换流变压器行为模型降阶方法及装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN119443007A

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202411470885.1

    申请日:2024-10-21

    Abstract: 本发明公开了换流变压器行为模型降阶方法及装置、设备及存储介质,方法包括:建立换流变压器的仿真物理模型;基于仿真物理模型得到换流变压器的状态参量时间序列,并判断状态参量时间序列是否具有混沌特性;当状态参量时间序列具有混沌特性,则基于Lyapunov方法对仿真物理模型进行降阶处理,得到降阶后的简化仿真物理模型。通过判断换流变压器的状态参量时间序列是否具有混沌特性,确定在仿真物理模型中是否存在对模型的动态行为影响较大的关键状态和变量,基于Lyapunov方法对仿真物理模型进行降阶,保留影响较大的关键状态和变量,得到简化后的仿真物理模型,以在对模型进行简化的同时,保证简化后的模型仍能准确地描述换流变压器系统的主要动态特性。

    基于深度学习的变压器负载监测方法、系统、介质及设备

    公开(公告)号:CN119514369A

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202411654890.8

    申请日:2024-11-19

    Abstract: 本发明实施例公开了一种基于深度学习的变压器负载监测方法、系统、介质及设备,方法包括:实时采集变压器负载电流波形和变压器负载数据;根据变压器负载电流波形和变压器负载数据定义目标函数;通过目标函数的一阶导数和二阶导数确定增益函数;基于增益函数,以变压器负载数据作为监测目标,以变压器负载电流波形作为特征输入进行建模,通过逐步添加最新树的方式来构建最终变压器负载监测模型;在变压器挂网运行时,将电流传感器所测变压器负载电流波形输入到最终变压器负载监测模型中,根据最终变压器负载监测模型准确预测变压器未来的负载趋势获取变压器负载结果,及时发现潜在的负载异常,从而提高电网运行的安全性和效率。

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