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公开(公告)号：CN119438789A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411530597.0
申请日：2024-10-30
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G01R31/08 , G01R19/175
Abstract: 本发明公开了双馈风电场送出线严重故障下故障方向判别方法及系统，涉及电力系统继电保护技术领域，包括：获取保护安装处的测量数据；利用电压突变量进行故障选相；根据实时采样率，分别对故障相电流、记忆电压进行过零点检测；从各自的过零点开始取固定的时间窗进行相似度计算；将相似度计算结果与整定值进行比较，判断区内故障。本发明提出的判据适应于双馈风电场送出线严重故障场景，具有良好的速动、可靠性能，可有效解决比相式方向元件在新能源场景下方向误判的问题，有利于新能源送出线故障可靠切除。
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公开(公告)号：CN119358216A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411356795.X
申请日：2024-09-27
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F30/20 , G06T17/00 , H02J3/00 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种智能配电网仿真系统及仿真方法包括：通过设置的配电网仿真场景生成单元生成配电网仿真场景，且在仿真场景中基于用户需求对三维模型进行交互操作，通过设置的配电网知识图谱构建单元构建储存有符合要求的三元组知识的知识库，通过设置的配电网仿真分析单元基于构建的知识库实现在仿真分析过程中自动对配电网相关参数进行调整，使得仿真分析与调整过程无需人工参与也可以全流程自动进行，提高了仿真分析的效率与准确性，通过设置的配电网仿真评估单元对仿真场景内的配电网从安全性和稳定性两个方面进行评估，通过设置的场景管理单元对构建的仿真场景进行储存管理，且便于查询相应仿真场景内配电网的相关数据。
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公开(公告)号：CN119335019A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411224209.6
申请日：2024-09-03
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于Au‑GO掺杂Co‑ZnO纳米复合材料的CO传感器及其制备方法，利用ZIF‑67通过水解与高温煅烧过程将Co3O4引入ZnO中，在形成p‑n异质结的同时增大了材料的比表面积，并通过掺杂一定量的Au‑GO改善GO团聚的同时进一步提高了其用于制备CO传感器的检测性能，以Au‑GO掺杂Co‑ZnO纳米复合材料制备的CO传感器具有检测限低、灵敏度高和选择性好的特点。
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公开(公告)号：CN119293548A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411243480.4
申请日：2024-09-05
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F18/24 , G01N33/00 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Reformer的检测毒害气体方法，包括：获取气体数据，将气体数据进行存储，利用加权递推平均滤波进行预处理，得到第一气体数据；将第一气体数据进行前向计算，得到神经网络模型的损失函数，利用可逆网络层进行后向计算；进行特征提取，将不同的特征向量根据哈希值进行排序，将具有相同的特征向量进行堆叠，得到第一气体数据序列；将第一气体数据序列利用分段全连接进行分块，计算每一块序列的长度，得到第一神经网络模型；将第一气体数据输入第一神经网络模型中，输出气体信息，利用第一激活函数对气体信息预测气体分类，得到气体预测结果，对气体预测结果利用第二激活函数回归预测，得到实际气体检测结果，提高整个系统的性能。
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公开(公告)号：CN119254003A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202410996632.1
申请日：2024-07-24
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: H02M1/44 , H01F27/40 , H01F27/28 , G06F30/367
Abstract: 本发明公开了一种共模阻抗调节电路及其布置方法，涉及电网技术领域，包括接入电路；与所述接入电路连接的稳压电路；所述接入电路包括缠绕在导线上的取能线圈，以及与所述取能线圈连接的前端抗冲击保护电路；所述稳压电路包括与所述前端抗冲击保护电路连接的整流滤波电路、与所述整流滤波电路连接的DC/DC电源，以及与所述DC/DC电源连接的共模电感；其中，所述共模电感接入在所述DC/DC电源与红外机芯监测装置接口处；所述共模电感采用环形磁芯，并在环形磁芯上由两组匝数相同的绕组反向绕制而成。本发明在原本共模电感上接入绕组，电阻和电容，对原本电路设计的改动较小，基本不会增加共模电感的体积，方便电路系统的运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119147906A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411100841.X
