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公开(公告)号：CN118191506A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410306764.7
申请日：2024-03-18
Applicant: 山东科汇电力自动化股份有限公司
Abstract: 一种有源配电网自适应供电方式的接地故障方向判别方法，属于配电网接地故障保护领域。包括配电开关，其特征在于：包括如下步骤：步骤a，配电开关实时采集线路上的电气量特征；步骤b，配电开关判断线路中是否发生接地故障，如果发生接地故障，执行步骤c，如果未发生故障，返回步骤a；步骤c，配电开关计算故障时的零序阻抗；步骤d，配电开关判断线路的供电方式，并识别故障方向；步骤e，配电开关根据线路的供电方式和故障方向识别结果，执行保护动作。在本有源配电网自适应供电方式的接地故障方向判别方法中，能够实现传统配电网以及有源配电网供电方向的检测，实现自适应供电方式的接地故障方向判别和保护动作。
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公开(公告)号：CN113702762B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110993927.X
申请日：2021-08-27
Applicant: 山东科汇电力自动化股份有限公司
Abstract: 一种利用零序信息量的配电网单相接地故障测距方法，属于电力系统故障测距技术领域。其特征在于，包括如下步骤：步骤1001～1002，配电终端实时检测单相接地故障；步骤1003，配电终端记录固定时间窗内故障分量；步骤1004～1005，建立以故障线路参数为未知量的超定方程组并求解；步骤1006，判断线路拓扑以及各段线路参数是否已知；步骤1007，计算得到故障距离以及故障点过渡电阻；步骤1008，输出配电终端到故障点的零序阻抗参数以及故障点过渡电阻。在本利用零序信息量的配电网单相接地故障测距方法中，利用故障点上游装置即可实现小电流接地故障的故障测距功能，减少了终端数量，降低了实现测距功能的成本，同时避免了双端测距算法测距结果不准确的问题。
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公开(公告)号：CN116361674B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310366771.1
申请日：2023-04-07
Applicant: 山东理工大学 , 山东科汇电力自动化股份有限公司
IPC: G06F18/23211 , G06F18/23213 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H02J3/00 , H02J3/28 , H02J3/38
Abstract: 基于期望成本最小化的光储型园区负荷曲线最优聚类方法，属于用户侧光储绿色电站运行与控制技术领域。原始负荷数据聚K类，获得K条典型负荷曲线；考虑负荷不确定性，建立线性化的期望功率不足和期望功率削减模型；以园区用电电费最小为优化目标，优化计算不同典型负荷曲线下光储型园区储能最优运行曲线；根据K条典型储能运行曲线，考虑负荷不确定性，计算每类负荷中所有负荷曲线下光储型园区用电费用，获得K条储能运行曲线下光储型园区期望用电电费；确定园区负荷曲线的最优聚类数。本发明充分考虑了光储型园区运行的日内经济效益，更贴近于实际应用场景，解决了电力系统实际运行场景下的最佳聚类数问题。
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公开(公告)号：CN116415732A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310407877.1
申请日：2023-04-17
Applicant: 山东理工大学 , 山东科汇电力自动化股份有限公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F18/241 , G06N3/0499 , G06N3/086 , H02J3/00
Abstract: 本发明提供了一种基于改进ARNN的用户侧电力负荷数据处理方法，属于数据处理技术领域。S1基于K‑means聚类算法将负荷数据进行分类；S2基于EPPS对人工神经网络节点数优化模型求解，得到每一类负荷曲线最优匹配节点数方案；S3基于动态识别算法建立数据种类识别模型，重构输入矩阵，并选择对应最优节点数；S4基于改进的ARNN建立短期高维负荷动态预测模型。本发明能准确有效的针对短期高维负荷数据实现多步预测，同时考虑了聚类动态识别特性，能够剔除与目标变量无关的变量，并利用EPPS优化出适用于各自类的神经网络节点数，使得输入数据在所属类中进行预测，适应于解决短期高维园区负荷预测问题。
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公开(公告)号：CN112858842B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202110213285.7
申请日：2021-02-25
Applicant: 山东科汇电力自动化股份有限公司
Abstract: 一种基于暂态零模分量的小电流接地故障测距方法，属于电力系统故障测距技术领域。其特征在于：包括如下步骤：步骤a，记录暂态信号；步骤b，得到故障线路首端到故障点的KVL微分方程；步骤c，建立超定方程组；步骤d，得到故障线路线路参数总值；步骤e，判断故障线路是否包括多段；步骤f，逐段计算其中前n段线路的线路参数；步骤g，得到故障线路前n段线路参数的累加值；步骤h，判断故障线路前n段线路参数的累加值是否大于线路参数总值；步骤i，计算得到故障点的位置。在本基于暂态零模分量的小电流接地故障测距方法中，利用故障线路首端和末端暂态信号计算故障距离，缩短故障线路的停电时间，减小了故障巡线工作量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115639442A
