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公开(公告)号：CN106485354A
公开(公告)日：2017-03-08
申请号：CN201610877162.2
申请日：2016-09-30
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于形态学滤波器和相似段搜索算法的风能预测方法，包括以下步骤：(1)设计高频滤波器；(2)对于平均趋势分量m(t)，平均趋势分量m(t)是一个低频分量采用局部预测的方法代替全局预测，利用欧几里得距离寻找相似段，利用相似段训练最小二乘支持向量机模型，从而进行预报；(3)采用局部预测法，即根据某种特定的原则，在历史数据中选取部分数据进行建模、预测，采用相似段搜索算法--“二级相似”算法。(4)综合两个独立分量的预报结果，即为风能预报的最终结果。具有预测风电场发电功率物理意义明确、预测结果稳定和预测精度高等优点。
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公开(公告)号：CN106202977A
公开(公告)日：2016-12-07
申请号：CN201610682683.2
申请日：2016-08-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于盲源分离算法的低频振荡模式分析方法，包括以下步骤：采集电力系统的低频振荡信号作为输入，利用Takens嵌入定理将该单通道时间序列构造成多通道观测信号矩阵；利用盲源分离算法对该矩阵进行处理，分解得到不同的低频振荡模式；结合时频分析方法，求出不同的单模式信号的瞬时幅值和频率；对瞬时频率取平均值得到平均频率，对瞬时幅值的对数随时间的变化曲线进行最小二次拟合得到平均衰减系数。本发明方法将Takens嵌入定理、盲源分离、时频分析的理论结合在一起，不仅能够准确地从单通道时间序列中分离出不同的振荡模式，并且能够跟踪不同模式的瞬时频率和幅值的变化情况，还具有一定的抗噪声能力。
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公开(公告)号：CN119048732A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411053744.X
申请日：2024-08-02
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于数学形态学特征的输电线路图像识别方法及系统，包括步骤，利用数学形态学提取输电线路图像中杆塔鸟巢和绝缘子串的形态学特征图，对形态学特征图进行融合得到形态学处理特征图像数据集；构建模型，将形态学处理特征图像数据集划分为训练集、验证集和测试集；采用训练集对模型进行训练，采用验证集确定模型的最优模型，采用测试集对最优模型进行测试，并利用预设的评价指标评价最优模型的识别能力，得到输电线路图像识别模型；将待识别图像输入至输电线路图像识别模型，得到输电线路图像识别结果。本发明能够有效避免输电线路图像识别误检、漏检问题的发生，提高输电线路图像识别的准确率。
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公开(公告)号：CN119047299A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411031241.2
申请日：2024-07-30
Applicant: 广东粤海珠三角供水有限公司 , 华南理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于W‑MOPSO算法的金属氧化物避雷器的参数优化方法，涉及电力系统仿真与设计技术领域，方法主要包括：确定所述金属氧化物避雷器动态模型所需优化的参数，作为W‑MOPSO算法的决策变量；以残压测试误差作为W‑MOPSO算法的优化目标函数，综合考虑陡坡冲击电流残压试验、雷电冲击电流残压试验、操作冲击电流残压试验三项测试误差作为多目标进行优化；利用W‑MOPSO算法对所述金属氧化物避雷器动态模型进行优化，在优化过程利用Matlab和Simulink进行联合仿真，得到优化后的所述金属氧化物避雷器动态模型的参数组合群；根据所述金属氧化物避雷器动态模型的参数组合群确定金属氧化物避雷器的设计参数。本发明可以提高电力系统暂态仿真的准确性。
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公开(公告)号：CN114895140B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210364589.8
申请日：2022-04-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟注入电流比和二阶段重构的配电网故障定位方法，包括：1)根据故障电流源注入的特征，设定虚拟注入电流向量，并通过推导虚拟注入电流向量与故障位置的关系，定义虚拟注入电流比，将故障定位问题转化为虚拟注入电流向量的重构问题；2)第一阶段重构：基于压缩感知技术重构虚拟注入电流向量，并选取虚拟注入电流向量中两个值最大的节点形成初步的故障区段；3)第二阶段重构：根据初步的故障区段，优化选取观测节点，再次重构虚拟注入电流向量；4)根据第二阶段重构的虚拟注入电流向量确定最终的故障区段，计算虚拟注入电流比，得到故障位置的估计值。本发明能提高虚拟注入电流向量的重构精度，从而提高故障定位的精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113690925B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202110659172.X
