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公开(公告)号：CN117595351A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311676182.X
申请日：2023-12-07
Applicant: 许继电气股份有限公司 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司
Abstract: 本申请涉及一种换流器在线投入方法、装置和计算机设备。所述方法包括：在待投入换流器组充电完成的情况下，控制与待投入换流器组并联的目标旁通断路器组投入运行；当流经目标旁通断路器组的直流电流达到断开条件时，采用有差调节的方式，将流经目标旁通断路器组的直流电流调整为谐波电流；在流经目标旁通断路器组的谐波电流过零点时，断开旁通断路器组，以使得待投入换流器组投入运行。采用本方法能够实现在不影响在运换流器的正常运行的情况下，对单换流器在线投入进行有效控制。
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公开(公告)号：CN117060353A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310948247.5
申请日：2023-07-31
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: H02H7/26 , G06N3/0499 , G06N3/08 , H02J3/36
Abstract: 本发明提供一种基于前馈神经网络高压直流输电系统故障诊断方法及系统，根据HVDC系统故障录波得到的故障数据，将故障录波各通道的数据进行串联，建立样本数据集；对故障样本数据集进行贴标签处理；建立FNN故障诊断模型，采用所述训练数据对所述FNN故障诊断模型进行训练，并采用所述测试数据完成FNN故障诊断模型的验证获得最优FNN故障诊断模型。通过适应性学习和特征提取，可以处理大量的输入特征，并对复杂的HVDC系统进行有效的故障诊断；还可以自适应学习HVDC系统中的复杂故障模式，及时监测系统的状态变化，并提供预警信号，帮助运维人员及早发现潜在的故障或异常情况。能够有效解决HVDC系统故障诊断难题，对分析和解决HVDC系统故障问题具有重大意义。
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公开(公告)号：CN116840603A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310928156.5
申请日：2023-07-26
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G01R31/00 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/088
Abstract: 本发明提供一种基于一维CAE的高压直流输电系统故障诊断方法及系统，通过建立一维CAE高压直流输电系统故障诊断模型，运用了一维卷积神经网络，通过数据降维和强大的特征提取能力提高了对HVDC系统的故障诊断能力，在采用1D‑CAE的基础上，采用了ELM作为分类器，ELM通过得到一个解析解代替了反向传播手动调参的问题，解决了传统方法手动调参和易于陷入局部最小值的困难，进一步解决了手动调参的问题，从而大大加速了学习的速度，本发明通过采用一维卷积神经网络强大的捕捉潜在特征的能力，进一步提高了故障诊断的准确性。
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公开(公告)号：CN116231715A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310035572.2
申请日：2023-01-10
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南京南瑞继保电气有限公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司柳州局
Inventor： 谢惠藩 , 苏寅生 , 徐光虎 , 张建新 , 邱建 , 李豹 , 李鹏 , 王柯 , 蔡仲宁 , 朱健伟 , 郭铸 , 刘涛 , 林雪华 , 廖梦君 , 黄伟煌 , 李书勇 , 刘洪涛 , 彭光强 , 宋阳
IPC: H02J3/36
Abstract: 本发明公开一种柔性直流输电工程自动潮流反转功能的实现方法，包括：功率指令包括正值功率指令和负值功率指令，正值功率指令映射正送模式，负值功率指令映射反送模式；在正送模式下，向第一单元控制主机发送负值功率指令，触发潮流方向反转，进入反送模式；在反送模式下，向第一单元控制主机发送正值功率指令，触发潮流方向反转，进入正送模式；其中，第一单元控制主机为第一柔性直流站的受控端。本发明的有益效果是：通过将功率指令的取值范围优化为正值和负值，当单元控制主机接收到功率指令后，即可根据功率指令的正负自动控制柔性直流站进行潮流反转，从而减轻运维人员的操作压力，提高柔性直流运行的自动灵活性。
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公开(公告)号：CN116207769A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310102526.X
申请日：2023-02-09
Applicant: 中国南方电网有限责任公司 , 南京南瑞继保电气有限公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司柳州局 , 南方电网数字电网集团信息通信科技有限公司
Inventor： 谢惠藩 , 苏寅生 , 徐光虎 , 李鹏 , 郭铸 , 王柯 , 张建新 , 邱建 , 李豹 , 蔡仲宁 , 朱健伟 , 朱泽翔 , 刘涛 , 林雪华 , 廖梦君 , 黄伟煌 , 李书勇 , 邓军 , 杨欢欢 , 付超 , 王子强 , 袁泉 , 王巍 , 彭光强 , 宋阳 , 江子鑫
Abstract: 本发明公开了一种柔性直流输电工程灵活实现运行方法，该方法主要包括监控后台下发功率参考正值/负值，正值代表正送，负值代表反送直流解锁之前，控制模式选择固定一侧控功率、另一侧固定控直流电压，功率翻转时保持整流侧和逆变侧的直流控制模式不变。由于功率反转过程不再进行直流电压/有功功率控制模式切换，直流解锁之前，控制模式选择固定一侧控功率、另一侧固定控直流电压，功率翻转时保持整流侧和逆变侧的直流控制模式不变，避免实际运行中直流控制模式频繁切换导致直流控制失稳，同时有利于附加控制等功率调整时在零功率期间的波动，也有利于稳控与控保接口，也有利于解决南通道分送下功率回环问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115758247A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211464413.6
