基于模型数据融合的设备级数字孪生体构建方法

    公开(公告)号:CN119578067A

    公开(公告)日:2025-03-07

    申请号:CN202411646018.9

    申请日:2024-11-18

    Abstract: 本发明提供了一种基于模型数据融合的设备级数字孪生体构建方法,属于再生能源调度技术领域,采集光伏发电、风力发电和储能设备的运行数据与外部环境数据;对所述运行数据和所述外部环境数据进行数据清洗和数据标准化处理;构建光伏发电设备的数字孪生体,利用所述外部环境数据、光伏发电设备的运行数据和历史发电数据对光伏发电设备的数字孪生体进行动态调整;构建风力发电设备的数字孪生体;构建储能设备的数字孪生体。优点在于:通过多源数据融合,实现设备的精细化建模与动态优化,确保设备状态的精准反映与调控;通过多源数据融合,实现设备的精细化建模与动态优化,确保设备状态的精准反映与调控。

    用于智能电网系统的电网故障检测定位方法及系统

    公开(公告)号:CN119492958A

    公开(公告)日:2025-02-21

    申请号:CN202411770371.8

    申请日:2024-12-04

    Abstract: 本发明提供一种用于智能电网系统的电网故障检测定位方法及系统,该方法包括如下步骤:采集配电线路发生故障时的故障行波信号;预处理故障行波信号,得到预处理后的目标故障行波信号;对目标故障行波信号进行行波前沿检测,确定故障行波信号的信号到达时间;通过频域分析方法和时域分析方法从目标故障行波信号中提取故障信号特征;结合故障信号特征和信号到达时间估计发生故障的故障线路的故障线路特性;通过特征识别模型输出故障线路的线路类型和故障类型;基于线路类型和故障类型并利用决策树算法选择最优故障定位算法;根据目标故障行波信号并采用最优故障定位算法确定故障线路的线路位置。本发明具有根据线路类型智能选择最优定位算法的效果。

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