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公开(公告)号：CN101572409B
公开(公告)日：2011-05-11
申请号：CN200910011916.6
申请日：2009-06-09
Applicant: 东北大学
IPC: H02J3/00
Abstract: 一种自适应发输配全局潮流分析装置及方法，属于电力系统输配电技术领域。包括上位机和下位机，下位机包括潮流反馈模块，通过将全局电力系统分为主从两系统，根据电力系统各部分特征，主系统采用牛顿-拉夫逊潮流分析方法，从系统采用前推回代潮流分析方法，通过中间的主从系统关联节点将两部分有机的联系到一起。本发明的优点为装置中采用了潮流反馈模块，将从系统在上一次潮流计算中所得的从系统的节点电压信号用于下一次从系统的潮流分析，实现了对传统的前推回代类算法的优化，方法中采用前推回代法比传统的前推回代法减少了迭代次数，因此此全局潮流分析装置不仅保证潮流分析的准确，而且提高了收敛速率，节省存储空间。
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公开(公告)号：CN101266279B
公开(公告)日：2011-03-16
申请号：CN200810011328.8
申请日：2008-05-09
Applicant: 东北大学 , 中国石油大学(北京) , 东北电力大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 一种电网故障诊断方法，属于电网调度与故障分析领域，包括以下步骤：步骤1下载电网的故障数据库，进行处理形成规则库；步骤2利用采集装置采集电网的电压、电流、断路器的开关状态信号和继电保护的动作信号；步骤3进行在线故障诊断；步骤4将故障信息上传到的装置的上位机，并将故障在线添加。本发明的有益效果是：将现有的数据采集设备、成熟的技术与前沿的理论知识相结合。采用改进的广义粗糙集约简算法解决了系统在发生大规模连锁故障时，由于信息缺失造成的无法诊断或者诊断不准确的问题。特别是能够处理常规方法无法解决的“雪崩数据”情况下的故障诊断国际难题，保证了系统在各种情况下的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN101872979A
公开(公告)日：2010-10-27
申请号：CN201010199912.8
申请日：2010-06-13
Applicant: 东北大学
IPC: H02J3/18
CPC classification number: Y02E40/30
Abstract: 基于傅里叶前馈双核无功补偿装置及控制方法，属于电力系统无功补偿技术领域，该装置包括变压器、旋转电容器、信号调理电路、锁相倍频电路、数字信号处理器DSP、触发系统和监控系统，本发明在电流检测时采用旋转电容滤波器，能够滤除高次谐波干扰，提高无功补偿的准确性，本发明采用的基于傅里叶前馈的无功补偿控制方法，当扰动一出现，调节器即根据扰动的性质和大小进行控制，以补偿扰动的影响，使被控参数不变或基本保持不变，做到前馈控制及时，达到完全补偿的效果。
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公开(公告)号：CN101771296A
公开(公告)日：2010-07-07
申请号：CN201010105979.0
申请日：2010-02-05
IPC: H02J13/00
CPC classification number: Y02E60/7853 , Y02E60/7861 , Y04S40/126 , Y04S40/127
Abstract: 一种电力信息检测与互联自决策分析方法及装置，属于电力系统数据采集领域。电力信息检测与互联自决策分析装置包括有总站、控制器和负荷控制终端，控制器和控制器之间通过GPRS通讯；控制器包括处理器、可编程逻辑器件，A/D采样电路、模拟电压电流采集电路、光纤连接接口电路、GPRS模块，其中，模拟电压电流采集电路包括电压测量电路、交流电压信号调理电路、电流测量电路和交流电流信号调理电路，光纤连接接口电路包括一对光电收发器。将本发明装置置于电力网络中，各控制器之间互相通讯，有利于各小区间电力数据的相互监测；同时，由于故障自诊断功能，电力部门通过电力数据判断故障点和故障原因，有利于对电力系统的监控。
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公开(公告)号：CN101533053A
公开(公告)日：2009-09-16
申请号：CN200910011274.X
申请日：2009-04-24
Applicant: 东北大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明涉及一种静态无功补偿试验平台负载模拟及检测装置，属于输配电技术领域，该装置包括检测与控制部分和模拟负载部分，模拟负载部分包括阻抗固定的主负载、附加负载和继电器，附加负载包括阻性负载、容性负载、感性负载和导线，附加负载通过继电器与阻抗固定的主负载并联，电路连接是检测与控制部分的DSP芯片通过互感器组连接电网，模拟负载部分的继电器连接检测与控制部分的DSP芯片，模拟负载部分的阻抗固定的主负载连接电网。本发明的优点为能通过编程实现各种负载的模拟，负载的结构简单，控制方便。系统的A/D转换通过锁相倍频后的电压过零信号启动，能保证同步采样，提高参数计算的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN100437655C
公开(公告)日：2008-11-26
