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公开(公告)号：CN107292490A
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201710352971.6
申请日：2017-05-18
Applicant: 国网浙江省电力公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力公司 , 国家电网公司
CPC classification number: Y02P90/86 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种试运行变电站运行风险评估体系及评估方法，调控自动化系统的监控信息数据与生产部门数据进行关联和对接，搭建监控信息大数据库并形成人机交互界面，针对反映电网故障事故信息、反映设备非正常运行异常信息及反映重要遥测量超出上下限区间的超限信息进行关联分析，计算试运行阶段的风险信息数的加权总和并计算运行风险度实现标准化风险评估，获得评估结果对运检部门的设备检修及巡视计划提供数据支撑。其可以有效动态评估试运行变电站在试运行阶段不同时间的运行风险，提高运维检修工作的有效性及整体运维检修水平。
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公开(公告)号：CN107977771A
公开(公告)日：2018-05-01
申请号：CN201711086377.3
申请日：2017-11-07
Applicant: 国家电网公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多元聚类模型与两阶段聚类修正算法的变电站特性分析方法。聚类分析是从大量负荷数据中提取变电站特征的重要方法，但变电站负荷包含多种用户负荷，其特性非常复杂，选择单一的日负荷曲线或是用户构成比例作为指标进行聚类，可能忽略其他因素并导致聚类结果不够全面。由此提出了一种基于多元聚类模型与两阶段聚类修正算法的变电站特性分析方法。首先对日负荷曲线数据采用K-means算法进行聚类，之后采用两阶段聚类修正算法，用于依照变电站用户构成数据修正日负荷曲线聚类结果。研究结果表明，这种方法所得的聚类结果准确度高，可降低聚类结果跌入局部最优的可能性，且所得结果能明确体现各个变电站在日负荷曲线上以及用户构成上的差异。
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公开(公告)号：CN107977771B
公开(公告)日：2021-05-07
申请号：CN201711086377.3
申请日：2017-11-07
Applicant: 国家电网公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多元聚类模型与两阶段聚类修正算法的变电站特性分析方法。聚类分析是从大量负荷数据中提取变电站特征的重要方法，但变电站负荷包含多种用户负荷，其特性非常复杂，选择单一的日负荷曲线或是用户构成比例作为指标进行聚类，可能忽略其他因素并导致聚类结果不够全面。由此提出了一种基于多元聚类模型与两阶段聚类修正算法的变电站特性分析方法。首先对日负荷曲线数据采用K‑means算法进行聚类，之后采用两阶段聚类修正算法，用于依照变电站用户构成数据修正日负荷曲线聚类结果。研究结果表明，这种方法所得的聚类结果准确度高，可降低聚类结果跌入局部最优的可能性，且所得结果能明确体现各个变电站在日负荷曲线上以及用户构成上的差异。
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