申请日：2022-11-22
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F16/901 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01N33/00
Abstract: 本申请涉及一种基于图卷积神经网络的超高压电力变压器故障检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。方法包括：获取电力变压器样本数据集；每个电力变压器样本数据包括对应的故障类型样本标签以及与故障类型样本标签对应的溶解气体的溶解气体浓度数据；提取各电力变压器样本数据对应的溶解气体浓度数据的数据特征，得到各溶解气体特征向量；以溶解气体特征向量为节点，并根据各溶解气体特征向量之间的相似度构建节点的边，得到样本溶解气体图结构；根据样本溶解气体图结构和故障类型样本标签对待训练的故障类型检测模型进行训练，得到训练好的故障类型检测模型。采用本方法能够提高超高压电力变压器故障检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115730258A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211434713.X
申请日：2022-11-16
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司检修试验中心 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06Q50/06 , G06N3/0475 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及电力技术领域，提供了一种基于随机森林的高压直流输电系统故障识别方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。本申请能够实现提高确定高压直流输电系统的故障类型的准确性和效率。该方法包括：获取高压直流输电系统的运行数据，从运行数据中提取出高压直流输电系统的运行特征，将运行特征输入至预先训练的故障识别模型，通过故障识别模型中的各个决策树模型，从预存的故障类型中确定出高压直流输电系统的候选故障类型，得到各个决策树模型输出的候选故障类型，根据各个决策树模型输出的候选故障类型的众数，从各个决策树模型输出的候选故障类型中，确定出高压直流输电系统的目标故障类型。
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公开(公告)号：CN116973684B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202310956213.0
申请日：2023-07-31
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G01R31/08 , G01R31/00 , G06N3/0475 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/0499
Abstract: 本发明提供一种基于DRN模型的高压直流输电系统故障诊断方法及系统，利用HVDC系统收集几种常见的故障录波数据，并建立一个故障样本数据集；使用格拉姆角场对故障数据进行编码，根据HVDC系统故障类型及其故障特点对故障数据进行贴标签处理，建立DRN故障诊断模型，采用所述训练数据对所述DRN故障诊断模型进行训练，并采用所述测试数据完成DRN故障诊断模型的验证获得最优DRN故障诊断模型，对通过DRN故障诊断模型的数据结果可视化处理。本发明中的DRN故障诊断模型可以对高压直流输电系统的故障进行准确和可靠的诊断，减少了对专家经验的依赖，实现了自动化和智能化的故障诊断过程，提高了系统的可操作性和可持续性，帮助快速切除故障，保护电网和设备的安全。
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公开(公告)号：CN117269668A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311209279.X
申请日：2023-09-18
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G01R31/08 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/088 , G06N3/0985 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于堆栈自编码器的高压输电系统故障诊断方法，通过收集HVDC系统的故障录波数据，建立故障数据集；将所述故障数据集通过基于SAE的HVDC故障诊断模型进行故障诊断，获得诊断结果。其中，所述基于SAE的HVDC故障诊断模型采用深度学习网络结构，对预处理后的故障录波数据逐层训练堆栈自编码器，对激活函数进行优化，经迭代训练以最小化输入和输出之间的重构误差，获得高阶数据特征，完成对所述基于SAE的HVDC故障诊断模型的参数优化。本发明基于堆栈自编码器模型，能够学习和适应不同类型和情况下的HVDC系统故障，通过收集和训练新的数据，模型能够不断优化和改进，有助于提高系统的可靠性和稳定性，避免故障扩大和进一步损坏设备的风险。
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公开(公告)号：CN116933179A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310928195.5
申请日：2023-07-26
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于原型网络的高压直流输电系统故障诊断方法及系统，使用原型网络进行故障诊断，将一维信号数据通过格拉姆角场(Gramian Angular Field，GAF)处理转换为二维特征图像，建立原型网络HVDC系统故障诊断模型，用训练集数据模型训练模型并用验证集数据验证原型网络的可行性。本发明使用原型网络算法解决高压直流输电系统发生故障时对故障设备、故障原因以及故障定位的问题，能够从高压直流输电系统中的故障数据，快速并准确地判别故障类型，对分析和解决高压直流输电系统中的故障问题具有重要意义。
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