申请号：CN200610045690.8
申请日：2006-01-20
Applicant: 东北大学
CPC classification number: G01D4/004 , Y02B90/242 , Y04S20/322
Abstract: 一种分布式网络化数据采集装置，基于嵌入式Linux开发平台、以ARM920T为内核的ARM9CPU作为中央处理器，采用多个数据采集装置与主控机组成系统，主控机实现采集数据的动态显示和多个采集装置的协调控制，数据采集装置通过传输介质与主控机或其它设备相连，采用分布式数据采集网络，多卡组网操作，用集线器组网，采用若干根双绞线连接各个分布点的数据采集装置，每台数据采集装置连接多路不同类型的传感器，传感器采集各种不同类型的连续信号，整个装置在主控机的各种控制下，实现多个数据采集装置同时工作的多点数据采集。本发明装置实现多点实时高速数据采集，采集的数据更加准确，精度更高，适合各种场合，各种协议下的网络通信，具有良好的可扩充性。
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公开(公告)号：CN101159376A
公开(公告)日：2008-04-09
申请号：CN200710012957.8
申请日：2007-09-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种小电流接地故障检测与定位的装置及方法，该装置包括由CPU模块、DSP、前置回路单元模块、A/D转换模块、存储器模块、显示与键盘操作模块、通信模块组成的下位机和上位机；其中前置回路模块、A/D转换模块、CPU模块、DSP依次连接，存储器模块、显示与键盘操作单元模块、通信模块分别与CPU模块相连，上位机与通信模块相连，CPU模块采集母线的零序电压及各线路的零序电流的模拟信号，按比例调节其大小使之成为装置能处理的幅值范围，将其转换为计算模块能够识别的数字信号，通过DSP分析信号，判断是否发生故障，若发生故障给出选线结果，保存故障信息，并将选线结果传送给上位机进行故障报警。
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公开(公告)号：CN100347930C
公开(公告)日：2007-11-07
申请号：CN200510046071.6
申请日：2005-03-22
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供了一种电力数据采集与监控系统和装置，它包含人机界面模块、图元控制模块，其特征在于：(1)在人机界面模块中添加有图形标准化接口，可读取各种图形软件；(2)在图形控制模块中添加有电力器件自决分析接口；(3)增加了数据处理模块和智能分析模块。数据处理模块主要接收用户信息命令，并区分是个体信息还是群体信息；而智能分析模块则具有图形拓扑分析、属性判别分析和故障诊断分析三大功能。本发明的电力数据采集和监控系统具有(1)延续性和可扩充性；(2)易用性和(3)通用性。采用本发明的系统有利于电网运行的安全，有效地降低人工劳动强度，提高科学管理水平，故推广应用后可望取得巨大的社会效益和经济效益。
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公开(公告)号：CN101012913A
公开(公告)日：2007-08-08
申请号：CN200710010282.3
申请日：2007-02-06
Applicant: 东北大学
IPC: F17D5/02
Abstract: 一种基于混沌分析和微处理器的管道微泄漏诊断方法与装置属于流体储运监控故障检测领域，本发明装置包括信号采集单元、信号处理单元以及电源模块。本发明方法首先进行信号采集，并将这些信号传输到信号处理单元，信号处理单元通过盲源分析提取微小的变化信号，针对这个微小变化信号对混沌湍流模型的影响来确定是否发生泄漏，当实时混沌湍流模型和历史模型之间的模型差符合性能指标时，不作处理，当模型差大于性能指标时，即判断有泄漏存在，然后通过自适应解耦来获取和放大模型计算后的压力信号和压力变化的时刻信号。本发明处理速度准确快速、适用于各种复杂储运工况，能够有效地对泄漏故障特别是细微泄漏故障数据进行分析处理。
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公开(公告)号：CN119225181A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411348271.6
申请日：2024-09-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多模型的超超临界机组快速动态响应方法，涉及火力发电技术领域。该方法提出了一种将内模控制和广义预测控制统一起来的非线性控制方法，有效地实现了对超超临界机组(ultra supercritical unit，USC)系统的非线性控制：首先，通过基于LSTM‑Transformer的内模控制，USC系统实现了快速收敛到期望值附近，显著提高了负荷的响应速度；其次，通过增强复合加权人类学习优化网络((composite weighted human learning optimizationNetwork，CWHLO)进一步优化模型，提高了模型的精确度；最后，通过采用基于增强复合加权人类学习优化网络的广义预测控制(CWHLO‑GPC)算法对USC系统进行控制，实现了高精度的负荷跟踪性能，解决了超超临界机组系统动态响应慢的问题。
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