铭鑫 , 李亮 , 周凤华 , 李超 , 王艳芹 , 詹俊男
IPC: G06F18/2433 , G01R35/02 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种电压互感器误差状态预测方法、预测终端及存储介质，采集CVT历史二次输出时序数据，并进行特征重构，提取出时间特征数据和空间特征数据；将时间特征数据#imgabs0#输入至第一MTS‑Mixers模块，得到第一预测结果；利用第一Concat模块将第一预测结果与空间特征数据进行特征拼接，得到第一拼接特征；将第一拼接特征输入至第二MTS‑Mixers模块，得到第二预测结果；采用稀疏自动编码对CVT历史二次输出时序数据进行特征提取，得到原始数据特征；利用第二Concat模块将原始数据特征与第二预测结果拼接，得到第二拼接特征；将第二拼接特征输入至第三MTS‑Mixers模块，预测出CVT误差状态。本发明对待测CVT的误差状态进行预测，及时发现超差CVT，进而保证电网运行的稳定性和安全性能。
-
公开(公告)号：CN119646694A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411459191.8
申请日：2024-10-18
Applicant: 天津大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司计量中心
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/2321 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06N3/0985 , G06N3/006 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种低压台区用电数据异常值检测方法，包括以下步骤：步骤1、通过低压台区安装的智能电表采集所有用户的用电数据；步骤2、对步骤1所采集的用电数据进行修复，填补空缺值；步骤3、基于步骤2修复后的用电数据，根据用户用电特性，对低压台区内用户进行分类；步骤4、基于不包含异常值的正常数据，建立正常数据训练的FPA‑CNN‑BiLSTM异常值检测模型；步骤5、通过步骤4训练的FPA‑CNN‑BiLSTM异常值检测模型，对包含异常值的测试集数据进行预测，计算预测误差，如果某个数据点的预测误差超过阈值，则将其标记为异常值。本发明能够提升低压台区智能电表数据的异常值检测精度。
-
公开(公告)号：CN119026906A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411104932.0
申请日：2024-08-13
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心
IPC: G06Q10/0635 , G06Q30/016 , G06Q50/06 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F18/26 , G06F123/02
Abstract: 本申请提供一种基于时序分析的电力营商服务风险防控方法及系统，涉及大数据挖掘分析技术领域，该方法包括：获取对应邻近的预设历史时间段的用户电力服务数据组；基于用户投诉特征聚类分析，以确定至少一个投诉风险聚类簇；根据各个投诉风险聚类簇确定对应各个用户信息的用户运营时序数据；根据不同的用户运营时序数据之间对应关键运营特征的运营相似度，筛选至少一组关联运营时序数据组；基于动态时间规整算法计算最小时序特征距离；根据最小时序特征距离筛选异常模式时序数据集，并根据异常模式时序数据集确定目标风险防控策略。由此，根据用户运营数据的时序特征制定个性化的防控策略，提高电力营商服务的满意度。
-
公开(公告)号：CN118051866B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410452604.3
申请日：2024-04-16
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司
Inventor： 高帅 , 姜振宇 , 白祎程 , 易忠林 , 刘学武 , 焦东翔 , 赵林 , 袁瑞铭 , 霍大伟 , 杨东升 , 杨大晟 , 燕凯 , 郭皎 , 张尹 , 魏学鹏 , 侯欣怡 , 赵思翔 , 岳巍澎 , 张宇弛 , 巨汉基 , 鲁观娜 , 吕言国 , 李文文 , 王慧楠 , 戚成飞 , 金铭鑫 , 李亮 , 周凤华 , 李超 , 王艳芹 , 詹俊男
IPC: G06F18/2433 , G01R35/02 , G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供一种电压互感器误差状态预测方法、预测终端及存储介质，采集CVT历史二次输出时序数据，并进行特征重构，提取出时间特征数据和空间特征数据；将时间特征数据#imgabs0#输入至第一MTS‑Mixers模块，得到第一预测结果；利用第一Concat模块将第一预测结果与空间特征数据进行特征拼接，得到第一拼接特征；将第一拼接特征输入至第二MTS‑Mixers模块，得到第二预测结果；采用稀疏自动编码对CVT历史二次输出时序数据进行特征提取，得到原始数据特征；利用第二Concat模块将原始数据特征与第二预测结果拼接，得到第二拼接特征；将第二拼接特征输入至第三MTS‑Mixers模块，预测出CVT误差状态。本发明对待测CVT的误差状态进行预测，及时发现超差CVT，进而保证电网运行的稳定性和安全性能。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118011308A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410412052.3
申请日：2024-04-08
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司
Inventor： 王亚超 , 戚成飞 , 韩迪 , 钟侃 , 崔文武 , 易忠林 , 焦东翔 , 刘学武 , 袁瑞铭 , 吴云利 , 李学超 , 薛一鸣 , 张捷靖 , 马川 , 王杰 , 郑思达 , 刘继鹏 , 岳巍澎 , 檀政 , 王义君 , 高建华 , 李隽 , 张宁 , 刘国敬 , 徐璐 , 郭皎 , 彭鑫霞 , 妙红英 , 沈琪伟 , 常牧涵
