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公开(公告)号：CN119647977A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202510166915.8
申请日：2025-02-14
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06Q10/0635 , G06N5/022 , G06Q10/067 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种源荷储网的风险监测方法、装置、设备、介质及程序产品，该方法包括：获取天空地系统的事故监测数据，并对事故监测数据进行预处理，获得目标风险数据，基于目标风险数据构建源荷储网的风险知识图谱，获取源荷储网的故障因子，并分析故障因子与风险知识图谱之间的关联信息，基于关联信息以及各风险实体的环境特征信息和季节特征信息构建缺陷蔓延模型，将天空地系统采集到的源荷储网的实时监测数据输入至缺陷蔓延模型进行风险分析，并基于风险分析结果对源荷储网进行风险监测，实现对天空地系统的多维数据进行时空分析，结合知识图谱充分挖掘故障之间的关系，有效地提升了风险灾害预测的准确性，确保电力系统的稳定运行。
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公开(公告)号：CN117992866B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410124338.1
申请日：2024-01-30
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/2431 , G06F17/18 , G01R31/08 , G01R31/52
Abstract: 本发明公开一种知识与数据联合驱动的高阻接地故障识别方法，具体步骤为：首先判断零序电流是否存在零休期，当零休期存在时，根据零序电流斜率标定零休区间的起始点和终点，并判断输入信号畸变类型，然后在标定的零休区间所在周期中，获取零序电流和故障相电压的伏安特性曲线并进行分段线性拟合，并基于直线斜率判断是否发生高阻接地故障；若输入信号存在显著畸变偏移、不规则畸变或弱非线性，则调用支持向量机进行故障检测。本发明避免传统知识驱动模型因阈值设置不合理在部分故障场景下出现的误判、漏判问题，灵敏识别多种畸变类型的高阻接地故障，具有较强的灵敏性与适应性。本发明故障识别的决策机制透明，提高了决策过程的可解释性。
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公开(公告)号：CN114792968A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202111485184.1
申请日：2021-12-07
Applicant: 长沙理工大学
IPC: H02H7/26
Abstract: 本发明属于电力系统继电保护技术领域，提供一种基于全波形主频分量的高压输电线路保护方法，S1、利用线模电压行波和线模电流行波计算得到故障初始前行波和故障初始反行波；S2、利用小波模极大值法标定故障初始前行波和故障初始反行波的波头到达时间差来构造方向判据；S3、利用小波模极大值法检测故障初始反行波的波头幅值来设置保护启动判据；S4、利用连续小波变换分解1ms内的故障初始反行波，得到行波全波形并提取全波形主频分量；S5、根据行波全波形主频分量构造保护动作判据。本发明利用单端测量的行波所蕴含故障信息，仅需极短时间的采样数据就能可靠动作，保护可靠性高，速动性强。
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公开(公告)号：CN113890061A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111202655.3
申请日：2021-10-15
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开了一种多源配网主动孤岛与主网并网过程中冲击电流的平抑方法，步骤为：对主动孤岛自组网恢复的应用场景进行分析；分析孤岛并网过程暂态冲击电流产生的原因，并提供解决思路；对主动孤岛并网过程进行分析；对离网状态下的V/f控制型的储能系统以及采用下垂控制的储能系统存在的问题进行分析；在孤岛内加入储能系统作为黑启动电源，并采用改进后的控制方式以保障孤岛内的功率平衡以平抑电流冲击；选择逆变器模型，根据逆变器模型推导相应的控制算法，并画出相应的控制方式示意图，完成对储能系统的控制。本发明通过协同控制分布式储能系统实现对冲击电流的平抑，保障孤岛自组网过程的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN113759287A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111310886.6
申请日：2021-11-08
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G01R31/52
Abstract: 本发明涉及配电网故障检测技术领域，具体涉及一种高阻接地故障的检测方法，包括S1：采集电压行波信号，对电压行波信号进行连续小波变换，绘制出电压行波信号的时‑频波形，即行波全景波形；S2：设定时间窗T，按时间窗T逐点滑动，当EI>Eset时，进入步骤S3；其中，EI为第I个时间窗TI内的行波全景波形能量，Eset为启动门槛值；S3：启动行波检测装置，向后截取100us内的行波全景波形，得到相对应的稀疏因子SF；S4：根据稀疏因子SF的大小判断是否为高阻接地故障。本发明根据时间窗内的行波全景波形能量突变构建启动判据Eset、引入稀疏因子SF构建检测判据，提高了高阻接地故障检测的灵敏性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110095691B
