-
公开(公告)号：CN114077846A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111198766.1
申请日：2021-10-14
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
摘要： 本发明的一种基于RF‑LSTM的故障电流多域识别方法及存储介质，其中方法包括以下步骤，针对电弧故障平台，获取原始电流信号；对原始电流信号进行处理，进行核主成分分析提取第三主成分，然后对第三主成分信号进行时域、频域和能量域特征提取；接着用随机森林进行无偏预测重要性估计选择对应负载条件下的高相关特征；最后将筛选后的特征用作LSTM的特征输入，用于学习和训练，实现对故障电弧的多域识别。本发明的方法减少了计算量并且提高了检测速度和精度；结果表明，此方法可以准确的识别电弧故障。
-
公开(公告)号：CN112016732A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010209920.X
申请日：2020-03-23
申请人： 国网安徽省电力有限公司 , 安徽大学
摘要： 本发明的一种基于IRF和ODBSCAN的电力负荷频域预测方法及系统，可解决现有方法误差较大的技术问题。本发明提出基于改进的随机森林IRF(Improved Random Forest)和ODBSCAN(Optimized Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)的频域组合预测方法。首先，采用EWT(Empirical Wavelet Transform)分解负荷，得到不同的固有模态分量IMFs(Intrinsic Mode Functions)；其次，根据各分量特征采用合理的方法进行预测。其中，低频、中频分量采用IRF预测；高频分量具有不确定性，使用ODBSCAN根据气象因素温度和湿度聚类，再根据每类的样本特性选择处理方法。最后，叠加各分量的预测值，获取总的预测结果。根据某地市现场负荷数据进行实验，预测结果分别与EWT-IRF、EWT-RF(Random Forest)、EMD(Empirical Mode Decomposition)-IRF模型的预测结果进行对比，可以获得更佳的预测效果，体现实际负荷的变化规律。
-
公开(公告)号：CN110942205A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911232794.3
申请日：2019-12-05
申请人： 国网安徽省电力有限公司 , 安徽大学
摘要： 本发明提出了一种基于HIMVO-SVM的短期光伏发电功率预测方法。首先，为摆脱传统MVO算法易陷入局部优化的缺点，采用基于帐篷映射的混沌序列参与种群初始化；接着，在MVO算法的位置矢量更新中，引入了一种非线性惯性权值下降策略，并加入差分进化(DE)算法进行全局搜索，提出了HIMVO算法来寻优SVM参数；最后，采用所提方法在三种不同天气类型下进行仿真实验。预测结果与SVM、MVO-SVM方法对比，验证了HIMVO-SVM方法可有效提升短期光伏发电功率预测精度。
-
公开(公告)号：CN114077846B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202111198766.1
申请日：2021-10-14
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
IPC分类号： G06F18/243 , G06F18/2135 , G06F18/211 , G06N3/0442 , G06N3/09 , G01R31/08 , G01R31/12
摘要： 本发明的一种基于RF‑LSTM的故障电流多域识别方法及存储介质，其中方法包括以下步骤，针对电弧故障平台，获取原始电流信号；对原始电流信号进行处理，进行核主成分分析提取第三主成分，然后对第三主成分信号进行时域、频域和能量域特征提取；接着用随机森林进行无偏预测重要性估计选择对应负载条件下的高相关特征；最后将筛选后的特征用作LSTM的特征输入，用于学习和训练，实现对故障电弧的多域识别。本发明的方法减少了计算量并且提高了检测速度和精度；结果表明，此方法可以准确的识别电弧故障。
-
公开(公告)号：CN110942205B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN201911232794.3
申请日：2019-12-05
申请人： 国网安徽省电力有限公司 , 安徽大学
摘要： 本发明提出了一种基于HIMVO‑SVM的短期光伏发电功率预测方法。首先，为摆脱传统MVO算法易陷入局部优化的缺点，采用基于帐篷映射的混沌序列参与种群初始化；接着，在MVO算法的位置矢量更新中，引入了一种非线性惯性权值下降策略，并加入差分进化(DE)算法进行全局搜索，提出了HIMVO算法来寻优SVM参数；最后，采用所提方法在三种不同天气类型下进行仿真实验。预测结果与SVM、MVO‑SVM方法对比，验证了HIMVO‑SVM方法可有效提升短期光伏发电功率预测精度。
-
公开(公告)号：CN116865428A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310510024.0
申请日：2023-05-08
发明人： 戴长春 , 吴迪 , 汪伟 , 王吉文 , 李端超 , 张炜 , 张骏 , 俞斌 , 邵庆祝 , 于洋 , 孙辉 , 汪勋婷 , 张峰 , 季坤 , 朱思杰 , 赵创业 , 张玉祥 , 袁瑜 , 唐小平 , 陈雨 , 桂华 , 张哲民
