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公开(公告)号：CN119864870A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411804706.3
申请日：2024-12-10
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及配电网故障处置与可靠性研究领域，具体提供了一种暴雨内涝灾害下的配电系统恢复方法及装置，包括：基于暴雨内涝灾害发生期间的配电网设备失效概率函数，采用蒙特卡洛方法生成暴雨内涝灾害发生期间的典型场景；在所述暴雨内涝灾害发生期间的典型场景下，求解配电网重构优化模型，得到暴雨内涝灾害发生期间的开关优化结果；利用所述开关优化结果进行配电网重构，在暴雨内涝灾害结束后，求解配电网故障恢复模型，得到移动应急储能设备调度结果；利用所述移动应急储能设备调度结果进行配电网暴雨内涝灾害后恢复；该方案显著提升系统的恢复能力，尤其在交通受灾严重的复杂场景中展现出独特优势。
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公开(公告)号：CN119726753A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202410314657.9
申请日：2024-03-19
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院
Abstract: 一种适用于光伏逆变器两相电压跌落的功率治理方法，其特征在于，方法包括：采集三相三线制光伏逆变器发生两相电压跌落时的跌落状态，基于所述跌落状态获得所述光伏逆变器的交流侧有功功率、滤波电感的瞬时功率、直流侧恒定功率的表达式，以推导出所述光伏逆变器的直流侧的二倍频波动分量的表达式；对于所述光伏逆变器的直流侧的二倍频波动分量在不同波动相位上的波动幅度系数进行求解，以获得所述波动幅度系数与所述跌落状态之间的关联关系；计算所述光伏逆变器的直流母线功率波动，以所述直流母线功率波动作为适应度函数，以发生跌落的两相的虚拟相电流增益作为输入粒子，采用粒子群算法求解，以实现对所述光伏逆变器两相电压跌落的功率治理。
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公开(公告)号：CN119414171A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411385404.7
申请日：2024-09-30
Applicant: 清华大学 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
IPC: G01R31/12
Abstract: 本申请涉及电力系统故障检测与诊断技术领域，特别涉及一种电缆绝缘缺陷劣化故障的全过程波形生成方法及装置，其中，方法包括：建立电缆绝缘缺陷劣化故障的目标全过程故障波形；获取除电缆绝缘缺陷劣化故障之外的剩余绝缘层的击穿电压变化情况；结合击穿电压变化情况和目标全过程故障波形，根据电缆绝缘缺陷劣化故障的周波数得到电缆绝缘缺陷劣化故障的全过程故障波形。由此，解决了相关技术中，由于缺少对机理的分析，难以确定电缆局部绝缘缺陷劣化过程不同阶段的边界，得到的全过程故障波形与实际故障发展过程相差较大，不具有应用价值等问题。
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公开(公告)号：CN119298063A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411498933.8
申请日：2024-10-24
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种配电网站‑线‑变‑户分层调压方法及系统，方法针对配电网电压越限问题，按照“站‑线‑变‑户”自上而下的顺序开展联动治理，通过变电站、线路解决成片电压越限问题，台区、用户解决分散电压越限问题。本发明的方法在变电站层级，优化站内AVC控制策略，在线路层级，通过中压线路调压器及无功补偿装置调压，在配变层级，根据配变低压侧出口电压及用户电压的情况，通过调档和无功补偿装置投切解决，对个别用户电压越限原因开展现场摸排，针对性采用增加户用无功补偿装置、下户线改造等措施。本发明通过多层级电压联动，解决当前用户高电压问题突出但单层级电压调节能力不足的问题，提高电网运营的安全性、可靠性和经济性。
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公开(公告)号：CN118863650A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410960847.8
申请日：2024-07-17
Applicant: 西安交通大学 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F17/10 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种雨洪灾害下基于多指标融合的电网薄弱点识别方法及系统，整理电网基础数据，形成电厂、变电站以及线路节点集合；基于电厂、变电站以及线路节点集合，总结整理电网的结构脆弱性指标以及设备脆弱性指标；基于结构脆弱性指标以及设备脆弱性指标，结合变异系数法和VIKOR法，构建电网薄弱点识别模型；对电网薄弱点识别模型进行求解，对网络中节点的脆弱性进行排序。本发明充分融合设备脆弱性判据，对网络中节点按照脆弱性进行排序，以便对脆弱性突出的节点进行保护，以有效应对暴雨灾害。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118793556A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410747657.8
申请日：2024-06-11
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: F03B13/06 , F03B15/00 , F03B15/08 , G06F17/11 , H02J3/38 , H02J3/48 , H02J3/50 , H02P21/28 , H02P21/22 , H02P21/00 , H02P9/10 , H02P9/00 , H02P101/10 , H02P103/20
