一种基于概率神经网络的电网分区故障诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN111060779A

    公开(公告)日:2020-04-24

    申请号:CN201911143515.6

    申请日:2019-11-20

    申请人: 安徽大学

    IPC分类号: G01R31/08

    摘要: 本发明的一种基于概率神经网络的电网分区故障诊断方法及系统,可解决大电网故障诊断难度大的技术问题;本发明通过将大电网划分为小区域进行故障诊断,降低大电网故障诊断的难度。首先利用概率神经网络对分区的电网故障进行诊断,然后利用灰色关联度对重合区域的线路故障进行再分析,实现整个电网的精准故障诊断。本发明不仅能够诊断出非重合区域故障,而且能够准确诊断重合区域的故障。有效降低大电网故障诊断的复杂度,能够处理多种复杂故障情况,具有良好的故障诊断能力。

    一种基于概率神经网络的电网分区故障诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN111060779B

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN201911143515.6

    申请日:2019-11-20

    申请人: 安徽大学

    IPC分类号: G01R31/08

    摘要: 本发明的一种基于概率神经网络的电网分区故障诊断方法及系统,可解决大电网故障诊断难度大的技术问题;本发明通过将大电网划分为小区域进行故障诊断,降低大电网故障诊断的难度。首先利用概率神经网络对分区的电网故障进行诊断,然后利用灰色关联度对重合区域的线路故障进行再分析,实现整个电网的精准故障诊断。本发明不仅能够诊断出非重合区域故障,而且能够准确诊断重合区域的故障。有效降低大电网故障诊断的复杂度,能够处理多种复杂故障情况,具有良好的故障诊断能力。

    适应5G通信网络的配电网分布式差动保护方法及系统

    公开(公告)号:CN112865032A

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN202110040749.9

    申请日:2021-01-13

    IPC分类号: H02H7/26 H02J13/00

    摘要: 本发明的一种适应5G通信网络的配电网分布式差动保护方法及系统,包括首先,获取双侧配电站电流检测数据;其次,根据微分预测,限制电流采样值的波动范围,进而优化异常数据的幅值;再次,在获取对侧三相电流后,可根据采样时刻对本地三相电流与对侧三相电流进行插值同步;然后,根据本侧和对侧同一时刻对应的相同窗口长度内的同名相电流进行修正余弦系数计算;最后,根据通信数据丢包率、采样通道误差及采样时刻偏差获取修正余弦系数与整定值的大小关系,来判断配电线路是否发生故障,并启动相应的保护措施。该方法可以为不同容量等级的配电线路提供分布式差动保护,在处理基于无线通信网络的线路保护类问题时更有优势,能够满足工程需要。

    适应5G通信网络的配电网分布式差动保护方法及系统

    公开(公告)号:CN112865032B

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202110040749.9

    申请日:2021-01-13

    IPC分类号: H02H7/26 H02J13/00

    摘要: 本发明的一种适应5G通信网络的配电网分布式差动保护方法及系统,包括首先,获取双侧配电站电流检测数据;其次,根据微分预测,限制电流采样值的波动范围,进而优化异常数据的幅值;再次,在获取对侧三相电流后,可根据采样时刻对本地三相电流与对侧三相电流进行插值同步;然后,根据本侧和对侧同一时刻对应的相同窗口长度内的同名相电流进行修正余弦系数计算;最后,根据通信数据丢包率、采样通道误差及采样时刻偏差获取修正余弦系数与整定值的大小关系,来判断配电线路是否发生故障,并启动相应的保护措施。该方法可以为不同容量等级的配电线路提供分布式差动保护,在处理基于无线通信网络的线路保护类问题时更有优势,能够满足工程需要。