IPC: G01R35/04 , G01R31/00 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及充电桩检测领域，具体公开一种充电桩计量失准检测方法、系统、终端及介质，根据预设时间间隔周期性采集充电站电量量测值、各个充电桩电量量测值和各个充电桩的运行数据；将采集的若干组运行数据输入到已训练好的深度学习神经网络模型中，获得各个充电桩的交直流转换效率拟合值；根据所采集的充电站电量量测值、各个充电桩电量量测值，以及各个充电桩的交直流转换效率拟合值建立计量误差辨识模型；采用递推阻尼最小二乘算法对计量误差辨识模型进行求解，获得各个充电桩的计量误差；判断计量误差是否超过计量失准阈值，若是则判定充电桩计量失准。本发明提高计量误差检测的准确性，提高计量失准检测精度。
-
公开(公告)号：CN118868587A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410983951.9
申请日：2024-07-22
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司
Inventor： 高帅 , 姜振宇 , 白祎程 , 庞富宽 , 易忠林 , 刘学武 , 焦东翔 , 赵林 , 袁瑞铭 , 霍大伟 , 杨东升 , 杨大晟 , 燕凯 , 郭皎 , 钟侃 , 付春田 , 张尹 , 魏学鹏 , 侯欣怡 , 赵思翔 , 岳巍澎 , 张宇弛 , 巨汉基 , 鲁观娜 , 吕言国 , 李文文 , 王慧楠 , 戚成飞 , 金铭鑫 , 李亮 , 周凤华 , 李超 , 王艳芹 , 詹俊男
IPC: H02M1/32 , H02M1/088 , H02J3/36 , H02J3/38 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02J3/40 , G06F17/10 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及柔直流输电技术领域，具体提供一种柔直换流器控制方法、终端及存储介质，包括：获取电网电压，并基于所述电网电压解析电网的故障类型，所述故障类型包括平衡过电压故障和不平衡过电压故障；基于所述故障类型和电网的电压及电流计算有功功率和无功功率；将有功功率与无功功率的差值输入虚拟同步机，得到虚拟同步机的输出电压；基于故障类型和所述输出电压计算参考电压，将所述参考电压输入脉冲信号生成器得到开关信号，将所述开关信号输入柔直换流器中。本发明保证了柔直换流站换流器在平衡和不平衡过电压故障下完成高电压穿越，保证了柔直换流站换流器在一定时间内不脱网。
-
公开(公告)号：CN118760674A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410804593.0
申请日：2024-06-21
Applicant: 天津大学 , 国网冀北电力有限公司计量中心
IPC: G06F16/215 , G06F17/17 , G06F17/16 , G06F18/15 , G06N3/0455 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种面向电能质量数据的空缺值插补方法，包括如下步骤：步骤1、对电网监测点的电能质量数据进行采集；步骤2、对所采集的电网监测点的电能质量数据进行预补全；步骤3、通过VMD将预补全后的单维电能质量数据分解为周期项和分周期项；步骤4、针对于分解所得的具有低秩特性的周期项，构建基于核范数最小化的低秩矩阵补全模型，通过基于核范数最小化的低秩矩阵补全方法进行补全；步骤5、针对于非周期项，通过构建Transformer网络进行补全；步骤6、得到最终的电能质量数据补全结果。本发明能够实现精准补全。
-
公开(公告)号：CN119026906B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411104932.0
申请日：2024-08-13
Applicant: 国网冀北电力有限公司计量中心
IPC: G06Q10/0635 , G06Q30/016 , G06Q50/06 , G06F18/22 , G06F18/23 , G06F18/26 , G06F123/02
Abstract: 本申请提供一种基于时序分析的电力营商服务风险防控方法及系统，涉及大数据挖掘分析技术领域，该方法包括：获取对应邻近的预设历史时间段的用户电力服务数据组；基于用户投诉特征聚类分析，以确定至少一个投诉风险聚类簇；根据各个投诉风险聚类簇确定对应各个用户信息的用户运营时序数据；根据不同的用户运营时序数据之间对应关键运营特征的运营相似度，筛选至少一组关联运营时序数据组；基于动态时间规整算法计算最小时序特征距离；根据最小时序特征距离筛选异常模式时序数据集，并根据异常模式时序数据集确定目标风险防控策略。由此，根据用户运营数据的时序特征制定个性化的防控策略，提高电力营商服务的满意度。
-
公开(公告)号：CN118011308B
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410412052.3
申请日：2024-04-08
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司计量中心 , 国家电网有限公司
Inventor： 王亚超 , 戚成飞 , 韩迪 , 钟侃 , 崔文武 , 易忠林 , 焦东翔 , 刘学武 , 袁瑞铭 , 吴云利 , 李学超 , 薛一鸣 , 张捷靖 , 马川 , 王杰 , 郑思达 , 刘继鹏 , 岳巍澎 , 檀政 , 王义君 , 高建华 , 李隽 , 张宁 , 刘国敬 , 徐璐 , 郭皎 , 彭鑫霞 , 妙红英 , 沈琪伟 , 常牧涵
IPC: G01R35/04 , G01R31/00 , G06N3/0464 , G06N3/09 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及充电桩检测领域，具体公开一种充电桩计量失准检测方法、系统、终端及介质，根据预设时间间隔周期性采集充电站电量量测值、各个充电桩电量量测值和各个充电桩的运行数据；将采集的若干组运行数据输入到已训练好的深度学习神经网络模型中，获得各个充电桩的交直流转换效率拟合值；根据所采集的充电站电量量测值、各个充电桩电量量测值，以及各个充电桩的交直流转换效率拟合值建立计量误差辨识模型；采用递推阻尼最小二乘算法对计量误差辨识模型进行求解，获得各个充电桩的计量误差；判断计量误差是否超过计量失准阈值，若是则判定充电桩计量失准。本发明提高计量误差检测的准确性，提高计量失准检测精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
11
records
(took 0.068 seconds)
