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公开(公告)号：CN115932568A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211542901.4
申请日：2022-12-02
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/327 , G01H17/00 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种高压断路器状态识别方法、系统及可读计算机存储介质，通过声音传感器和振动传感器获取断路器在不同运行状态下的声音和振动两路信号，分别对时域下的信号进行变分模态分解，得到若干固有模态函数分量信号，将两种信号的固有模态函数行分段处理，组成一个新的多维数据矩阵，求得每段信号的多种特征值，得到所组成的多维特征矩阵。从而达到将两种不同的信号融合再重构的目的，并以此为基础来构建BP神经网络模型，对采集并优化后的数据拟合，进而进行模式识别。本发明可以实现多维特征提取，能够增大断路器故障诊断容错率，做到高压断路器状态的准确识别。
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公开(公告)号：CN115859053A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211542892.9
申请日：2022-12-02
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司阜新供电公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了一种断路器故障诊断方法、系统及可读计算机存储介质，通过结合不同传感器获得的信息，能够更为准确地反映信号源的情况，能够有效解决单一信号不能充分区分断路器所处不同状态的问题，提高故障诊断的可靠性。通过对断路器声音、振动、电流信号求取功率谱，再经过稀疏自动编码网络的训练，可以提取出最能表征信号的特征值；通过融合神经网络对原始信号的特征向量进行融合，可以实现最优的特征融合，使得特征值更具有代表性，能够提高判断的准确性，增大断路器故障诊断容错率，并且能够满足现场对运行中的断路器故障诊断的精度和速度要求，快速准确识别。
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公开(公告)号：CN111401657B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202010253475.7
申请日：2020-04-02
Applicant: 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于支持向量回归算法的变压器热点温度时序预测方法，属于变压器技术领域。本发明的技术方案是：根据变压器热点温度与负载率这一特征量具有最大相关性，建立基于支持向量回归的局部地区负荷预测模型，使之作为变压器热点温度预测模型的前置输入。使用有外在输入的基于支持向量回归时间序列模型对变压器下一时刻热点温度进行预测。本发明的有益效果是：可以准确的预测出变压器下一时刻的热点温度，具有学习速度快、泛化性能好的优点，从而提高了变压器热点温度的预测精度；运算效率高，预测精度高，为变压器动态增容提供了良好的数据基础。
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公开(公告)号：CN111461922A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010253526.6
申请日：2020-04-02
Applicant: 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于极限学习机的变压器热点温度实时预测方法，属于变压器技术领域。本发明的技术方案是：以变压器负载率、环境温度和顶层油温为特征值，根据历史运行数据，采用极限学习机（ELM）拟合出热点温度计算模型。然后建立基于支持向量回归（SVR）的电力负荷预测模型实现负载率的准确预测，使之作为热点温度计算模型的前置输入，构建热点温度预测模型。本发明的有益效果是：不受变压器运行状态的影响，并且能够实现热点温度的准确预测；应用性强，成本低，实时性强，精度高，计算方法简便，稳定性高，为变压器设备检修带来了很大的方便。
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公开(公告)号：CN111461922B
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202010253526.6
申请日：2020-04-02
Applicant: 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于极限学习机的变压器热点温度实时预测方法，属于变压器技术领域。本发明的技术方案是：以变压器负载率、环境温度和顶层油温为特征值，根据历史运行数据，采用极限学习机（ELM）拟合出热点温度计算模型。然后建立基于支持向量回归（SVR）的电力负荷预测模型实现负载率的准确预测，使之作为热点温度计算模型的前置输入，构建热点温度预测模型。本发明的有益效果是：不受变压器运行状态的影响，并且能够实现热点温度的准确预测；应用性强，成本低，实时性强，精度高，计算方法简便，稳定性高，为变压器设备检修带来了很大的方便。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117674082A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311513689.3
申请日：2023-11-14