公开(公告)日：2023-01-24
申请号：CN202211279012.3
申请日：2022-10-19
Applicant: 国网福建省电力有限公司泉州供电公司 , 国网福建省电力有限公司 , 厦门理工学院 , 山东理工大学 , 山东科汇电力自动化股份有限公司
IPC: G01R31/12 , G06V10/20 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明涉及一种中压线路树线矛盾放电故障时序识别方法和系统，包括设置试验箱内各装置的初始化数值，完成试验箱系统初始化；在试验箱内进行森林火灾与线路故障发生时序的树线矛盾试验，获取试验后试验箱内的可见光、红外线图像，对所述可见光、红外线图像进行去噪、增强、分割，剔除周围复杂背景处理后获取特征图像；提取所述特征图像中的图像故障特征，获取若干组图像故障特征参数，并对各组图像故障特征参数添加森林火灾发生在线路故障前后的时序标签，形成训练样本集和测试样本集；通过支持向量机获得最优的树线放电故障时序判断训练模型；利用所述最优的树线放电故障时序判断训练模型进行树线放电故障的时序识别。
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公开(公告)号：CN114217164B
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202111375469.X
申请日：2021-11-19
Applicant: 山东大学 , 山东科汇电力自动化股份有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明提供了一种基于放电波形智能识别的电缆故障测距方法及系统，获取电缆故障放电波形数据；对放电波形数据进行分解，提取时频域特征信息；基于时频域特征信息，利用预训练的网格式搜索法优化的支持向量机识别模型，识别击穿放电波形；对识别后的击穿放电波形进行标定，确定故障点击穿放电脉冲，基于所述击穿放电脉冲，计算故障距离。本发明将人工智能算法与技术成熟的故障定位方法相结合，引入机器学习和智能算法有效提取故障特征，自动辨别故障波形并且准确计算故障距离，有效提高电缆故障定位的自动化和智能化水平。
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公开(公告)号：CN115144702A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210885492.1
申请日：2022-07-26
Applicant: 山东科汇电力自动化股份有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 一种基于自组织竞争型神经网络的接地故障类型识别方法，属于电力系统继电保护领域。其特征在于：包括如下步骤：步骤a，采集故障后的零序电流并求得工频分量；步骤b，获取零序电流工频分量幅值变化趋势函数；步骤c，提取特征参数；步骤d，未发生非稳定接地的接地故障，执行步骤e；步骤e，构建基于自组织竞争型的神经网络；步骤f，由基于自组织竞争型的神经网络判断配电网中发生树线放电故障还是其他类型的稳定接地的接地故障，并进行输出。在本基于自组织竞争型神经网络的接地故障类型识别方法中，利用竞争型神经网络对配电网中接地故障的类型进行识别，特别是准确的对树线放电故障进行了识别，填补了本领域的空白。
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公开(公告)号：CN114527356A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210177708.9
申请日：2022-02-25
Applicant: 山东科汇电力自动化股份有限公司
Abstract: 一种小电阻接地系统的高阻接地故障定位方法，属于电力系统继电保护技术领域。包括如下步骤：步骤a，实时采集变电站出线侧的三相电压与零序电流；步骤b，三相电压与零序电流超过阈值后执行步骤c：采集并截取各条线路中出口侧的三相电压与零序电流；步骤d～e，求得相电压与零序电流的三个相位差；变电站中配电自动化装置根据上述步骤判断出故障线路。线路中的配电自动化装置根据上述步骤判断出故障区段以及故障相。在本小电阻接地系统的高阻接地故障定位方法中，利用三相电压与零序电流相位的相位差实现高阻接地故障检测，减少了零序电压对于保护动作可靠性的影响，提高了耐过渡电阻能力。
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公开(公告)号：CN112034390A
公开(公告)日：2020-12-04
申请号：CN202011011206.6
申请日：2020-09-23
Applicant: 山东科汇电力自动化股份有限公司
Abstract: 一种基于Hausdorff距离的低压配电系统漏电流故障监测方法，属于配电自动化技术领域。其特征在于：包括如下步骤：步骤a，采集并上传剩余电流；步骤b，对剩余电流依次进行编号与存储；步骤c，得到剩余电流序列的不匹配矩阵；步骤d，判断是否满足故障判断条件，满足执行步骤e，不满足执行步骤f；步骤e，上传故障区段位置；步骤f，区段运行正常。在本基于Hausdorff距离的低压配电系统漏电流故障监测方法中，采用边缘终端实现漏电流监测，利用故障点两侧剩余电流波形差异度特征，引入Hausdorff距离算法，其距离值表征相邻终端间剩余电流的差异程度，利用故障统一判据确定故障所在区段，其识别能力不受多种原因造成的下游正常剩余电流影响，提高了监测灵敏度。
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