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN201910421633.2
申请日：2019-05-21
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明提出了一种基于全波形主频分量的初始行波波头提取方法和装置，该方法包括步骤：截取故障行波到达检测点后预设时长内的波形信号，使用相模变换，提取故障行波的所述波形信号的线模分量；对线模分量利用连续小波变换，得到行波全波形；计算行波全波形中各频率信号能量，确定主频分量；跟踪主频分量各采样时刻的瞬时能量对主频分量进行分析，得到准确的初始行波波头到达时刻。该装置包括信号提取模块、小波变换模块、主频分析模块和能量跟踪判定模块。本发明提出的基于全波形主频分量的初始行波波头提取方法和装置，提高了故障初始行波波头标定的准确性，对于提升行波定位的精度有重要的实际意义。
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公开(公告)号：CN111880045A
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN202010707823.3
申请日：2020-07-21
Applicant: 长沙理工大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于行波全波形的高阻接地故障检测方法，其步骤包括：步骤S1：检测故障行波信号，对三相电压行波信号进行凯伦贝尔相模变换，得到线模电压和零模电压；步骤S2：对步骤S1得到的线模分量利用连续小波变换，绘制出故障行波的时-频波形，即行波全波形；步骤S3：计算一个时间窗内的行波全波形能量E1；当行波全波形能量E1大于预设的启动阈值ε时，进入步骤S4；步骤S4：基于行波全波形变化规律构造高阻故障检测判据，判断配电网是否发生高阻接地故障。本发明具有原理简单、易实现、能够大幅提高检测精度等优点，可以灵敏检测高达5kΩ的配电网高阻接地故障。
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公开(公告)号：CN110095691A
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201910421633.2
申请日：2019-05-21
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明提出了一种基于全波形主频分量的初始行波波头提取方法和装置，该方法包括步骤：截取故障行波到达检测点后预设时长内的波形信号，使用相模变换，提取故障行波的所述波形信号的线模分量；对线模分量利用连续小波变换，得到行波全波形；计算行波全波形中各频率信号能量，确定主频分量；跟踪主频分量各采样时刻的瞬时能量对主频分量进行分析，得到准确的初始行波波头到达时刻。该装置包括信号提取模块、小波变换模块、主频分析模块和能量跟踪判定模块。本发明提出的基于全波形主频分量的初始行波波头提取方法和装置，提高了故障初始行波波头标定的准确性，对于提升行波定位的精度有重要的实际意义。
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公开(公告)号：CN111157843B
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202010010028.9
申请日：2020-01-06
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种基于时频域行波信息的配电网选线方法，其步骤为：S1：在每条线路母线出口处安装行波传感器，提取每条线路出口电流行波信号；S2：对各线路电流行波信号进行凯伦贝尔变换获得电流行波零模分量；S3：利用S变换对各线路的电流行波零模分量进行时频域分析，得到相应的各线路时频域波形和时频域矩阵；S4：对各线路时频域矩阵进行两两相关性分析，得到相关系数矩阵R，求出各线路的相关系数之和Ri，其中i＝1、2、…、n代表线路编号；S5：比较出各线路的最小相关系数之和Rmin，若Rmin为负数时，判定Rmin所对应的线路为故障线路；若Rmin为正数时，判定母线故障。大量仿真结果表明，本发明具有原理简单、易实现、可靠性高等优点。
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公开(公告)号：CN111371587A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN201911352663.9
申请日：2019-12-25
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本申请提供了一种分层式配电网故障定位系统、方法、设备和服务器，该系统包括云层、边缘层和终端层，云层设有云端服务器，边缘层设有多台边缘计算网关，终端层设有多台终端设备，一云端服务器对应管辖多个分域，一台边缘计算网关对应管辖一个分域；定位方法包括分域定位和故障点精确定位，边缘层建立实际故障时间矩阵并上传，云端服务器对比模拟故障时间矩阵和实际故障时间矩阵，判断故障分域，向故障分域下发故障处理权限指令。之后，管辖故障分域的边缘计算网关在该分域内进行故障点精确定位。如此，云端服务器通过权限下放实现故障处理的任务分流，减少云端服务器数据处理负荷和网络带宽的占用提高了系统响应能力，有利于快速故障恢复。
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