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公开(公告)号：CN215500100U
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202121567347.6
申请日：2021-07-12
摘要： 本实用新型属于电气检测设备技术领域，尤其为一种移动式变电站改扩建多环节验证测试装置，包括用于集存的测试机壳，所述测试机壳的内侧设有用于验证测试的测试主机组；通过将测试主机组集成安装于测试机壳内方便于集中携带时的使用，且通过转动活板对定位卡块阻隔，通过限位卡块插入凹槽内限位，保证对测试主机组安装时的稳定性，且需要独立拆分时，操作人员通过将操作钩拉动活块使限位卡块从凹槽的内侧脱出，之后通过转动座和连接轴的转动配合将转动活板旋转，使转动活板不再与定位卡块的外壁接触，解除对定位卡块的阻隔，之后通过将定位卡块拉动脱出，即可在单独使用时对测试主机组独立分离，从而可有效提高适用性。
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公开(公告)号：CN117094475A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311347643.9
申请日：2023-10-18
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司宿州供电公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F17/10 , G06F17/18
摘要： 本发明属于配电网故障分析领域，涉及到一种电力配电网故障分析系统，通过设置指定区域信息获取模块、配电网故障发生频次分析模块、配电网故障气象诱发分析模块、配电网运行故障分析模块、配电网故障概率评估模块和云数据库，本发明旨在对电力配电网故障发生前阶段进行优化分析，为指定区域配电网后续的运营和维护提供更可靠的决策依据，其将指定区域配电网在未来设定时间段内各故障类型的发生概率权重、气象诱发影响系数和运行故障风险系数三个方面结合，更准确地分析指定区域配电网在未来设定时间段内各故障类型的发生概率，实现各故障类型未来发生趋势的细致化分析，进一步保障配电网的运行安全。
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公开(公告)号：CN117094475B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311347643.9
申请日：2023-10-18
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司宿州供电公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F17/10 , G06F17/18
摘要： 本发明属于配电网故障分析领域，涉及到一种电力配电网故障分析系统，通过设置指定区域信息获取模块、配电网故障发生频次分析模块、配电网故障气象诱发分析模块、配电网运行故障分析模块、配电网故障概率评估模块和云数据库，本发明旨在对电力配电网故障发生前阶段进行优化分析，为指定区域配电网后续的运营和维护提供更可靠的决策依据，其将指定区域配电网在未来设定时间段内各故障类型的发生概率权重、气象诱发影响系数和运行故障风险系数三个方面结合，更准确地分析指定区域配电网在未来设定时间段内各故障类型的发生概率，实现各故障类型未来发生趋势的细致化分析，进一步保障(56)对比文件王浩鸣;唐翀;吴莉萍;杨磊;姚瑛;刘洪.基于设备状态评价的配电网动态可靠性评估.电力系统及其自动化学报.2017,(07),全文.陈彬;陈敏维;庞清乐.基于粗糙集理论的配电网故障风险评估.电气应用.2015,(05),全文.王辉;郝丽丽;黄梅;张圣健;吉宇;陈乾;方鑫.基于历史故障信息的配电网设备故障概率建模.电力自动化设备.2020,(03),全文.
