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公开(公告)号：CN117914170A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311556591.6
申请日：2023-11-21
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 中国农业大学
IPC分类号： H02M7/487 , H02M7/5387 , H02M7/5395 , H02M1/088
摘要： 基于多谐振及虚拟阻抗的并网变换器中点电压控制方法及系统，获取三相四桥臂变换器中点电压和电流dq0分量；获取三相四桥臂变换器中点的0轴电流分量经零序虚拟阻抗得到的压降；电压外环控制中，以0轴电压分量的定值、压降为正输入量，中点的0轴电压分量为负输入量，经多比例谐振控制得到电流内环控制的0轴电流分量给定值；电网电压与变换器输出电压d、q轴分量的差值，经多比例谐振控制器分别得到对应的电流，与输出电压q、d轴分量经电容耦合到d轴形成的电流分量的差值作为电流内环控制的q、d轴电流分量给定值。针对三相四线制并网变换器，引入多比例谐振及虚拟阻抗控制减小中点电压及其脉动。
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公开(公告)号：CN117638788A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311574321.8
申请日：2023-11-23
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司
发明人： 汪自虎 , 王文天 , 李蕊 , 蒋涛 , 陈雪薇 , 刘政生 , 惠慧 , 许自强 , 冯隆基 , 王铭 , 张国利 , 瞿诚 , 胡磊 , 谢超 , 林鹤 , 王秀 , 刘姝嫔 , 李鹏丽 , 赵阳
摘要： 光伏接入配电网漏电保护动作判断方法及系统，利用漏电流的统计特征量判断所采集的漏电流是否为异常漏电流，当异常漏电流的谐波分量存在能量突变时，则判定发生触电故障，异常漏电流为人体触电漏电流，令漏电流保护动作并人工清理故障；判定未发生触电故障时，异常漏电流不大于漏电流保护动作标准定值时判定为正常非触电漏电流，漏电流保护不动作；异常漏电流大于漏电流保护动作标准定值时判定为异常非触电漏电流，对异常非触电漏电流进行处理，使得异常非触电漏电流的有效值小于漏电流保护动作标准定值，漏电流保护不动作。本发明能识别出漏电流与人体触电电流，因此达到光伏正常漏电不动作的效果。
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公开(公告)号：CN115618261A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211156808.X
申请日：2022-09-22
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/2135 , G06F18/211 , G06N3/006 , G06N20/10
摘要： 本发明涉及故障识别技术领域，尤其涉及一种基于NCA与SSA‑KELM的光伏接入配电网漏电识别方法，步骤包括：采集光伏接入配电网不同状态下剩余电流数据；对采集的剩余电流数据进行特征量提取；对提取的特征进行预处理；利用基于近邻成分分析法NCA对预处理后的特征进行筛选；利用筛选后的特征训练核极限学习机KELM模型同时利用麻雀搜索算法SSA对KELM模型的参数进行优化，进而得到SSA‑KELM漏电识别模型；将待测试的剩余电流特征样本输入SSA‑KELM模型中进行输出类别识别，从而得到待测试样本的漏电类型。本发明能够准确地识别光伏接入配电网的漏电故障类型。
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公开(公告)号：CN114021424B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111150656.8
申请日：2021-09-29
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种基于PCA‑CNN‑LVQ的电压暂降源识别方法，包括以下步骤：步骤1，构建并训练PCA‑CNN‑LVQ模型：步骤101，采集电压暂降源的电压暂降数据作为样本；步骤102，采用主成分分析法PCA对电压暂降数据进行降维；步骤103，将降维后的电压暂降数据输入到卷积神经网络CNN中提取电压暂降数据特征；步骤104，将电压暂降数据特征输入到学习矢量量化神经网络LVQ中对LVQ进行分类训练；步骤2，通过训练好的PCA‑CNN‑LVQ模型对待识别的电压暂降数据进行分类，得到待识别电压暂降数据的电压暂降类型。本发明提升识别电压暂降类型的准确性。
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公开(公告)号：CN115639405A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211126736.4
申请日：2022-09-16
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC分类号： G01R27/02
摘要： 本发明提供一种计量箱内接线阻抗检测方法，包括以下步骤：步骤1，获取计量箱进线处各相线的电流和电压数据以及计量箱内各电能表的电流和电压数据；步骤2，获得各电能表与所处计量箱进线处各相线的连接关系；步骤3，获得台区变压器、分支箱、计量箱和电能表之间的线路拓扑关系；步骤4，计算各电能表的计量箱内接线阻抗；本发明能够获得各电能表的计量箱内接线阻抗，即获得电能表和计量箱进线处之间的线路阻抗，可以准确定位计量箱内存在线路老化或器件松动情况的线路，从而可以降低计量箱内线路阻抗的检测难度，并提高准确率。