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网冀北电力有限公司张家口供电公司 , 国网河南省电力有限公司开封供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06F18/23
Abstract: 本发明涉及电力系统暂态评估技术领域，具体公开了一种基于广域测量数据的电力系统暂态评估方法，包括：通过采集电力系统各节点的电力运行数据和历史电力运行数据，运用聚类法得到各节点的电力运行标准阈值。实时获取各节点的电力运行值，与标准阈值对比，判断是否发生暂态行为。若实时值在标准阈值内，判定为正常；若不在范围内，则发生暂态行为。获取暂态行为节点的电力运行数据，通过与标准阈值对比确定暂态评分。根据暂态评分与预设评分关系，确定节点的暂态危机等级，实现对电力系统暂态行为的有效监测和分类评估。
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公开(公告)号：CN117609759A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311472223.3
申请日：2023-11-07
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网河南省电力有限公司开封供电公司 , 国网冀北电力有限公司张家口供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06N3/0455 , H02J3/00 , H02J3/38 , G06Q50/06 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习框架的分布式光伏发电功率预测系统和方法，属于光伏发电量预测技术领域；通过RNN网络模块对数据样本中的异常数据进行预处理，进而生成数据准确的训练集；并通过transformer网络模块基于注意力机制对训练集的数据及时序特征进行训练，一方面，通过基于注意力机制的transformer网络提取数据之间的时序特征信息，解决传统算法时序信息利用率不高，无法获得序列中各个时刻权重的问题；另一方面，基于数据准确的基础上保证预测结果的高精度。
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公开(公告)号：CN111401657A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010253475.7
申请日：2020-04-02
Applicant: 国网冀北电力有限公司唐山供电公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于数据挖掘算法的变压器热点温度时序预测方法，属于变压器技术领域。本发明的技术方案是：根据变压器热点温度与负载率这一特征量具有最大相关性，建立基于支持向量回归的局部地区负荷预测模型，使之作为变压器热点温度预测模型的前置输入。使用有外在输入的基于支持向量回归时间序列模型对变压器下一时刻热点温度进行预测。本发明的有益效果是：可以准确的预测出变压器下一时刻的热点温度，具有学习速度快、泛化性能好的优点，从而提高了变压器热点温度的预测精度；运算效率高，预测精度高，为变压器动态增容提供了良好的数据基础。
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公开(公告)号：CN119093463A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202310654093.9
申请日：2023-06-05
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明属于并网逆变器稳定控制领域，公开了一种考虑强电网特性的构网型并网逆变器自适应稳定控制方法，该方法包括：建立构网型并网逆变器的复矢量阻抗电路模型；建立闭环极点映射模型，利用深层架构对控制参数与关键极点之间的映射关系进行训练，通过训练好的闭环极点映射模型预测得到相应的关键极点；确定关键极点最接近参考极点时构网型并网逆变器的控制参数，通过自适应调整控制参数，确保系统在电网阻抗变化时跟踪参考极点，实现自适应稳定控制。
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公开(公告)号：CN110795866B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN201911127011.5
申请日：2019-11-18
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司海西供电公司 , 华北电力大学(保定)
Inventor： 张占俊 , 李婷 , 李建文 , 李永刚 , 董耀 , 王剑锋 , 杨怀建 , 裘建云 , 陈云 , 杨洋 , 马文强 , 郭海庆 , 户志斌 , 谈守卿 , 汪世锋 , 刘扬 , 陈巍巍
IPC: G06F30/20 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06Q50/06 , G06F111/08 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于极限故障点的电压暂降区域预测方法，包括：构建电网简化模型；创建蒙特卡洛随机变量故障模型；获得不同情况下N个节点的故障电压平均值，以及相对应的电压暂降百分比；根据不同故障所对应的权重值，计算出各个节点综合故障时的电压暂降百分比；确定极限故障点；根据极限故障点所对应的电压暂降区域，提前配置相应设备以进行电压抬升。本发明将蒙特卡洛法与极限故障点法相结合，对电网故障进行精准预测，找出极限故障点所对应的电压暂将区域，为后续合理、高效地治理以抬升电压暂降区域的电压奠定了基础，使得系统的全网电压状态最佳。
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