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公开(公告)号：CN116754901B
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311049486.3
申请日：2023-08-21
申请人： 安徽博诺思信息科技有限公司 , 国网安徽省电力有限公司宿州供电公司
摘要： 本发明属于配电网故障分析领域，具体公开提供的一种基于快速定位的配电网故障分析管理平台，包括：采用层级递进的方式对故障区域进行逐一排查，对故障区域内的各种设备和线路进行检测，更加全面地了解配电网的情况，提高了故障检测的全面性和精准性，进而能够及时采取措施进行修复或更换设备等操作。采用自动化的方法，结合历史数据对各电力设备和线路相关数据进行解析，不需要人工干预，可以减少人力投入和操作风险，同时提高了故障检测的及时性，可以快速找到故障点并定位其原因，及时发现和解决故障问题，从而保障电力系统的正常运行，提高电力系统的可靠性和稳定性，降低电力系统断电风险。
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公开(公告)号：CN116754901A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202311049486.3
申请日：2023-08-21
申请人： 安徽博诺思信息科技有限公司 , 国网安徽省电力有限公司宿州供电公司
摘要： 本发明属于配电网故障分析领域，具体公开提供的一种基于快速定位的配电网故障分析管理平台，包括：采用层级递进的方式对故障区域进行逐一排查，对故障区域内的各种设备和线路进行检测，更加全面地了解配电网的情况，提高了故障检测的全面性和精准性，进而能够及时采取措施进行修复或更换设备等操作。采用自动化的方法，结合历史数据对各电力设备和线路相关数据进行解析，不需要人工干预，可以减少人力投入和操作风险，同时提高了故障检测的及时性，可以快速找到故障点并定位其原因，及时发现和解决故障问题，从而保障电力系统的正常运行，提高电力系统的可靠性和稳定性，降低电力系统断电风险。
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公开(公告)号：CN116823230A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202311054927.9
申请日：2023-08-22
申请人： 安徽博诺思信息科技有限公司 , 国网安徽省电力有限公司宿州供电公司
IPC分类号： G06Q10/20 , G01R31/08 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于调度数据网的配电网故障状态提取方法。该一种基于调度数据网的配电网故障状态提取方法，包括以下步骤：S1，指定配电网特性调度数据的获取；S2，指定配电网各组件运行状态的解析；S3，指定配电网各设备运行状态的解析；S4，指定配电网各节点运行状态的解析；S5，提取故障状态采取修复措施。本发明通过调度数据网获取指定配电网的特性调度数据，并结合特性调度数据对指定配电网的数据依据节点、设备和组件的分层级处理和计算，且针对计算结果采取多级判断，使故障状态判断结果更加详细，达到了分层级筛查故障位置快速找到具体故障状态，解决了现有技术中存在难以自动提取出详细故障状态的问题。
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公开(公告)号：CN116520186A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211619505.7
申请日：2022-12-15
摘要： 本发明公开了一种采用SSA‑LSTM神经网络的UHVDC输电线路接地故障区域识别方法及系统。具体地，首先截取选定数据采样点故障后特定时间窗口波形数据，通过基于sym8的小波包进行4级分解得到其能量熵并构成特征矩阵；使用麻雀搜索算法优化LSTM神经网络隐藏单元数目、最大训练周期、初始学习率三个超参数，得到经过优化的SSA‑LSTM神经网络模型，并使用训练集进行训练；继而输入特征矩阵至经过训练的SSA‑LSTM神经网络，判断出该波形属于何种情况，从而达到故障区域识别的目的。大量仿真测试表明，该方法准确度可达90％以上。按本发明公开的方法，可以针对故障录波数据判断直流输电线路区内外故障，有助于故障后快速地进行排查、定位、检修等工作。
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公开(公告)号：CN115860327A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211453201.8
申请日：2022-11-21
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 , 秦亮 , 周思涵 , 彭勃 , 俞斌 , 张军 , 刘孝辉 , 王晶 , 刘开培 , 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 , 张骏 , 于洋
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06F17/10 , G06N3/092 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了基于深度强化学习的换流站异常数据注入检测方法及装置，所述方法包括：建立换流站的状态空间模型；向换流站注入异常数据，获得受异常数据攻击的测量值；获取换流站异常数据注入的即时观察值；构建基于深度强化学习的DQN模型并训练该模型得到最优的模型；将换流站的即时观察值输入最优的模型判定系统是否被注入异常数据，当被注入异常数据时发出警报，当未被注入异常数据时允许系统继续运行；本发明的优点在于：实现针对换流站是否受到异常数据注入的检测和判定，及时预警，保证系统安全运行。
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公开(公告)号：CN115587475A
公开(公告)日：2023-01-10
申请号：CN202211144658.0
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： 彭勃 , 孙辉 , 龚庆武 , 俞斌 , 张军 , 刘孝辉 , 乔卉 , 刘宇翔 , 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： G06F30/20 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/04 , G06N3/08 , H02J3/00 , H02J3/36 , G06F111/08
摘要： 本发明公开了一种特高压直流换流站暂态过电压快速预测方法及装置，所述方法包括：对影响交流母线暂态压升的状态量进行关联度分析得出多种对交流母线暂态压升有影响的关键性因素，并确认其作为特征量输入值；基于特征量输入值及其对应的换流站交流母线电压以及暂态过电压的分类构建样本集；基于样本集，通过卷积神经网络学习特征量输入值与暂态过电压分类之间的配合关系，得到最终的神经网络模型；采集交流母线暂态压升对应的特征量，输入神经网络模型，预测得到对应的暂态过电压分类；本发明的优点在于：能够进行暂态过电压的预测分析且暂态过电估算计算时间短、估算结果误差小。
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