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公开(公告)号：CN113159361A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202011398686.6
申请日：2020-12-03
Applicant: 安徽大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
Abstract: 本发明的一种基于VDM和Stacking模型融合的短期负荷预测方法及系统，采集负荷序列数据，并输入到事先训练好的预测模型，进行负荷预测并输出预测结果；其中，预测模型的训练步骤如下：采用VMD算法将获取到的原始负荷序列分解为不同的固有模态分量IMF；计算每个IMF负荷分量序列的ApEn值；把每一个ApEn值作为一个随机分量，基于Stacking的思想，XGBoost和长短期记忆神经网络来构建模态分量IMF的预测模型；通过将上述预测模型对各模态分量IMF的预测结果叠加得到最终预测结果，再进行加权融合。相比传统方法的结果，本发明方法的结果表明基于多模型融合的Stacking集成学习方法在电力负荷预测中有良好的应用效果。
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公开(公告)号：CN114355240A
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202111451134.1
申请日：2021-12-01
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
IPC: G01R31/52 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种配电网接地故障诊断方法及装置，包括：获取配电网的基础拓扑结构故障时的一维零序电流信号，并将一维零序电流信号转换为二维图像；以所述二维图像作为卷积神经网络模型的输入，训练得到基础故障诊断模型；在配电网发生故障时，判断发生故障的拓扑结构是否为基础拓扑结构：若是，则利用基础故障诊断模型对配电网进行故障诊断，输出对应的故障类型；否则，基于基础故障诊断模型，利用迁移学习方法，得到该发生故障的拓扑结构对应的目标故障诊断模型，并利用该目标故障诊断模型对配电网进行故障诊断，输出对应的故障类型。本发明的配电网接地故障诊断方法能够实现不同拓扑结构的故障分类，运用范围广，故障分类快速，准确率高。
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公开(公告)号：CN114077846A
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN202111198766.1
申请日：2021-10-14
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
Abstract: 本发明的一种基于RF‑LSTM的故障电流多域识别方法及存储介质，其中方法包括以下步骤，针对电弧故障平台，获取原始电流信号；对原始电流信号进行处理，进行核主成分分析提取第三主成分，然后对第三主成分信号进行时域、频域和能量域特征提取；接着用随机森林进行无偏预测重要性估计选择对应负载条件下的高相关特征；最后将筛选后的特征用作LSTM的特征输入，用于学习和训练，实现对故障电弧的多域识别。本发明的方法减少了计算量并且提高了检测速度和精度；结果表明，此方法可以准确的识别电弧故障。
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公开(公告)号：CN113887794A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111144517.4
申请日：2021-09-28
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学 , 国网安徽省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种配电网无功优化的方法及装置，所述方法包括以下步骤：将配电网的历史负荷、拓扑数据以及对应的历史无功优化策略输入改进的CNN网络进行特征提取；特征提取后的配电网数据中历史负荷、拓扑数据作为DBN网络的输入，对应的历史无功优化策略作为DBN网络的输出，训练DBN网络，直到达到预设的迭代次数或者网络损耗不变的时候停止训练得到无功优化模型；将实时获取的历史负荷、拓扑数据输入无功优化模型，得出实时的无功优化策略，利用实时的无功优化策略对配电网进行无功优化；本发明的优点在于：配电网无功优化过程的计算时间短以及精度高。
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公开(公告)号：CN114355240B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111451134.1
申请日：2021-12-01
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
IPC: G01R31/52 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/09
Abstract: 本发明提供一种配电网接地故障诊断方法及装置，包括：获取配电网的基础拓扑结构故障时的一维零序电流信号，并将一维零序电流信号转换为二维图像；以所述二维图像作为卷积神经网络模型的输入，训练得到基础故障诊断模型；在配电网发生故障时，判断发生故障的拓扑结构是否为基础拓扑结构：若是，则利用基础故障诊断模型对配电网进行故障诊断，输出对应的故障类型；否则，基于基础故障诊断模型，利用迁移学习方法，得到该发生故障的拓扑结构对应的目标故障诊断模型，并利用该目标故障诊断模型对配电网进行故障诊断，输出对应的故障类型。本发明的配电网接地故障诊断方法能够实现不同拓扑结构的故障分类，运用范围广，故障分类快速，准确率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114077846B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202111198766.1
申请日：2021-10-14
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
IPC: G06F18/243 , G06F18/2135 , G06F18/211 , G06N3/0442 , G06N3/09 , G01R31/08 , G01R31/12
