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公开(公告)号：CN109494781B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201811582645.5
申请日：2018-12-24
Applicant: 清华大学 , 国网安徽省电力有限公司
Inventor： 王宾 , 李志中 , 谢民 , 王同文 , 俞斌 , 董新洲 , 邵庆祝 , 叶远波 , 于洋 , 张骏 , 程晓平 , 王栋 , 陈实 , 吴迪 , 戴长春 , 黄太贵 , 孙月琴 , 王海港 , 张炜 , 刘路登 , 高博 , 汪玉 , 孙辉
IPC: H02J3/36
Abstract: 一种高压直流输电换相重叠角实时估值的方法，利用仿真软件对交直流混联网络进行网格式的电磁暂态仿真，标定仿真数据中触发脉冲对应的时刻，并针对每个时刻，构建特征向量，同时采集换相实际触发之后的实测换相重叠角与准稳态模型推导的换相重叠角之差作为标记，构建数据集，同时分割训练集与测试集，完成全连接BP神经网络的训练工作；在实际运行现场，训练好的BP神经网络基于换相触发时刻之前1ms时间窗的信息快速估算换相重叠角的准稳态模型误差修正值，并叠加在准稳态模型的输出值之上作为换相重叠角的估计值；本发明克服了高压直流输电重叠角只能实测获得而难以实时计算的问题，在直流系统控制领域具有广泛的工程应用前景。
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公开(公告)号：CN109494781A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811582645.5
申请日：2018-12-24
Applicant: 清华大学 , 国网安徽省电力有限公司
Inventor： 王宾 , 李志中 , 谢民 , 王同文 , 俞斌 , 董新洲 , 邵庆祝 , 叶远波 , 于洋 , 张骏 , 程晓平 , 王栋 , 陈实 , 吴迪 , 戴长春 , 黄太贵 , 孙月琴 , 王海港 , 张炜 , 刘路登 , 高博 , 汪玉 , 孙辉
IPC: H02J3/36
Abstract: 一种高压直流输电换相重叠角实时估值的方法，利用仿真软件对交直流混联网络进行网格式的电磁暂态仿真，标定仿真数据中触发脉冲对应的时刻，并针对每个时刻，构建特征向量，同时采集换相实际触发之后的实测换相重叠角与准稳态模型推导的换相重叠角之差作为标记，构建数据集，同时分割训练集与测试集，完成全连接BP神经网络的训练工作；在实际运行现场，训练好的BP神经网络基于换相触发时刻之前1ms时间窗的信息快速估算换相重叠角的准稳态模型误差修正值，并叠加在准稳态模型的输出值之上作为换相重叠角的估计值；本发明克服了高压直流输电重叠角只能实测获得而难以实时计算的问题，在直流系统控制领域具有广泛的工程应用前景。
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公开(公告)号：CN111505529B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202010263897.2
申请日：2020-04-07
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 清华大学 , 南京南瑞继保工程技术有限公司
Inventor： 谢民 , 王宾 , 俞斌 , 贾鑫 , 王同文 , 董新洲 , 邵庆祝 , 张骏 , 于洋 , 叶远波 , 程晓平 , 王栋 , 陈实 , 吴迪 , 黄太贵 , 孙月琴 , 王海港 , 张炜 , 刘路登 , 赵青春
Abstract: 本发明公开了一种高压交流输电线路自适应重合闸方法，以输电线路发生单相接地故障后，故障相两侧断路器跳闸后形成的断开相线路侧电压（恢复电压）作为检测对象，通过计算恢复电压的波形面积变化率，进行永久性或瞬时性接地故障的检测。本发明能够克服噪声、恢复电压幅值较低等因素的影响，具有较高的可靠性，实现自适应重合闸，避免重合于永久性故障而对电力系统的二次冲击。
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公开(公告)号：CN111505529A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010263897.2
申请日：2020-04-07
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 清华大学 , 南京南瑞继保工程技术有限公司
Inventor： 谢民 , 王宾 , 俞斌 , 贾鑫 , 王同文 , 董新洲 , 邵庆祝 , 张骏 , 于洋 , 叶远波 , 程晓平 , 王栋 , 陈实 , 吴迪 , 黄太贵 , 孙月琴 , 王海港 , 张炜 , 刘路登 , 赵青春
Abstract: 本发明公开了一种高压交流输电线路自适应重合闸方法，以输电线路发生单相接地故障后，故障相两侧断路器跳闸后形成的断开相线路侧电压（恢复电压）作为检测对象，通过计算恢复电压的波形面积变化率，进行永久性或瞬时性接地故障的检测。本发明能够克服噪声、恢复电压幅值较低等因素的影响，具有较高的可靠性，实现自适应重合闸，避免重合于永久性故障而对电力系统的二次冲击。
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公开(公告)号：CN113659539B
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202110700674.2
申请日：2021-06-23
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