申请日：2021-06-15
Applicant: 国网浙江省电力有限公司杭州供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 华南理工大学
Abstract: 本发明提出了一种基于微电网的能量交互优化方法及系统，包括：根据负荷与分布式能源机组、储能装置之间的供电关系，将配电网划分为若干个微电网；对可再生能源机组进行风险预测；分别获取储能装置和非可再生能源机组的运行成本；根据风险预测的结果和运行成本，结合微电网之间的能量交互成本构建成本目标函数，确定微电网在能量交互时的状态约束和功率约束；在同时满足状态约束和功率约束的情况下，对成本目标函数进行求解，根据求解结果调整各个微电网在能量交互时的功率。在成本目标函数中引入了向其他微电网购售电的功率，在降低多微电网运行成本的同时，能够减少用电高峰期微电网与电网之间能量交互的功率。
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公开(公告)号：CN114895140A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210364589.8
申请日：2022-04-08
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟注入电流比和二阶段重构的配电网故障定位方法，包括：1)根据故障电流源注入的特征，设定虚拟注入电流向量，并通过推导虚拟注入电流向量与故障位置的关系，定义虚拟注入电流比，将故障定位问题转化为虚拟注入电流向量的重构问题；2)第一阶段重构：基于压缩感知技术重构虚拟注入电流向量，并选取虚拟注入电流向量中两个值最大的节点形成初步的故障区段；3)第二阶段重构：根据初步的故障区段，优化选取观测节点，再次重构虚拟注入电流向量；4)根据第二阶段重构的虚拟注入电流向量确定最终的故障区段，计算虚拟注入电流比，得到故障位置的估计值。本发明能提高虚拟注入电流向量的重构精度，从而提高故障定位的精度。
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公开(公告)号：CN112787308A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110098186.9
申请日：2021-01-25
Applicant: 华南理工大学
IPC: H02H7/045
Abstract: 本发明公开了一种基于差动电流占空比的变压器差动保护方法、系统及介质，其中方法包括：设置差动电流占空比；根据差动电流占空比从差动电流波形的间断角出发构建第一条保护判据；根据差动电流占空比从差动电流波形的宽度出发构建第二条保护判据；根据差动电流占空比构建第三条保护判据；通过三个逻辑门对第一条保护判据、第二条保护判据、第三条保护判据和二次谐波制动判据进行配置，以构建最终的保护方案。本发明根据差动电流的占空比来构建三条反映差动电流波形特征的保护判据，将这三条判据与现有的二次谐波制动判据相结合来构成用于电力变压器的差动保护方案，以此来进一步提升变压器的安全性，可广泛应用于电力系统继电保护的技术领域。
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公开(公告)号：CN106202977B
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201610682683.2
申请日：2016-08-17
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于盲源分离算法的低频振荡模式分析方法，包括以下步骤：采集电力系统的低频振荡信号作为输入，利用Takens嵌入定理将该单通道时间序列构造成多通道观测信号矩阵；利用盲源分离算法对该矩阵进行处理，分解得到不同的低频振荡模式；结合时频分析方法，求出不同的单模式信号的瞬时幅值和频率；对瞬时频率取平均值得到平均频率，对瞬时幅值的对数随时间的变化曲线进行最小二次拟合得到平均衰减系数。本发明方法将Takens嵌入定理、盲源分离、时频分析的理论结合在一起，不仅能够准确地从单通道时间序列中分离出不同的振荡模式，并且能够跟踪不同模式的瞬时频率和幅值的变化情况，还具有一定的抗噪声能力。
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公开(公告)号：CN105866669A
公开(公告)日：2016-08-17
申请号：CN201610333586.2
申请日：2016-05-19
Applicant: 华南理工大学
IPC: G01R31/327 , G06K9/00
CPC classification number: G01R31/3275 , G06K9/0051 , G06K9/00523 , G06K9/00536
Abstract: 本发明公开了一种断路器分合闸控制回路故障诊断方法，包括步骤：1)建立存储实际故障波形样本数据库，并对故障类型进行编号；2)获取无故障情况下，分合闸线圈电流信号的特征值；3)获取待测分合闸电流信号并滤波；4)获得待测电流信号分合闸起始时刻和结束时刻，随机删除或者复制部分数据，使得截取的数据长度与样本数据长度一样；5)获取处理后的待测电流信号的特征值及极值个数；6)判断极值个数是否大于3，确定是否为卡涩故障；7)比较待测信号特征值与正常信号特征值之间的距离，确定是否为正常信号；8)将待测信号与实际故障样本库中的数据比较，通过比较待测信号波形与实际故障样本库波形的距离，确定故障类型。本发明方法计算简单方便，可靠性高。
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