摘要： 一种有源配电网区域集中模式故障快速自愈方法及系统，属于电力系统配电自动化技术领域，本发明的技术方案针对新型电力系统下多源网络，通过区域自愈控制终端汇集到配电终端的相关信息，实现故障定位、隔离，结合各个电源点特性、剩余容量、带载能力等，选择最优的方式进行非故障区域供电，实现线路自愈、恢复；本发明的技术方案在5G或光纤的通讯条件下，可实现300ms以内的自愈恢复供电，解决了现有的配电网故障自愈方法自愈时间长、时效性差的问题，自动化程度高，人为干预少，具有很高的推广价值。
-
公开(公告)号：CN116707125A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310510038.2
申请日：2023-05-08
发明人： 汪伟 , 吴迪 , 王吉文 , 戴长春 , 李端超 , 张炜 , 张骏 , 俞斌 , 邵庆祝 , 于洋 , 孙辉 , 汪勋婷 , 张峰 , 季坤 , 朱思杰 , 赵创业 , 张玉祥 , 袁瑜 , 唐小平 , 陈雨 , 王夷夷 , 李雪
摘要： 一种有源配电网区域集中模式配网架构的故障隔离方法，属于电力系统配电自动化技术领域，解决如何能快速、准确地识别线路故障类型并进行隔离，以减小停电范围的问题；本发明针对新型电力系统复杂的网架结构，利用通信网络建立区域主站和配电终端之间的纵向通信，依据现有GOOSE的通信机制实现区域主站和配电终端间的信息流交互机制，并制定二者之间的信息交互点表，配终端装置的间隔单元之间交叉连接，实现交叉、手拉手式连接，且通过本侧与对侧间隔单元的过流开放状态以及过流信息相结合的故障辨识进行故障定位及隔离；本发明能够准确判别故障，实现定位、隔离且安全可靠的方法。
-
公开(公告)号：CN115459203B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202211145501.X
申请日：2022-09-20
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 武汉大学 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 南京南瑞继保工程技术有限公司
发明人： 孙辉 , 龚庆武 , 彭勃 , 俞斌 , 张军 , 刘孝辉 , 张豪杰 , 乔卉 , 刘栋 , 高博 , 徐斌 , 汪玉 , 丁津津 , 张峰 , 汪勋婷 , 谢毓广 , 王同文 , 谢民 , 汪伟 , 邵庆祝 , 罗沙 , 谢佳 , 张骏 , 于洋 , 李晓彤
IPC分类号： H02H1/00 , H02J3/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种特高压直流阀短路保护快速整定方法及装置，所述方法包括：选取特高压直流运行方式；在每种运行方式下，分别就区内故障和近点区外故障仿真出一组故障数据；每种运行方式所对应的启动电流Isc_set和制动电流比例系数k_set分别选择划分好的区间中的一个作为最终取值区间；通过卷积神经网络学习运行方式与每种运行方式对应的定值区间之间的配合关系，得到最终的神经网络模型；实时采集运行方式对应的特征量，输入神经网络模型，得到对应的定值区间；本发明的优点在于：克服传统经验方法定值单一、适应性差的问题，提高保护动作的可靠性，保障特高压直流系统的安全稳定运行。
-
公开(公告)号：CN113792636B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202111042902.8
申请日：2021-09-07
申请人： 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司检修分公司 , 东南大学 , 南京南瑞继保工程技术有限公司
发明人： 俞斌 , 王同文 , 孙辉 , 张军 , 王鹏 , 章昊 , 汤伟 , 谢民 , 汪伟 , 张骏 , 于洋 , 邵庆祝 , 丁津津 , 翁凌 , 刘之奎 , 贺成成 , 李腾 , 肖华锋 , 刘孝辉 , 周奕帆
IPC分类号： G06F18/2411 , G06F18/2131 , G01R31/00 , G01R31/52 , G01R31/62 , G01R31/72
摘要： 基于故障录波的特高压直流输电换流变隐性故障预测方法，属于电力系统中高压直流输电继电保护技术领域，解决如何借助故障录波数据对换流变绕组常见的隐性故障进行快速地检测和预测的问题，首先在COMTRADE录波数据中提取换流变的阀侧电压和网侧电压电流，接着使用傅里叶分解提取其中的基波分量，再使用椭圆法构造换流变运行椭圆曲线，并求出其离心率参数与健康换流变进行比对，最后使用SVM对绕组故障类型进行分类预测；仅使用变压器运行过程中记录的电压电流录波数据，不需要对变压器增设额外的传感器；针对性地对特高压直流输电系统中换流变压器的绕组匝间短路和轴向位移进行故障诊断，有助于及时安排变压器的检修工作。
-
公开(公告)号：CN115774933A
公开(公告)日：2023-03-10
申请号：CN202211510235.6
申请日：2022-11-29
IPC分类号： G06F30/20 , H02H1/00 , G06Q50/06 , G06F17/18 , G06F111/08 , G06F111/04 , G06F113/04
摘要： 本发明公开一种基于分布估计算法的配电网保护布点优化算法，根据配电网的拓扑结构以及继电保护的布点情况，生成进化群体的初始种群，然后评估初始种群的适应度，也就是根据目标函数计算每个个体的适应度，即计算保护布点方案的保护投资、维护费用，以及停电损失费用；并以供电可靠性为约束条件，对个体进行筛选。然后依据新的概率模型，生成新的进化种群，进行下一次的迭代，直到满足结束条件。本发明以经济性最优为目标，包括保护投资、维护费用，计及光伏、储能孤岛形成的停电损失费用，供电可靠性为约束，选取系统平均供电可用率为供电可靠性指标，考虑分布式电源接入的影响，对配电网保护布点进行优化。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
180 条记录 (耗时 0.08 秒)