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公开(公告)号：CN115575703A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211136460.8
申请日：2022-09-19
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
摘要： 基于SARIMA与同时率的台区可开放容量计算方法，包括以下步骤：台区三相有功功率数据的获取与预处理；建立SARIMA台区负荷功率预测模型；建立台区动态同时率库；对某个月进行负荷预测，并从动态同时率库中选取最大的同时率预测计算得到当月的台区可开放容量。本发明方法建立台区动态同时率库，来代替现有传统可开放容量计算方法中的固定常数配置系数，能够合理的调整该配置系数，提高计算准确性；另外，采用SARIMA模型的台区功率预测模型来对台区未来负荷峰值进行预测，并以对应年份的负荷峰值预测值作为变压器可开放容量的数据，能有效避免现有算法中直接使用历史数据作为可开放容量数据导致的变压器重载或轻载的情况，进而提高电力系统的经济性和安全性。
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公开(公告)号：CN115453442A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202210942100.0
申请日：2022-08-08
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC分类号： G01R35/04
摘要： 本发明提供一种集中表箱电能表准确度失准计算方法，包括以下步骤：步骤1，周期性获得表箱的走字电量数据；步骤2，判断走字电量数据的有效性；步骤3，获得组数与表箱内电能表数量相同的有效数据；步骤4，获得各电能表的失准恢复系数；步骤5，获得各电能表的准确度误差；本发明能够实现对电能表准确度失准数据进行计算；将本发明计算所得准确度失准数据与电能表允许的准确度失准数据范围进行比较，从而可以判断电能表的准确度是否失准。
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公开(公告)号：CN114021424A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111150656.8
申请日：2021-09-29
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明公开一种基于PCA‑CNN‑LVQ的电压暂降源识别方法，包括以下步骤：步骤1，构建并训练PCA‑CNN‑LVQ模型：步骤101，采集电压暂降源的电压暂降数据作为样本；步骤102，采用主成分分析法PCA对电压暂降数据进行降维；步骤103，将降维后的电压暂降数据输入到卷积神经网络CNN中提取电压暂降数据特征；步骤104，将电压暂降数据特征输入到学习矢量量化神经网络LVQ中对LVQ进行分类训练；步骤2，通过训练好的PCA‑CNN‑LVQ模型对待识别的电压暂降数据进行分类，得到待识别电压暂降数据的电压暂降类型。本发明提升识别电压暂降类型的准确性。
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公开(公告)号：CN117520803B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311378586.0
申请日：2023-10-23
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC分类号： G06F18/2113 , B60L53/60 , B60L53/62 , G06F18/214 , G06N3/0499 , G06N3/006 , G06N3/08
摘要： 本申请提供了一种充电桩故障诊断方法、计算机可读介质及设备，其中，方法为基于自适应特征模态分解与核极限学习机(Adaptive feature mode decomposition–Kernel extreme learning machine,AFMD‑KELM)的充电桩故障诊断方法，包括：(1)数据获取与准备；(2)信号自适应分解；(3)故障特征筛选；(4)充电桩故障诊断模型搭建与训练；(5)充电桩故障诊断。本发明将采集到的充电桩传感器信号可以自适应地分解为多个特征分量，根据重要性刻画指标选择出其中重要的特征，提取信号中有效信息并减少噪声的干扰。利用金枪鱼群优化的核极限学习机将提取的特征进行分类，进一步提高充电桩故障诊断的准确率。
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公开(公告)号：CN116127343A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211489134.5
申请日：2022-11-25
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司
IPC分类号： G06F18/2321 , G06F18/22 , G06F18/213
摘要： 一种基于电压序列相似性的户变关系与相别识别方法及系统，方法包括：采集台区内的各用户的日电压数据构建电压序列；基于改进的APAA算法从电压序列中获取不同类型的特征点，根据各类特征点的数量选择不同类型的特征点对电压序列进行降维重构，获得各用户的电压特征序列；引入动态时间规整距离，利用基于密度的聚类算法对各用户的电压特征序列进行聚类，获得户变关系聚类簇。本发明通过改进的APAA算法排除因不确定波动过小而出现的误扰动后，提取能够反映电压序列特征信息的低维向量；再利用改进的基于密度的聚类算法对所提取的特征向量进行聚类分析，能够准确的识别台区的户变关系和相别关系，保障识别准确率，减少人力的大量投入。
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