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公开(公告)号：CN113109665B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202110348976.8
申请日：2021-03-31
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 四川大学
摘要： 本发明涉及电网技术领域，公开了一种基于正序分量相位差的电压暂降源定位方法，包括以下步骤：从电网监测装置中提取某次电压暂降事件中记录到的三相电压和三相电流的波形，进行采样得到数据，将得到的数据通过对称分量法处理得到三相基频正序电压与三相基频正序电流，并计算所得三相基频正序电压与三相基频正序电流之间的相位差，绘制得到此相位差关于时间的变化曲线，根据绘制得到的曲线，若该曲线中第一个峰值极性为正，那么此次电压暂降事件的暂降源位于电网监测装置的上游，若该曲线中第一个峰值极性为负，那么此次电压暂降事件的暂降源位于电网监测装置的下游；本发明具有判断方法简便、适用性广、精准度高的特点。(56)对比文件Raj Kumar.Symmetrical componentsbased technique for power quality eventdetection and classification《.2014 IEEEInternational Conference on PowerElectronics, Drives and Energy Systems(PEDES)》.2015,无.
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公开(公告)号：CN113791275B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202111006426.4
申请日：2021-08-30
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 四川大学
IPC分类号： G06F11/00
摘要： 本发明涉及一种单相谐波数据丢失的修复方法，包括以下步骤：S1:构建基于谱图理论的谐波数据修复模型；S2:建立图拉普拉斯矩阵，并基于图拉普拉斯矩阵简化谐波数据修复模型；S3:利用合并K均值聚类算法对发生数据丢失的关注节点的先验信息进行聚类，建立图信号阈值向量，并进一步建立关注节点先验信息模型；S4:初始Bregman迭代算法化参数，求解谐波数据修复模型，得到未知图信号Sunknown；S5:通过领域平均法将合并K均值算法的阈值向量和未知图信号Sunknown联系起来，完成谐波数据的修复。本发明减少了不同相位测量单元之间的数据依赖性，并且不需要相位测量单元的优化策略，能够快速有效的回复丢失数数据，提高数据回复效率。
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公开(公告)号：CN113791275A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111006426.4
申请日：2021-08-30
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 四川大学
摘要： 本发明涉及一种单相谐波数据丢失的修复方法，包括以下步骤：S1:构建基于谱图理论的谐波数据修复模型；S2:建立图拉普拉斯矩阵，并基于图拉普拉斯矩阵简化谐波数据修复模型；S3:利用合并K均值聚类算法对发生数据丢失的关注节点的先验信息进行聚类，建立图信号阈值向量，并进一步建立关注节点先验信息模型；S4:初始Bregman迭代算法化参数，求解谐波数据修复模型，得到未知图信号Sunknown；S5:通过领域平均法将合并K均值算法的阈值向量和未知图信号Sunknown联系起来，完成谐波数据的修复。本发明减少了不同相位测量单元之间的数据依赖性，并且不需要相位测量单元的优化策略，能够快速有效的回复丢失数数据，提高数据回复效率。
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公开(公告)号：CN113792767A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110995503.7
申请日：2021-08-27
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 四川大学
摘要： 本发明涉及一种基于图信号处理的负荷用电特征监测分析法，包括以下步骤：S1：获取用户总有功功率数据，并构建图邻接矩阵；S2：采用合并K均值聚类算法对目标设备负荷曲线的先验信息进行聚类，构图信号；S3：利用增广拉格朗日迭代算法迭代求解图信号的重构无约束优化函数，重构出用电设备未知部分的图信号：S4：将图信号还原为功率信号，若所有负荷均完成图信号重构，则输出全部特征分析结果，否则，将该功率信号从总功率信号中除去得到新的总功率信号，返回执行S1。本发明可以快速有效完成负荷用电特征监测分析。
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公开(公告)号：CN113109664A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110348974.9
申请日：2021-03-31
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 四川大学
摘要： 本发明涉及一种基于小波奇异熵的电压暂降源定位方法，包括以下步骤：对应电网上下游节点间隔设置监测装置，电压暂降事件发生后，读取各监测装置上的电路数据；通过各节点电压暂降时和暂降后的电路数据，获取各节点各时刻的加权瞬时功率；由各节点各时刻的加权瞬时功率组成各节点的加权瞬时功率信号；对各节点的加权瞬时功率信号分别依次进行小波变换、奇异值分解和信息熵处理，得到得到各节点加权瞬时功率信号的小波奇异熵；寻找各节点最优小波奇异熵；根据各节点最优小波奇异熵判断电压暂降源位置。本发明采用信息熵的思想，熵值越大，则不确定度越大，根据电网中各节点熵值的变化能够确定电压暂降源的位置。