申请日：2024-08-12
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 广西电网有限责任公司南宁供电局
Abstract: 本发明公开了一种微型电气传感器绝缘效能检测器，属于绝缘效能检测技术领域，包括检测机构，包括基座、位于所述基座表面一侧的第一支撑架、位于所述第一支撑架上的连接轴、位于所述连接轴外侧的搅和桶、位于所述搅和桶外部的滑轨、位于所述基座表面外沿的辅助件、位于所述基座表面另一侧的第二支撑架以及位于所述搅和桶内部的连通槽。本发明通过翻转件的设置，可实现在不同湿度下对传感器绝缘性能的检测，同时在传动件、驱动件及分散件之间的联动配合下，亦可实现多组传感器在同一湿度条件下的同步检测，在提高检测器对传感器绝缘性能的检测效率的同时，可增强检测器的检测能力，便于同时检测传感器在不同湿度下的绝缘性能。
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公开(公告)号：CN119134268A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410937148.1
申请日：2024-07-12
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种配电网分布式电源承载力评估方法，涉及数据评估技术领域，包括实施多种调控措施，实现配电网的主动优化；结合多时段约束条件，优化储能系统调控策略；基于综合调控手段，构建配电网优化模型用于分布式电源承载力。本发明考虑储能设备、OLTC分接头调整、无功调节设备和网络重构这四种调控手段，以提升配电网的分布式电源承载力；且对OLTC的调节过程提出了更加详细和实用的约束条件；可以有效提升分布式电源承载力、降低网损。
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公开(公告)号：CN119126911A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410986032.7
申请日：2024-07-23
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种考虑自取能随机波动的红外机芯自适应控制方法，涉及电网监测技术领域，包括对输电线路进行电流感应式自取能，得到直流电压；利用能量管理电路采集输出功率和电压并传输至红外机芯监测装置中的数字控制器；利用所述数字控制器对所述输出功率和所述电压进行判断，调整红外机芯监测装置的运行功率，减小供电死区。本发明将自取能装置的输出功率和储能电容两端的电压作为判断依据，对红外机芯监测装置的运行功率进行实时调整，实现减小供电死区的目的；从监测装置和控制方式的角度出发，仅需要在原有的硬件系统上增加较少的额外硬件电路，降低了硬件系统的复杂度，提高了硬件系统的可靠性，具有更宽泛的应用价值。
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公开(公告)号：CN119109127A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202410926637.7
申请日：2024-07-11
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: H02J3/46 , H02J3/14 , G06F30/27 , G06N7/01 , G06F18/2415 , G06F18/20 , G06F111/08 , G06F113/04 , G06F113/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种考虑大规模分布式电源接入的配电网的可靠性分析方法及系统包括：获取目标配电网待分析区域的历史基础参数数据，对基础参数数据进行预处理，并根据预处理结果建立第一模型，结合目标配电网待分析区域的实时基础参数数据对第一模型进行仿真，获取目标配电网处于各个状态的概率和平均持续时间；根据目标配电网处于各个状态的概率和平均持续时间，求解配电网的最大供电能力优化模型，计算每个状态配电网的最大供电能力以及指定风险等级下所能提供的最大负荷。本发明利用分布式电源历史运行环境数据构建基于隐马尔可夫模型的状态转移矩阵和观测矩阵，有效提高含分布式电源配电网可靠性评估的准确性。
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公开(公告)号：CN119070270A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202410959989.2
申请日：2024-07-17
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: H02J3/00 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于跨界异构大数据的配网负荷预测方法及系统，涉及配网负荷预测技术领域，包括：获取目标配电台区的跨界异构大数据，并通过对跨界异构大数据进行特征提取，形成初始特征集；利用预训练的卷积神经网络模型进行迁移学习，对初始特征集进行深度特征提取，得到深度特征集，并通过自适应权重寻优粒子优化算法选择初始特征集与深度特征集的最优特征子集；构建混合预测模型，对最优特征子集进行配网负荷预测。本发明通过采集跨界异构大数据和多种算法，实现了更高效的特征提取和选择，并通过混合预测模型提高了配网负荷预测的精度和稳定性，显著增强了预测结果的可解释性和实际应用价值，有助于电力系统的智能化管理和优化。
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