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公开(公告)号：CN110929951B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201911212971.1
申请日：2019-12-02
申请人： 电子科技大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06K9/62 , G06F40/295
摘要： 本发明公开了一种用于电网告警信号的关联分析和预测方法，基于电网告警信号，利用DBSCAN密度聚类算法对电网告警信号进行聚类划分，得到告警信号簇集合；再以自然语言处理的命名实体识别方法将告警信号向量化，得到向量化告警信号簇集合；然后对向量化告警信号进行关联分析，得到告警信号关联网络；最后再以告警信号关联网络为基础，建立基于告警信号关联网络的告警信号关联网络预测模型，用于对电网实际运行时已知发生某些告警信号的预测。
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公开(公告)号：CN108535532B
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN201810195479.7
申请日：2018-03-09
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 电子科技大学 , 国网四川省电力公司
IPC分类号： G01R19/165
摘要： 本发明公开了一种电力系统高压并联电抗器过电流误报警判别方法，包括：在高压并联电抗器正常运行时，收集高压并联电抗器的训练样本数据；计算收集的训练样本条件概率；对训练样本数据进行逻辑回归拟合；求取训练样本数据特征；求取训练样本1维综合特征；估计训练样本的综合特征分布参数；在对高压并联电抗器进行检测时，收集高压并联电抗器的检测数据；计算检测数据条件概率；对检测数据进行逻辑回归拟合；求取检测数据特征；求取检测数据综合特征；判断检测数据综合特征是否满足判据，若满足，则输出报警为误报警；若不满足，则输出报警为正常报警；从而避免了线路需要停运、实验时间较长的缺点，回避了测量误差对判别精度的影响。
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公开(公告)号：CN113783186B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110967817.6
申请日：2021-08-23
申请人： 电子科技大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/00 , G06F30/27 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种考虑配电网拓扑结构变化的电压预测方法，提出了一个元学习算法，据此设置一个深度神经网络模型，通过少量的数据反复训练模型的初始化参数，使得模型能够拟合配电网系统的潮流计算，再使用少量待测拓扑结构的数据进行一次或多次的梯度更新，使得参数能够快速适应待测拓扑结构从而获得待测拓扑结构准确的电压输出。
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公开(公告)号：CN115955290A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310237467.7
申请日：2023-03-14
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国网四川省电力公司 , 电子科技大学 , 成都引众数字设备有限公司
发明人： 冯世林 , 张大伟 , 张真源 , 赵静 , 李明生 , 罗荣森 , 郭亮 , 牛小俊 , 钟义伟 , 滕云龙 , 井实 , 李坚 , 胡维昊 , 黄琦 , 刘晓川 , 许振山 , 骆飞 , 魏旺全
摘要： 本发明公开了一种电力系统对时网络时钟源时间偏差组合预测方法和系统，本发明属于电力系统时间同步技术领域。本发明通过将电力系统时钟源时间偏差序列视为灰色系统，并采用组合预测算法：分别从连续以及离散角度对其建立灰色GM(1，1)预测模型以及线性时变参数离散灰色模型TDGM(1，1)，获得两个预测值，然后根据熵权法分别计算各自权值，最终获得最终预测值，有效提高电力系统对时网络中时钟源时间偏差序列的预测精度。
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公开(公告)号：CN113783186A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110967817.6
申请日：2021-08-23
申请人： 电子科技大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/00 , G06F30/27 , G06F113/04
摘要： 本发明公开了一种考虑配电网拓扑结构变化的电压预测方法，提出了一个元学习算法，据此设置一个深度神经网络模型，通过少量的数据反复训练模型的初始化参数，使得模型能够拟合配电网系统的潮流计算，再使用少量待测拓扑结构的数据进行一次或多次的梯度更新，使得参数能够快速适应待测拓扑结构从而获得待测拓扑结构准确的电压输出。
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公开(公告)号：CN110929951A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911212971.1
申请日：2019-12-02
申请人： 电子科技大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06K9/62 , G06F40/295
摘要： 本发明公开了一种用于电网告警信号的关联分析和预测方法，基于电网告警信号，利用DBSCAN密度聚类算法对电网告警信号进行聚类划分，得到告警信号簇集合；再以自然语言处理的命名实体识别方法将告警信号向量化，得到向量化告警信号簇集合；然后对向量化告警信号进行关联分析，得到告警信号关联网络；最后再以告警信号关联网络为基础，建立基于告警信号关联网络的告警信号关联网络预测模型，用于对电网实际运行时已知发生某些告警信号的预测。
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公开(公告)号：CN110348114B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201910615083.8
申请日：2019-07-09
申请人： 电子科技大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F16/2458 , G06Q10/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种电网完备性状态信息重构的非精确故障识别方法，利用RTU、PMU的WAMS进行同步相量测量,并提供广域故障信息,尽量满足潮流指纹采集的实时性和全局性要求，并在故障样本和信息不完备情况下，引入非精确概率原理去研究，尽量满足容错性的要求；此外，以广域测量为背景，将RTU、PMU的潮流指纹获取的故障信息结合至非精确性原理，从而在电网不确定性情况下进行故障识别。
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公开(公告)号：CN110348114A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910615083.8
申请日：2019-07-09
申请人： 电子科技大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种电网完备性状态信息重构的非精确故障识别方法，利用RTU、PMU的WAMS进行同步相量测量,并提供广域故障信息,尽量满足潮流指纹采集的实时性和全局性要求，并在故障样本和信息不完备情况下，引入非精确概率原理去研究，尽量满足容错性的要求；此外，以广域测量为背景，将RTU、PMU的潮流指纹获取的故障信息结合至非精确性原理，从而在电网不确定性情况下进行故障识别。
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公开(公告)号：CN108535532A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810195479.7
申请日：2018-03-09
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 电子科技大学 , 国网四川省电力公司
IPC分类号： G01R19/165
摘要： 本发明公开了一种电力系统高压并联电抗器过电流误报警判别方法，包括：在高压并联电抗器正常运行时，收集高压并联电抗器的训练样本数据；计算收集的训练样本条件概率；对训练样本数据进行逻辑回归拟合；求取训练样本数据特征；求取训练样本1维综合特征；估计训练样本的综合特征分布参数；在对高压并联电抗器进行检测时，收集高压并联电抗器的检测数据；计算检测数据条件概率；对检测数据进行逻辑回归拟合；求取检测数据特征；求取检测数据综合特征；判断检测数据综合特征是否满足判据，若满足，则输出报警为误报警；若不满足，则输出报警为正常报警；从而避免了线路需要停运、实验时间较长的缺点，回避了测量误差对判别精度的影响。
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公开(公告)号：CN117368648B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202311487341.1
申请日：2023-11-08
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种配电网单相接地故障检测方法、系统、设备和存储介质，本发明属于电力系统技术领域，本发明提出的检测方法通过仿真得到发生单相接地故障前后的故障电气量波形，并提取得到时域下的离散化电气量数据，在此基础上采用改进的灰狼算法对VMD分解参数进行优化，之后进行VMD分解得到最优的IMF分量并对该IMF分量进行分析可确定故障识别辨识指标，减少了模态混叠现象，能够快速准确的得到IMF分量波形，提高了配电网发生单向接地故障的弱故障特征识别速度与准确性。
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