一种多维数据网荷存储方法与系统

    公开(公告)号:CN109669938B

    公开(公告)日:2025-02-21

    申请号:CN201811283098.0

    申请日:2018-10-31

    Abstract: 一种多维数据网荷存储方法与系统,包括:将从微型同步相量测量装置获取的数据进行业务分类,构建网格化数据矩阵;基于所述网格化数据矩阵构建字段式数据列,并通过标识符进行分隔,然后按照T树构建方式形成数据池,并将所述数据池进行存储;其中每个数据池中的数据与T树节点按照关系进行对应;基于所述标识符序列,构建索引树,并将所述索引树与所述数据池中的数据建立对应关系。通过网络矩阵构建网格化存储、应用T树索引建立快速响应引擎,针对大量PMU采集相量数据进行合理化分解,实现数据存储与分析的快速支撑,从而解决微型PMU在配网实时数据采集中的非结构化数据结构化,以及网格化数据矩阵和T树实现业务逻辑的深度匹配。

    一种改进动态谐波估计方法和系统

    公开(公告)号:CN110907702A

    公开(公告)日:2020-03-24

    申请号:CN201911045986.3

    申请日:2019-10-30

    Abstract: 本发明提供了一种改进动态谐波估计方法和系统,包括:采集电网各支路或母线的同步相量测量装置的谐波电压;将谐波电压带入非线性状态方程与量测方程模型;采用改进Sage-Husa平方根无迹卡尔曼滤波算法,根据非线性状态方程与量测方程模型,对待估测支路进行谐波电流估算,得到待估测支路谐波电流的估算值;其中,改进Sage-Husa平方根无迹卡尔曼滤波算法包括:基于量测更新和遗忘因子,对非线性状态方程与量测方程模型进行状态更新。本发明针对平方根无迹卡尔曼滤波进行电力系统谐波状态估计中无法从未知噪声中得到准确估计结果问题,引入Sage-Husa滤波算法中基于极大后验估计的思想,利用Sage-Husa滤波的遗忘因子,可以实现未知噪声实时动态估测,得到高精度谐波估计结果。

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