一种基于断路器的主动注入式自适应重合闸及测距方法

    公开(公告)号:CN117895422A

    公开(公告)日:2024-04-16

    申请号:CN202311645231.3

    申请日:2023-12-04

    IPC分类号: H02H3/06 H02H7/26 H02H1/00

    摘要: 本发明涉及一种基于断路器的主动注入式自适应重合闸及测距技术,包括以下步骤:步骤(1)断路器跳闸完成隔离故障后,两个断路器中的电容C1和C2对所在故障点放电,向故障线路注入负阶跃信号,在阶跃信号的作用下,产生行波;步骤(2)行波沿传输线传播时,在波阻抗发生变化的点处发生折射和反射,利用首个反射波的识别进行故障性质的识别;步骤(3)若故障判定为瞬时故障,则进行重合闸;若故障判定为永久故障,则进行故障测距,以便于检修。相较于传统的故障测距方法,本发明无需测定波速,不需要专门配置波速测定装置。此外,在进行重合闸或者测距时,断路器也不需要保持严格的时钟同步。显然,投资成本得到降低。

    基于扩展边界的柔性直流输电网区域纵联保护方法及装置

    公开(公告)号:CN117410945A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311341070.9

    申请日:2023-10-17

    IPC分类号: H02H7/26

    摘要: 本发明涉及一种基于扩展边界的柔性直流系统区域纵联保护方法及装置,包括以下步骤:确定保护动作时间tDW;确定tDW内保护测量点,计算电压故障分量;根据保护测量点的电压故障分量,在tDW内获取起动判据、方向识别判据、选极判据、雷击闭锁判据的判定结果;根据所述判定结果获取相邻测点信息,形成区域保护的配合。本发明对采样率要求低,无需大量的数据传输,在高阻故障和强噪声下,以及边界特性削弱时仍具有较高的灵敏性和可靠性。

    基于数学形态学的柔性直流输电系统线路保护方法

    公开(公告)号:CN117410944A

    公开(公告)日:2024-01-16

    申请号:CN202311341068.1

    申请日:2023-10-17

    IPC分类号: H02H7/26 H02H3/00

    摘要: 本发明涉及一种基于数学形态学的柔性直流输电系统线路保护方法,包括以下步骤:步骤1、确定结构元素长度范围和形态滤波器,根据结构元素长度范围的下限,确定第一滤波器;步骤2、根据结构元素长度范围lFSE确定第二滤波器,并确定第二滤波器的阶数和步长;步骤3、获取第二滤波器的输出结果计算起动判据;步骤4、若起动判据成立,确定形态学梯度变换值作为波头捕捉判据的整定值,并利用第一滤波器的输出结果计算波头捕捉判据;步骤5、若波头捕捉判据成立,则继续计算当前雷击闭锁判据、当前方向识别判据和当前选极判据,若雷击闭锁判据不成立,方向识别判据和选极判据成立,则表征直流信号为故障信号,当直流信号为故障信号时,则本端保护动作。本发明所提的形态学方法所需采样频率较低,运算量适中,滤波效果好,对直流保护适用性好。

    一种基于修正电压的柔直电网新型暂态量保护方法

    公开(公告)号:CN117060352A

    公开(公告)日:2023-11-14

    申请号:CN202310919817.8

    申请日:2023-07-26

    IPC分类号: H02H7/26 H02J3/36

    摘要: 本发明公开了一种基于修正电压的柔直电网新型暂态量保护方法,所述方法包括:步骤(1)将线路侧故障电压的变化量和变化率作为双重判据,若达到门槛值启动下一步;步骤(2)利用电压修正算法对故障电压进行修正;步骤(3)利用雷电流波的波形特征进行雷击识别;步骤(4)区分区内和区外故障;(5)基于线路侧与母线处的故障电压累计值之比,判断故障方向;(6)选择故障极,完成后程序结束。基于所提的单端量保护和方向纵联保护形成了一套完整的保护方案,该保护方案具有较好抗干扰能力和耐受过渡电阻的能力,在双重保护的共同作用下,保证了故障的可靠、快速识别。

    一种基于直流断路器的柔性直流电网控保协同方法

    公开(公告)号:CN117638853A

    公开(公告)日:2024-03-01

    申请号:CN202310250580.9

    申请日:2023-03-15

    申请人: 天津大学

    摘要: 本发明涉及一种基于直流断路器的柔性直流电网控保协同方法,所采用的直流断路器是源网配合型电压钳位式直流断路器,柔性直流电网控保协同过程包括:1)控保启动阶段:配置改进电压梯度算法作为控保的启动判据;配置电流变化量的正负作为直流断路器投入的选择判据;2)故障限流阶段:当线路侧电压发生突变,同时检测到的电流变化量为正时,控制MMC和直流断路器进入故障限流阶段,首先转变换流站控制方式,主动控制减少MMC桥臂的电容子模块的数目,同时投入直流断路器的电压钳位电容;3)保护判别阶段:利用线路电流变化量的均值作为保护判据进行故障定位;4)故障切除阶段。

    一种基于注意力机制的神经网络的人体动作识别方法

    公开(公告)号:CN110728183B

    公开(公告)日:2023-09-22

    申请号:CN201910846654.9

    申请日:2019-09-09

    申请人: 天津大学

    摘要: 本发明公开了一种基于注意力机制的神经网络的人体动作识别方法,该方法提出了一个端到端的可训练网络,包括深度卷积子网络和注意力子网络,用于从骨架数据中识别人类动作。首先,将骨架序列编码为彩色的时空图并馈入深度卷积子网络中以提取深层次特征,并使用全连接层映射到标签空间中。在注意力子网络中,提取表示关节运动重要程度的手工制作的特征,并通过简单但有效的线性映射来学习注意力权重,其结果也通过全连接层映射到标签空间中。二者的结果通过乘法融合,得到最后的识别准确率。本发明可以最大幅度地自动从数据中提取有效的深层次特征。本发明的网络结构包含两个子网络,两个网络同时以端到端的方式进行联合训练而不需要后处理。

    一种基于深度神经网络的单目视觉的深度估计方法

    公开(公告)号:CN110490919B

    公开(公告)日:2023-04-18

    申请号:CN201910603880.4

    申请日:2019-07-05

    申请人: 天津大学

    IPC分类号: G06T7/55 G06N3/0464 G06N3/08

    摘要: 本发明公开了一种基于深度神经网络的单目视觉深度估计方法,步骤如下:1)构建多尺度深度估计网络,2)构建无监督训练方案,3)利用左、右视点间深度图及基线计算之间刚性流,通过刚性流之间的差异较大的区域得到左、右视点图像之间的遮挡区域。同时在计算损失函数过程中,将遮挡区域排除在损失函数计算之外;4)输入待训练双目立体视频中的一个视点视频,输出对应左、右视点深度图,通过最优化手段降低损失函数来训练模型,以至网络达到收敛。发明所提出的模型通过输入单视点视频序列输出高质量的深度图,训练过程不需要深度图的标签提高了模型的应用范围,通过去除双目立体序列之间的遮挡区域解决深度图的边缘模糊问题并提高估计精度。