Abstract: 本发明的一种基于RF‑LSTM的故障电流多域识别方法及存储介质，其中方法包括以下步骤，针对电弧故障平台，获取原始电流信号；对原始电流信号进行处理，进行核主成分分析提取第三主成分，然后对第三主成分信号进行时域、频域和能量域特征提取；接着用随机森林进行无偏预测重要性估计选择对应负载条件下的高相关特征；最后将筛选后的特征用作LSTM的特征输入，用于学习和训练，实现对故障电弧的多域识别。本发明的方法减少了计算量并且提高了检测速度和精度；结果表明，此方法可以准确的识别电弧故障。
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公开(公告)号：CN119695864A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411756799.7
申请日：2024-12-03
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司淮北供电公司
IPC: H02J3/00 , H02J13/00 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/23213 , G06F18/2415
Abstract: 本发明涉及模式识别技术领域，具体为一种智能配电网异常监测方法及系统，包括以下步骤：基于配电网的实时数据，收集变压器监控、配电线路分析的电流、电压、温度读数，进行时间序列分段，消除噪声，生成配电网实时数据集。本发明中，通过对智能配电网实时数据的细化处理和高效分析，显著增强电网的监测和异常处理能力。细致的时间序列处理和噪声消除确保了数据集的质量和准确性，为数据分析提供了坚实基础。采用网格化数据结构简化了复杂数据的处理，提升了处理速度和数据管理效率。通过密集度分析有效地识别异常模式，显著减少电网故障发生率，提高了安全性和运行效率。异常聚类分析和风险评估的结合，精准预测和识别电网异常状态。
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公开(公告)号：CN119651508A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411790152.6
申请日：2024-12-06
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司六安供电公司 , 清华大学无锡应用技术研究院
Inventor： 张峰 , 彭勃 , 丁津津 , 徐斌 , 汤伟 , 王明 , 高博 , 胡武炎 , 董新洲 , 施慎行 , 邵庆祝 , 孙辉 , 于洋 , 张骏 , 俞斌 , 王海港 , 梅伟 , 李中 , 江涛
Abstract: 本申请提出了一种利用电压电流时间序列信息的单相接地故障检测处理装置。利用电压电流时间序列信息的单相接地故障检测处理装置包括：故障检测模块，用于检测配电线路是否存在单相接地故障；控制模块，用于在配电线路存在单相接地故障的情况下，控制多个开关中的第一开关断开，并延时第一时长后控制第一开关重合；故障检测模块，用于在第一开关重合之后，且配电线路未存在单相接地故障的情况下，判定单相接地故障为瞬时性故障；故障检测模块，用于在第一开关重合之后，且配电线路存在单相接地故障的情况下，判定单相接地故障为永久性故障；故障检测模块，用于确定多个待测区段中的故障区段；控制模块，用于控制第二开关断开和第三开关断开。
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公开(公告)号：CN119199388A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411496434.5
申请日：2024-10-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司淮北供电公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及故障诊断技术领域，具体为一种配电网故障智能定位及响应系统，系统包括：数据转化模块收集配电网的操作数据并转化为点云，每个点云代表配电网的一个操作状态，通过计算操作状态间的拟合度，构建点云间的连接，来表示电压波动和断路器状态，生成配电网图形数据。本发明中，通过转换配电网操作数据为点云并利用持久性同调方法，对电网状态进行拓扑分析，通过捕捉和分析图形数据中环和空洞的变化，识别与电压波动及负载异常相关的拓扑变化，提升故障诊断的准确度和预测故障的前瞻性，实时监测故障点并采用时间序列分析预测潜在故障发生的时间和地点，加快故障响应速度和精度，数据分析和预测机制增强电力系统的稳定运行。
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公开(公告)号：CN115459203B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202211145501.X
申请日：2022-09-20
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 武汉大学 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 南京南瑞继保工程技术有限公司
Inventor： 孙辉 , 龚庆武 , 彭勃 , 俞斌 , 张军 , 刘孝辉 , 张豪杰 , 乔卉 , 刘栋 , 高博 , 徐斌 , 汪玉 , 丁津津 , 张峰 , 汪勋婷 , 谢毓广 , 王同文 , 谢民 , 汪伟 , 邵庆祝 , 罗沙 , 谢佳 , 张骏 , 于洋 , 李晓彤
IPC: H02H1/00 , H02J3/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种特高压直流阀短路保护快速整定方法及装置，所述方法包括：选取特高压直流运行方式；在每种运行方式下，分别就区内故障和近点区外故障仿真出一组故障数据；每种运行方式所对应的启动电流Isc_set和制动电流比例系数k_set分别选择划分好的区间中的一个作为最终取值区间；通过卷积神经网络学习运行方式与每种运行方式对应的定值区间之间的配合关系，得到最终的神经网络模型；实时采集运行方式对应的特征量，输入神经网络模型，得到对应的定值区间；本发明的优点在于：克服传统经验方法定值单一、适应性差的问题，提高保护动作的可靠性，保障特高压直流系统的安全稳定运行。
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