Abstract: 本发明的一种基于5G技术的配网纵联差动保护实现方法，包括将自适应整定好的定值流转至配电自动化主站，由主站采用5G通信的方式下发至保护装置中，使得保护装置能够实时调整定值。本发明建立了基于5G技术的配网纵联差动保护实现机制，建立了广域范围内配网保护定值实时动态调整机制，弥补了三段式电流保护在遇到结构复杂且运行方式切换频繁的线路时，容易出现定值失配的缺点，使得配网保护对电网运行方式和结构有更强的适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114283062A
公开(公告)日：2022-04-05
申请号：CN202111581497.7
申请日：2021-12-22
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
Abstract: 特高压换流站保护系统全景监控图像重建与传输方法，属于特高压换流站全景监控技术领域，解决目前特高压换流站保护系统全景监视图像存在的模糊不清、分辨率低，以及在网络发生故障时全景监控数据传输拥堵的问题；通过在深度多尺度残差网络模型中采用多尺度卷积块构建多种尺度提取图像的低阶和高阶特征，避免图像细节提取不完备现象，采用残差学习机制来保留低阶粗糙特征，促进特征的再利用，进而提高图像的重建能力；拓扑优化通过构建异构网络的拓扑结构，采用深度强化学习和蒙特卡罗树搜索相结合的框架，根据预先定义的拓扑规则依次构建网络；蒙特卡罗树的搜索结果加强了深度卷积神经网络的学习，以便在下一次迭代中获得更准确的预测。
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公开(公告)号：CN114331838A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111583034.4
申请日：2021-12-22
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 , 长园深瑞继保自动化有限公司
Abstract: 特高压换流站保护系统全景监视图像超分辨率重建方法，属于电力设备检测技术领域，解决目前全景监视图像存在的模糊不清、分辨率低，无法满足巡检人员全景监视的需求的问题；通过在深度多尺度残差网络模型中采用多尺度卷积块构建多种尺度提取图像的低阶和高阶特征，避免了图像细节提取不完备的现象，在网络模型中采用残差学习机制来保留低阶粗糙特征，降低训练难度，促进特征的再利用，进而提高图像的重建能力；重构后的图像具有更佳的结构相似性和峰值信噪比性能；先后采用标准数据集和特高压换流站全景监视图像数据集进行图像超分辨率重建和目标识别实验，实验结果表明本发明的方法重建的高分辨率图像可以满足巡检人员全景监视的需求。
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公开(公告)号：CN113659540A
公开(公告)日：2021-11-16
申请号：CN202110700677.6
申请日：2021-06-23
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
Abstract: 本发明的一种考虑分布式电源的配电网整定计算方法及存储介质，基于配网自动化系统数据模型，包括考虑风电、光伏接入配电网时整定计算模型的变化，通过理论分析风电、光伏发电系统接入配电网时对原有保护配置及整定原则的影响，再利用故障电流序分量识别故障类型，找出系统等效阻抗的变化规律，建立分布式电源厂站级等值电源模型，确定适应分布式电源接入的保护整定原则。
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公开(公告)号：CN113659540B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202110700677.6
申请日：2021-06-23
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
Abstract: 本发明的一种考虑分布式电源的配电网整定计算方法及存储介质，基于配网自动化系统数据模型，包括考虑风电、光伏接入配电网时整定计算模型的变化，通过理论分析风电、光伏发电系统接入配电网时对原有保护配置及整定原则的影响，再利用故障电流序分量识别故障类型，找出系统等效阻抗的变化规律，建立分布式电源厂站级等值电源模型，确定适应分布式电源接入的保护整定原则。
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公开(公告)号：CN114331837A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202111582944.0
申请日：2021-12-22
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
Abstract: 特高压换流站保护系统全景监控图像处理与存储方法，属于特高压换流站全景监控技术领域，以解决全景监视图像数据直接上传至云端，占用大量云端资源问题；通过在深度多尺度残差网络模型中采用多尺度卷积块构建多种尺度提取图像的低阶和高阶特征，避免图像细节提取不完备现象，采用残差学习机制来保留低阶粗糙特征，进而提高图像的重建能力；拓扑优化通过构建异构网络的拓扑结构，深度强化学习和蒙特卡罗树搜索相结合的框架，根据预先定义拓扑规则依次构建网络；蒙特卡罗树的搜索结果加强了深度卷积神经网络的学习，以便在下一次迭代中获得更准确的预测；将数据在边缘侧进行轻量化处理后再输到云端存储，节省了云端存储空间和传输带宽。
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