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公开(公告)号：CN109919353A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910028384.0
申请日：2019-01-11
申请人： 杭州电子科技大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于空间相关性的ARIMA模型的分布式光伏预测方法，涉及电力领域。目前，分布式光伏预测精度低。本发明基于不同天气类型的光伏出力数据，计算待预测电站与其他电站历史出力数据的秩相关系数；选取秩相关系数大于设定值且/或相关性最好的N个电站为相关性从站纳入基于空间相关性的ARIMA模型中建立不同天气类型的预测模型；结合气象部门给出的日预报天气类型，选择对应天气的预测模型进行出力预测，若无匹配到相关性电站，则利用待预测电站自身数据分天气类型进行ARIMA建模；根据天气预报部门提供的预报信息进行匹配，利用对应模型实现光伏超短期功率预测。本技术方案预测准确性高，且在应对天气变化上具有自适应性。
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公开(公告)号：CN109919353B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN201910028384.0
申请日：2019-01-11
申请人： 杭州电子科技大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于空间相关性的ARIMA模型的分布式光伏预测方法，涉及电力领域。目前，分布式光伏预测精度低。本发明基于不同天气类型的光伏出力数据，计算待预测电站与其他电站历史出力数据的秩相关系数；选取秩相关系数大于设定值且/或相关性最好的N个电站为相关性从站纳入基于空间相关性的ARIMA模型中建立不同天气类型的预测模型；结合气象部门给出的日预报天气类型，选择对应天气的预测模型进行出力预测，若无匹配到相关性电站，则利用待预测电站自身数据分天气类型进行ARIMA建模；根据天气预报部门提供的预报信息进行匹配，利用对应模型实现光伏超短期功率预测。本技术方案预测准确性高，且在应对天气变化上具有自适应性。
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公开(公告)号：CN111161210A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911213074.2
申请日：2019-12-02
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江杭州市富阳区供电有限公司 , 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种手机端检测电表图片中小部件的方法，涉及电表图像识别方法领域。目前深度神经网络电表图像识别方法采用的是整张图移动窗口式的切割，计算量较大，在手机端用来检测电力计量装置计算资源不足，使得检测电表的小部件的准确率和召回率较低。通过训练好的检测CNN模型，检测到电表，并识别其类型，再通过类型查询其小部件相对于电表位置的分布区域图，把这些区域切割下来分别进行二次检测，得到小部件的位置。通过切割小部件的分布区域进行二次检测，大大提高了封印等小部件的识别率和召回率，相对于整张图移动窗口式的切割，本方法切割次数大大减少，有效降低了计算资源，大大提高了手机端对小部件的识别率和召回率。
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公开(公告)号：CN110991826A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911128790.0
申请日：2019-11-18
摘要： 本发明公开了一种评价低压电能表运行状态的方法，涉及电力运维领域；目前，电能表的轮换报废方法不够科学精准，造成了大量人力和物力的浪费；本发明包括步骤：首先对低压电能表应用威布尔分布计算可靠度，而后通过熵权法计算故障因素权值，再对包括计量异常、全事件、电能表过载率、时钟电池欠压四种故障运行相关数据进行评价，同时考虑地区影响因子的作用，最后计算低压电能表状态评价的总分，完成电能表状态评价模型。本技术方案减少了可继续运行电能表的浪费损失，大大减轻了电力工作人员的工作难度，同时提高了电网运行的效率和准确度，节省了大量的人力和物力。
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公开(公告)号：CN110991826B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN201911128790.0
申请日：2019-11-18
摘要： 本发明公开了一种评价低压电能表运行状态的方法，涉及电力运维领域；目前，电能表的轮换报废方法不够科学精准，造成了大量人力和物力的浪费；本发明包括步骤：首先对低压电能表应用威布尔分布计算可靠度，而后通过熵权法计算故障因素权值，再对包括计量异常、全事件、电能表过载率、时钟电池欠压四种故障运行相关数据进行评价，同时考虑地区影响因子的作用，最后计算低压电能表状态评价的总分，完成电能表状态评价模型。本技术方案减少了可继续运行电能表的浪费损失，大大减轻了电力工作人员的工作难度，同时提高了电网运行的效率和准确度，节省了大量的人力和物力。
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公开(公告)号：CN110070204A