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公开(公告)号：CN113013879A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110348980.4
申请日：2021-03-31
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 四川大学
摘要： 本发明公开了配电网电压暂降影响域技术领域的一种基于Neo4j的配电网电压暂降影响域分析方法及其可视化系统，能够针对电压暂降事件进行综合管理，通过采用图数据库的方式，将电压暂降相关信息通过图的形式存储起来，更加符合电力系统拓扑结构形式，通过构建该系统，可以实时可视化由电压暂降造成危害的范围，便于工作人员将其结果作为电能质量目标控制和改善电力设计的参考，有利于指导供电点电压暂降水平进行有效的电压暂降治理，通过使用Neo4j图数据库极大地增强了数据检索和数据更新的效率，适用于大量数据的配电网电压暂降影响域及其可视化分析。
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公开(公告)号：CN113791305A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111006416.0
申请日：2021-08-30
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 四川大学
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明涉及一种谐波源定位量测装置的配置优化方法，包括以下步骤：步骤S1:获取量测装置的初始配置方案，并且计算系统母线不可观数目；步骤S2：进行初始化，定义初始温度、温度的降低速度、搜索空间和每个温度的迭代次数；步骤S3：迭代生成量测装数数目与预设值相等配置方案，并且计算该方案的系统母线不可观数目；步骤S4：采用准则，对新的量测装置配置方案进行判断，判断搜索空间是否完全搜索完毕，如果是，则`执行S5；否则，返回执行S3；步骤S5:判断是否满足了终止条件，若满足，则结束运算，输出最优配置方案；否则，按预设比例降低温度T，返回执行步骤S3。本发明可以对电能质量监测装置的布局进行优化。
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公开(公告)号：CN112052887B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010865705.5
申请日：2020-08-25
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 四川大学
IPC分类号： G06F18/23213 , G06F16/2458 , G06F16/22 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种基于关联规则的电压暂降严重度评估方法，包括以下步骤：通过K‑MEANS聚类算法将电压暂降的特征属性划分为若干个聚类；根据历史数据库，通过DHP算法挖掘电压暂降的特征属性与严重度的关联规则，得到关联规则数据库；根据关联规则数据库，计算同一特征属性的不同聚类之间的可替换系数；根据所述可替换系数，计算实际场景与关联规则的匹配度；根据匹配度最高的关联规则，评估实际场景的严重度。
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公开(公告)号：CN113109665A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110348976.8
申请日：2021-03-31
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 四川大学
摘要： 本发明涉及电网技术领域，公开了一种基于正序分量相位差的电压暂降源定位方法，包括以下步骤：从电网监测装置中提取某次电压暂降事件中记录到的三相电压和三相电流的波形，进行采样得到数据，将得到的数据通过对称分量法处理得到三相基频正序电压与三相基频正序电流，并计算所得三相基频正序电压与三相基频正序电流之间的相位差，绘制得到此相位差关于时间的变化曲线，根据绘制得到的曲线，若该曲线中第一个峰值极性为正，那么此次电压暂降事件的暂降源位于电网监测装置的上游，若该曲线中第一个峰值极性为负，那么此次电压暂降事件的暂降源位于电网监测装置的下游；本发明具有判断方法简便、适用性广、精准度高的特点。
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公开(公告)号：CN112052887A
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN202010865705.5
申请日：2020-08-25
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 四川大学
IPC分类号： G06K9/62 , G06F16/2458 , G06F16/22 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种基于关联规则的电压暂降严重度评估方法，包括以下步骤：通过K‑MEANS聚类算法将电压暂降的特征属性划分为若干个聚类；根据历史数据库，通过DHP算法挖掘电压暂降的特征属性与严重度的关联规则，得到关联规则数据库；根据关联规则数据库，计算同一特征属性的不同聚类之间的可替换系数；根据所述可替换系数，计算实际场景与关联规则的匹配度；根据匹配度最高的关联规则，评估实际场景的严重度。
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