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公开(公告)号：CN111817427B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202010316873.9
申请日：2020-04-21
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 一种基于潮流异常分析的10千伏配电站备自投动作状态辨识方法，属电网运行管理领域。以配电站整体为负荷对象进行接线模式划分；建立对应接线模式下配电站备自投不同动作状态与上级变电站母线不平衡率的变化关系式；建立对应接线模式下配电站备自投不同动作状态与馈线线损率的变化关系式；建立配电站备自投不同动作状态与潮流变化公式的对应规律，通过规律匹配进行配电站备自投的异常动作状态辨别。能快速准确地辨识配电站内备自投动作状态，提升现场保护装置的实时监控率，确保配电网的营‑配‑调贯通中图版与现场的一致性，有助于配电站备自投异常动作状态的及时准确消缺，提高配电网的供电可靠性和运行安全性。可广泛用于配电网的运行管理领域。
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公开(公告)号：CN116879672A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310636611.4
申请日：2023-05-31
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G01R31/08 , G01R31/00 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 一种基于时间卷积网络的台区总表故障智能辨识方法，属电能计量领域。包括通过2D卷积的形式来提取量测时序数据矩阵其中的信息；采用时间卷积网络来进行变压器故障辨识的机器学习；将输入数据矩阵中的高维特征提取并压缩至输出层，进一步用于故障的辨识；采取日度故障辨识与年度故障辨识两种不同的故障辨识策略；用深度学习工具，通过对台区监测数据进行自动化、批量分析，直接定位出现故障的台区总表，排除线路或台区中其他不合理因素的干扰，从而提升线路经济运行率。可以提取每个变量单独包含的时间序列特征，同时可以横向提取变量之间的相关性；在保证信息提取效果的前提下大幅减少网络的参数规模，从而提升计算效率。
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公开(公告)号：CN119863149A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411467882.2
申请日：2024-10-21
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/10
Abstract: 一种供‑售电侧计量信息异常对10kV同期线损的影响分析方法，属线损分析领域。在同期线损计算数据处理过程中，从10kV分线拓扑结构出发，以区间、指标及台账三个维度，构建计量信息异常对线损率的影响量化模型，及时发现导致线损率不合理的异常计量信息；在供电侧结合母线平衡率，从电表表号、计量流变和通讯信息三个方面入手，查找计量信息异常特征；在售电侧从双电源用户的表计‑线路关系和计量流变信息入手，分别进行供‑售电侧计量信息异常的辨识和分析。通过查找供电侧和售电侧关联计量电量的台账数据异常，从实际线损分析出发，快速辨识供售电侧计量信息异常原因，保证了系统数据准确性，提高了线损分析效率和具体排查工作的可操作性。
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公开(公告)号：CN111654102B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202010413068.8
申请日：2020-05-15
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 一种10千伏配电站备自投异常状态智能诊断系统，属安全装置领域。包括线损数据采集模块、母线数据采集模块、数据存储模块、异常线损辨识模块、异常母平辨识模块、数据修正计算模块和备自投异常状态诊断模块；异常线损辨识模块实时获取线损出现异动的线路；异常母平辨识模块计算每日的母线不平衡率，实时获取母平出现异动及反向电量出现波动的母线；数据修正计算模块对数据异动的配电站上级馈线通过线损修正公式重新计算线损，对数据异动的配电站上级母线通过母线修正公式重新计算母平；备自投异常状态诊断模块通过修正计算结果进行配电站备自投装置的状态诊断。其能够判断出存在备自投状态异常的配电站，实现配电站备自投装置的实时监控和消缺。
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公开(公告)号：CN114971168A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210391998.7
申请日：2022-04-14
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 一种基于多系统交互的电缆线路同期线损率异常分析方法，属电力运行管理领域。分析该电缆线路的拓扑结构；确定是否有效配置了配网自动化系统；若未配置配网自动化系统，则通过供电侧电量、售电侧电量和线损率计算结果进行“自下而上”的分析方法；若已配置配网自动化系统，则进行“自上而下”的分析方法，分析连接线路供电侧与售电侧的数据正确性；同时，通过配网自动化系统提前预判故障场景，对预判线损率不合理的线路进行分析。其通过变电站、线路、台区三个区段之间的多系统交互，根据是否配置了配网自动化，分别提出了对应的分析方法，在同期线损计算“T+2”的原则下相互配合，在提升线路合理率的同时，能够有效缩短分析时长，提高分析效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113552528A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110725432.9