公开(公告)日：2019-07-30
申请号：CN201910165804.X
申请日：2019-03-05
申请人： 国网浙江省电力有限公司 , 浙江华云信息科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于移动平均线的用户负荷趋势预测方法，属于电力技术领域。现有的电力负荷数据的呈现碎片化、离散化，关联度不高，无法准确反映电力负荷变化趋势，同时不利于向大众直观展示电力负荷变化趋势。本发明以电力客户的用电负荷数据为研究对象，以移动平均作为核心算法，通过对历史负荷数据构建技术指标，生成预测模型，并通过图形方式进行展示。本发明通过移动平均线对离散的电力负荷数据进行整合，用公式函数的方式进行描述可以深度整合现有数据，挖掘电力潜力，为电力发展由单纯数量上的简单积累转向效率上的提高奠定数据支撑。
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公开(公告)号：CN116089810A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202210680486.2
申请日：2022-06-15
申请人： 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01D21/02
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的GIS缺陷确定方法及系统，包括：获取目标GIS处于运行状态时的振动信号、特高频信号PRPD图谱和超声局放信号PRPD图谱；进行特征值的计算，分别获取振动信号、特高频信号PRPD图谱和超声局放信号PRPD图谱对应的特征值；根据振动信号、特高频信号PRPD图谱和超声局放信号PRPD图谱对应的特征值，利用第一神经网络进行诊断，以获取每种缺陷类型对应的第一隶属度；根据特高频信号PRPD图谱和超声局放信号PRPD图谱，利用第二神经网络进行诊断，以获取每种缺陷类型对应的第二隶属度；根据每种缺陷类型对应的第一隶属度和第二隶属度，确定所述目标GIS的缺陷类型。本发明对减小设备事故发生几率、提高电网安全运行水平，具有十分重要的实际意义。
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公开(公告)号：CN117350379A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311172990.2
申请日：2023-09-12
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种用于判断油浸式变压器异常状态的方法及系统，属于油侵式变压器状态评价技术领域。本发明方法，包括：实时获取油浸式变压器的运行数据；将所述运行数据，输入至预先建立的用于油侵式变压器状态评价的状态评价模型，基于所述状态评价模型根据所述运行数据判断出所述油侵式变压器的状态评价结果；根据所述状态评价结果，判断所述油浸式变压器是否出现异常状态。本发明通过实时获取油侵式变压的运行数据，以能够实时的监测到油浸式变压器出现的异常状态，从而提高了油浸式变压器运行的安全性，进而提升了油浸式变压器所在电网的安全性。
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公开(公告)号：CN116358735A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310254445.1
申请日：2023-03-16
申请人： 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种油浸式电力变压器内部绕组温度测量方法、装置及介质。其中，方法包括：根据采集的油浸式电力变压器的母线电压和负载电流，利用绕组电阻损耗发热原理估算绕组温度分布初值；接收采集的电力变压器的油流速度、风扇开启组数、绕组电阻损耗发热值、铁芯磁滞损耗发热值以及油箱涡流损耗发热值，并和绕组温度分布初值输入至油浸式电力变压器的散热模型中进行计算，输出油面温度计算值以及环境温度计算值；在油面温度计算值以及环境温度计算值与采集的油面温度测量值和环境温度测量值满足预先设置的目标函数的情况下，确定油浸式电力变压器的最优绕组温度分布。
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公开(公告)号：CN111308284A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010117123.9
申请日：2020-02-25
申请人： 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司绍兴供电公司
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了一种用于检测运行的GIS故障的系统及方法，属于高电压技术领域。本发明系统，包括：上位机，根据振动信号、超声局放信号和特高频局放信号确定GIS故障；轨道机器人，用于接收上位机的检测任务，获取巡检轨迹并根据巡检轨迹对GIS进行巡检，识别GIS上装设的RFID标签，确定GIS的检测位置，并对检测位置进行精准定位确定GIS的精准定位点，并对GIS的精准定位点施加预设压紧力，采集GIS的振动信号，超声局放信号，特高频局放信号，将振动信号、超声局放信号和特高频局放信号传输至上位机。本发明有效提高了运行GIS的检测效率。
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