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公开(公告)号：CN105548809B
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201510964940.7
申请日：2015-12-18
Applicant: 南瑞(武汉)电气设备与工程能效测评中心 , 华北电力大学(保定) , 国网湖北省电力公司 , 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司经济技术研究院
IPC: G01R31/08
Abstract: 一种电力系统谐波责任的确定方法，所述方法首先采用核密度估计法计算谐波电压责任样本的概率密度函数；然后通过重要抽样蒙特卡洛法对计算出的概率密度函数进行抽样；最后基于抽样的谐波电压责任计算谐波源谐波电压责任的均值和标准差，并以此定量描述电能质量污染源的谐波电压责任。本发明利用统计特征来直观地描述谐波源的谐波责任，由于计算过程中采用重要抽样蒙特卡洛法对谐波电压责任的计算结果进行抽样，将一系列不连续的计算结果进行了延伸，不仅避免了传统抽样方法的局限性，而且在保证样本期望不变的前提下，使抽取到的样本点更多来自于概率密度大的区域，从而有效地避免了小概率突发事件对计算结果的影响，提高了计算结果的准确性。
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公开(公告)号：CN102998535A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201210528559.2
申请日：2012-12-10
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了电力技术领域的一种基于极大似然估计理论的系统谐波阻抗估计方法。其技术方案是，采集公共连接点的母线电压瞬时值和用户接入系统的电流瞬时值，建立谐波电压相量和谐波电流相量的关系；在定义复协方差的基础上，推导得到一元复正态分布的概率密度函数，进而得到极大似然估计函数，建立系统谐波阻抗估计的复数域极大似然估计理论；利用极值理论求解极大似然估计函数，最终得到系统谐波阻抗估计值。本发明的有益效果是，基于极大似然估计理论的系统等值谐波阻抗计算方法可以比较精确地计算系统等值谐波阻抗，这对进一步解决谐波污染问题、提高电能质量管理水平具有重要意义。
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公开(公告)号：CN109709395A
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201711011839.5
申请日：2017-10-26
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01R23/16
Abstract: 本发明公开了电力技术领域的一种基于双重筛选三点法的背景谐波源等效方法。其技术方案是，首先对样本数据进行分段线性回归处理同时追踪误差，通过第一重筛选，将不满足回归误差精度要求的数据剔除。然后通过奈尔检验法进行第二重筛选，去除系统不稳定时的数据，最后对满足条件的数据取平均值得到系统谐波阻抗，最后求出背景谐波源。通过实测数据的计算证明该方法的正确性和有效性。本发明的有益效果是，基于双重筛选三点法的背景谐波源等效方法能够解决系统谐波波动占主导情况下的系统谐波阻抗的估计，可以准确求解背景谐波源同时能够在求解过程中追踪误差，具有重要意义。
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公开(公告)号：CN103163373B
公开(公告)日：2015-08-19
申请号：CN201310114221.7
申请日：2013-04-01
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01R23/16
Abstract: 本发明公开了电力技术领域的一种适用于电能质量数据交换格式的谐波污染责任的计算方法。其技术方案是，根据电网的标称电压和公共连接点的三相短路容量，计算系统谐波阻抗，在此基础上，计算关注谐波源对公共连接点母线贡献的谐波电压有效值幅值，然后求解公共连接点处除关注谐波源外其余谐波源在母线处贡献的背景谐波电压有效值幅值，并进一步计算母线谐波电压有效值和关注谐波源贡献的谐波电压有效值之间的夹角余弦，最终可以计算关注谐波源在母线处产生的谐波污染责任。本发明的有益效果是，可以在现有的电能质量监测系统的基础上实现谐波源谐波污染责任的日常监测，这对进一步解决谐波污染问题、提高电能质量管理水平具有重要意义。
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公开(公告)号：CN102998535B
公开(公告)日：2014-09-03
申请号：CN201210528559.2
申请日：2012-12-10
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了电力技术领域的一种基于极大似然估计理论的系统谐波阻抗估计方法。其技术方案是，采集公共连接点的母线电压瞬时值和用户接入系统的电流瞬时值，建立谐波电压相量和谐波电流相量的关系；在定义复协方差的基础上，推导得到一元复正态分布的概率密度函数，进而得到极大似然估计函数，建立系统谐波阻抗估计的复数域极大似然估计理论；利用极值理论求解极大似然估计函数，最终得到系统谐波阻抗估计值。本发明的有益效果是，基于极大似然估计理论的系统等值谐波阻抗计算方法可以比较精确地计算系统等值谐波阻抗，这对进一步解决谐波污染问题、提高电能质量管理水平具有重要意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105548809A