申请日：2021-06-29
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G01R35/04
Abstract: 一种基于改进遗传算法的变电站母线不平衡率异常分析方法，属检测领域。包括根据SCADA系统提供的实际运行数据，推导计算电能表日电量值；根据发生故障时电采系统提供电量数据与真实电量的对应关系、SCADA系统计算得出电量值与真实电量的对应关系，建立不同故障类型在不同数据来源下的日电量对比表；基于电采系统母线平衡报表提供的电量数据，建立母线不平衡率异常分析模型；以改进遗传算法求解母线不平衡率异常分析模型，通过优化结果判断故障电能表及故障类型。能够快速准确地判断出造成母线不平衡率异常的线路电能表，对提升现场电能表监控率具有重要意义。适用于变电站母线不平衡率异常分析及电能表二次回路排故领域。
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公开(公告)号：CN111817427A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010316873.9
申请日：2020-04-21
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 一种基于潮流异常分析的10千伏配电站备自投动作状态辨识方法，属电网运行管理领域。以配电站整体为负荷对象进行接线模式划分；建立对应接线模式下配电站备自投不同动作状态与上级变电站母线不平衡率的变化关系式；建立对应接线模式下配电站备自投不同动作状态与馈线线损率的变化关系式；建立配电站备自投不同动作状态与潮流变化公式的对应规律，通过规律匹配进行配电站备自投的异常动作状态辨别。能快速准确地辨识配电站内备自投动作状态，提升现场保护装置的实时监控率，确保配电网的营-配-调贯通中图版与现场的一致性，有助于配电站备自投异常动作状态的及时准确消缺，提高配电网的供电可靠性和运行安全性。可广泛用于配电网的运行管理领域。
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公开(公告)号：CN111654102A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010413068.8
申请日：2020-05-15
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 一种10千伏配电站备自投异常状态智能诊断系统，属安全装置领域。包括线损数据采集模块、母线数据采集模块、数据存储模块、异常线损辨识模块、异常母平辨识模块、数据修正计算模块和备自投异常状态诊断模块；异常线损辨识模块实时获取线损出现异动的线路；异常母平辨识模块计算每日的母线不平衡率，实时获取母平出现异动及反向电量出现波动的母线；数据修正计算模块对数据异动的配电站上级馈线通过线损修正公式重新计算线损，对数据异动的配电站上级母线通过母线修正公式重新计算母平；备自投异常状态诊断模块通过修正计算结果进行配电站备自投装置的状态诊断。其能够判断出存在备自投状态异常的配电站，实现配电站备自投装置的实时监控和消缺。
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公开(公告)号：CN114942399B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210391996.8
申请日：2022-04-14
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 一种利用三相不平衡度辨识台区变压器二次回路表计故障的方法，属电力运行管理领域。其根据实际运行数据，对配电台区电能表计常见故障进行归类分析，基于电流、电压等电参数的三相不平衡度，推导出不同故障情况下的数据特征；再经过对用电信息采集系统和配电监测平台系统所监测得到的数据进行清洗补正，结合10千伏分线线损率和台区线损率，对台区总表二次回路进行故障精确定位和异常排查，故障辨识完成，进行现场消缺。由于采用闭环辨识台区总表不同故障类型，引入上级线路线损率与台区线损率，预先辨识出故障点故障可定位至具体某相，故障辨识具有针对性，缩短了现场排查消缺时间及人力，实现了排查与消缺工作一站解决，提高了工作效率。
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公开(公告)号：CN116879671A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310636069.2
申请日：2023-05-31
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G01R31/08 , G01R31/00 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 一种基于时间卷积网络与注意力机制的台区故障辨识方法，属故障识别领域。其将时间卷积网络应用于台区总表的故障辨识；通过提取台区量测值时间序列中的高维特征，实现对故障的辨识；采取日度故障辨识与年度故障辨识两种不同的故障辨识策略以检验模型的有效性；在进行年度序列的故障辨识中引入注意力机制，以强化对于关键信息片段的甄别能力；通过对台区监测数据进行自动化、批量分析，直接定位出现故障的台区总表，排除线路或台区中其他不合理因素的干扰，提升线路经济运行率；可直接应用于台区总表故障的在线辨识，实时读入台区量测数据并快速判断出其中是否存在故障，为检修计划的安排提供参考。可广泛用于台区变压器的运行管理和事故辨别领域。
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