一种风火打捆送出系统安全域边界的计算方法及设备

    公开(公告)号:CN107706947B

    公开(公告)日:2019-09-20

    申请号:CN201710943105.4

    申请日:2017-10-11

    Abstract: 本发明实施例提供一种风火打捆送出系统安全域边界的计算方法及设备。所述方法包括:当风电功率固定为初始风电功率值时,利用风火打捆送出系统模型获取系统稳定时的最大火电功率值;其中,所述风电功率和火电功率为所述风火打捆送出系统模型的输入参数;以所述初始风电功率值为风电功率起点增加风电功率,以所述最大火电功率值为火电功率起点减小火电功率,利用所述风火打捆送出系统模型判断系统失稳条件,依次获取多个边界点;其中,所述边界点由风电功率值和火电功率值组成;基于所述多个边界点,获取火电功率和风电功率构成的安全域边界。本发明实施例所述方法简单快速,且能够准确的计算出风火打捆送出系统的安全域边界,保障电网安全。

    一种用于高电压外绝缘试验的定位装置

    公开(公告)号:CN104483606B

    公开(公告)日:2019-02-22

    申请号:CN201410788220.5

    申请日:2014-12-17

    Abstract: 本发明涉及一种用于高电压外绝缘试验的定位装置,能够实现高压外绝缘相关试验试品布置工作中对试品的自动化布置和利用位置信息实时反馈,实现试品的调节,同时实时监测试验现场气象条件的装置。所述高电压外绝缘试验的定位装置由控制柜和激光测距轨道构成,控制柜可以接收激光测距仪传来的距离信号并发送转动指令给调速电机;激光测距轨道上端设有与其轴向垂直的主传动连杆与从动传动连杆。和现有技术比,本发明提供的一种用于高电压外绝缘试验的定位装置,可以替代人工登高测量试品间隙距离、对地高度,并进行试品水平校验和气象数据测量等工作,可以解决人员差异导致试品布置差异大,实验数据偏差较大和提高人员安全性的问题。

    基于两阶段集成学习的风电异常数据识别方法

    公开(公告)号:CN105069476B

    公开(公告)日:2018-12-11

    申请号:CN201510484365.0

    申请日:2015-08-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于两阶段集成学习的风电异常数据识别方法,包括以下步骤:S1:提取风电异常数据参数;S2:根据所述风电异常数据参数生成训练样本和测试样本;S3:利用随机森林训练所述训练样本得到随机森林模型:S4:根据所述随机森林模型,利用梯度迭代决策树训练所述训练样本得到梯度迭代决策树模型;以及S5:根据所述随机森林模型和所述梯度迭代决策树模型分别预测所述测试样本得到预测结果。本发明具有如下优点:提高了风电异常数据识别的准确率。

    基于无人机的憎水性评级装置及方法

    公开(公告)号:CN108717034A

    公开(公告)日:2018-10-30

    申请号:CN201810284473.7

    申请日:2018-04-02

    CPC classification number: G01N13/00 G01N21/84

    Abstract: 本发明提供了一种基于无人机的憎水性评级装置及方法。该装置包括:设置有喷水机构的无人机,用于对待评测件进行喷淋,并通过无人机上设置的相机对喷淋区域进行拍照,以获取水珠分布形态图像;与无人机电连接的处理器,用于接收无人机获取的水珠分布形态图像,并根据水珠分布形态图像评估待评测件所检测区域的憎水性;与无人机电连接的控制器,用于控制无人机的飞行、定位、喷淋、拍照和图像传输。本发明提供的基于无人机的憎水性评级装置,通过控制器控制无人机的飞行、定位、喷淋、拍照和图像传输,对待评测件进行喷淋、拍照和图像传输,不需要输电线路停电,无需登高爬塔,操作简单方便,大大减小了工作人员的劳动力。

    基于mMIFS-U的两阶段电力系统关键特征选择方法及装置

    公开(公告)号:CN108334721A

    公开(公告)日:2018-07-27

    申请号:CN201810374077.3

    申请日:2018-04-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于mMIFS-U的两阶段电力系统关键特征选择方法及装置,其中,方法包括:通过时域仿真生成暂态稳定仿真数据集;根据Parzen窗对暂态稳定仿真数据集进行概率密度估计;根据mMIFS-U标准与概率密度估计的结果对暂态稳定仿真数据集进行特征初筛;以及根据特征初筛的结果通过SVM分类算法对暂态稳定仿真数据集进行搜索,以得到关键特征选择结果。该方法能够更好地找到与电力系统安全稳定特性相关性较强而冗余度较低的特征,同时剔除掉无关特征,具有更高的分类准确率且方便快捷。

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