公开(公告)日：2016-05-04
申请号：CN201510964940.7
申请日：2015-12-18
Applicant: 南瑞(武汉)电气设备与工程能效测评中心 , 华北电力大学(保定) , 国网湖北省电力公司 , 国家电网公司 , 国网湖北省电力公司经济技术研究院
IPC: G01R31/08
CPC classification number: G01R31/088
Abstract: 一种电力系统谐波责任的确定方法，所述方法首先采用核密度估计法计算谐波电压责任样本的概率密度函数；然后通过重要抽样蒙特卡洛法对计算出的概率密度函数进行抽样；最后基于抽样的谐波电压责任计算谐波源谐波电压责任的均值和标准差，并以此定量描述电能质量污染源的谐波电压责任。本发明利用统计特征来直观地描述谐波源的谐波责任，由于计算过程中采用重要抽样蒙特卡洛法对谐波电压责任的计算结果进行抽样，将一系列不连续的计算结果进行了延伸，不仅避免了传统抽样方法的局限性，而且在保证样本期望不变的前提下，使抽取到的样本点更多来自于概率密度大的区域，从而有效地避免了小概率突发事件对计算结果的影响，提高了计算结果的准确性。
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公开(公告)号：CN119093326A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411050929.5
申请日：2024-08-01
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: H02J3/00 , H02J3/01 , G06F18/23213 , G06N3/0985
Abstract: 本发明涉及电网管理技术领域，且公开了一种基于CEEMDAN‑VMD‑DBO‑TCN‑Attention的谐波预测方法，包括以下步骤：S1、对原始数据进行分析，使用等深分箱方法对数据中所出现的噪音值和异常值进行处理；S2、使用CEEMDAN‑VMD方法对预处理数据进行分解，得到多个平稳的固有模态分量IMF；S3、多个平稳模态分量IMF分别输入DBO‑TCN‑Attention模型当中，使用DBO‑TCN‑Attention模型对分量进行计算、分析及预测；S4、选取误差评价函数对得到的数据进行误差计算。本发明适用于电网谐波数据预测,所设计的预测模型通过分解降噪后进行预测，而可以显著提高谐波数据预测准确性。同时为提高调参效率，提升模型性能，引入DBO算法对网络超参数进行优化，最终可以使得相关网格参数在不同环境下均为最优。
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公开(公告)号：CN102749521B
公开(公告)日：2015-04-08
申请号：CN201210250086.4
申请日：2012-07-18
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了谐波阻抗计算方法设计领域的一种电力系统谐波阻抗计算方法。其技术方案是，将复最小二乘法引入电力系统谐波阻抗计算课题，将测量电压、测量电流等相量实部和虚部作为一个有机的整体进行计算，从而得到最优最小二乘解。同时，本发明引入数据处理过程，采用基于相对复残差排序的方法对原始数据进行筛选，有效排除异常点对回归系数的影响。在此原始数据筛选的基础上，采用复数域反复加权的方法进行循环回归计算，有效减小强影响点对回归系数的影响，增加回归的稳健性。
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公开(公告)号：CN103163373A
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201310114221.7
申请日：2013-04-01
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G01R23/16
Abstract: 本发明公开了电力技术领域的一种适用于电能质量数据交换格式的谐波污染责任的计算方法。其技术方案是，根据电网的标称电压和公共连接点的三相短路容量，计算系统谐波阻抗，在此基础上，计算关注谐波源对公共连接点母线贡献的谐波电压有效值幅值，然后求解公共连接点处除关注谐波源外其余谐波源在母线处贡献的背景谐波电压有效值幅值，并进一步计算母线谐波电压有效值和关注谐波源贡献的谐波电压有效值之间的夹角余弦，最终可以计算关注谐波源在母线处产生的谐波污染责任。本发明的有益效果是，可以在现有的电能质量监测系统的基础上实现谐波源谐波污染责任的日常监测，这对进一步解决谐波污染问题、提高电能质量管理水平具有重要意义。
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公开(公告)号：CN102749521A
公开(公告)日：2012-10-24
申请号：CN201210250086.4
申请日：2012-07-18
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了谐波阻抗计算方法设计领域的一种电力系统谐波阻抗计算方法。其技术方案是，将复最小二乘法引入电力系统谐波阻抗计算课题，将测量电压、测量电流等相量实部和虚部作为一个有机的整体进行计算，从而得到最优最小二乘解。同时，本发明引入数据处理过程，采用基于相对复残差排序的方法对原始数据进行筛选，有效排除异常点对回归系数的影响。在此原始数据筛选的基础上，采用复数域反复加权的方法进行循环回归计算，有效减小强影响点对回归系数的影响，增加回归的稳健性。
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