Abstract: 本发明提供了一种变水头参数自适应双馈抽水蓄能机组及其控制方法，方法包括：步骤1，建立双馈抽水蓄能机组数学模型，包括双馈感应电机数学模型和水泵水轮机及调速系统数学模型；步骤2，根据双馈抽水蓄能机组模型，构建功率解耦的机侧、网侧变流器控制策略；步骤3，构建双馈式抽蓄机组转速响应模型，通过对抽蓄控制环节PI参数进行可行域分析和寻优，构建水头自适应控制策略，实现变水头工况下对双馈抽水蓄能机组的控制。本发明实现了变水头工况下机组的自适应控制，且转速波动小，控制效果更好；能有效降低负载突变时变流器变频失败的风险；在库容较小水头变幅大的情况下，使微型抽蓄机组转速可以更快恢复至参考值。
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公开(公告)号：CN118709619A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410628311.6
申请日：2024-05-21
Applicant: 浙江华电器材检测研究院有限公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F30/331 , H02J3/38 , H02J3/48 , H02J3/50 , G06F30/34
Abstract: 本发明提供了一种三电平逆变器的小步长仿真方法，所述仿真方法具体为：确定目标仿真对象，并基于目标仿真对象的拓扑信息构建仿真模型；设置载波周期和点火脉冲采样步长，减小仿真步长；建立PWM波调制策略；选择目标仿真对象的仿真目标，根据仿真目标编制三电平逆变器的控制策略；基于PWM波调制策略和三电平逆变器的控制策略进行仿真分析。本发明能够基于目标仿真对象来灵活构建仿真模型，且通过设置载波周期和点火脉冲采样步长的方式来减小仿真步长，以实现小步长仿真，不再受硬件限制，不仅能够适应规模较大或复杂性较高的仿真场景，还能够灵活应对不同仿真场景。
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公开(公告)号：CN113920097B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202111199043.3
申请日：2021-10-14
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院
IPC: G06T7/00 , G06T7/13 , G01J5/48 , G06V10/44 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 一种基于多源图像的电力设备状态检测方法及系统，在机器人巡检的应用场景中，结合热成像与可见光成像，通过电力设备热信息提前预警设备故障。考虑到移动设备资源有限，提出D‑YOLOv4模型，用于在可见光图像中识别和定位电力设备，通过基于边缘检测的图像配准方法与仿射变换来完成热成像与可见光成像的像素点映射，获得红外图像中的电力设备区域，以电网运行安全标准作为各电力设备状态检测依据。应用图像融合与深度学习，将红外热成像图与可见光图片相互结合，建立像素映射关系，找出重点关注区域和重点关注点，使得巡检机器人在电力巡检时得到各个目标设备热点温度，基于设备类型具体分析，提高巡检智能化水平。
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公开(公告)号：CN117272007A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311105846.7
申请日：2023-08-30
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 西安交通大学 , 国网河南省电力公司
Inventor： 姚德贵 , 周宁 , 宋伟 , 李丰君 , 刘金 , 李更丰 , 孙思源 , 别朝红 , 李文轩 , 董轩 , 尚德 , 徐铭铭 , 冯光 , 陈明 , 尚博文 , 牛荣泽 , 谢芮芮 , 朱全胜 , 郭剑黎 , 彭磊 , 郭祥富
IPC: G06F18/21 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于深度学习的城市内涝配电网故障预警方法及系统。首先基于城市地理信息，构建内涝模型；接着根据设备老化程度，建立设备老化模型；然后将内涝模型、设备老化模型与电网数据关联映射，构建数据集并生成相应的标签；并且基于深度神经网络模型构建故障预警模型，将得到的数据集和相应的标签作为输入样本，训练和验证所述故障预警模型；最后将实时的设备老化数据集和城市内涝模型数据输入到训练后的故障预警模型中，根据所述故障预警模型进行故障预警。该发明采用深度学习技术，能够根据历史数据和实时监测数据自主学习，不断优化预测模型，相较于传统的统计方法，深度学习能够更准确地分析数据，提高故障预测的准确性与鲁棒性。
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公开(公告)号：CN116996941A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310736108.6
申请日：2023-06-20
Applicant: 北京智芯微电子科技有限公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 谢凡 , 甄岩 , 张金帅 , 郑利斌 , 徐铭铭 , 白晖峰 , 霍超 , 尹志斌 , 罗安琴 , 张楠 , 丁啸 , 张港红 , 高建 , 苑佳楠 , 申振东 , 李丰君 , 谢芮芮 , 冯光 , 尚博文
IPC: H04W28/086 , H04W28/08
Abstract: 本发明涉及通信技术领域，提供一种基于配网云边端协同的算力卸载方法、装置及系统。所述方法包括：确定端侧、边缘侧及云侧的待执行的任务序列；在端侧的任务序列、边缘侧的任务序列以及云侧的任务序列被执行的总能耗和总时延最小的约束条件下，利用预测网络确定端侧、边缘侧、云侧之间的算力卸载方式，所述算力卸载方式包括：卸载端侧的任务序列到边缘侧执行、卸载边缘侧的任务序列到云侧执行、卸载云侧的任务序列到边缘侧执行。本发明基于配网云边端全局的总能耗和总时延进行考虑，利用预测网络确定端侧、边缘侧、云侧之间的算力卸载方式，实现云边端算力资源的协同卸载，从而实现云边端的算力均衡，降低时延。
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