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公开(公告)号:CN118130970A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410551198.6
申请日:2024-05-07
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 南京邮电大学 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开一种配电网故障检测方法、装置、设备及存储介质,通过对配电网中的管控节点进行多轮迭代,每一轮迭代后会得到该轮迭代的管控节点组合,然后为每一个管控节点确定对应的非管控节点,接着计算该轮迭代的所有管控节点执行故障检测操作所需要的第一时延平均值以确定第一评估分数,最后选择第一评估分数最高的迭代轮次的管控节点作为目标管控节点以应用于实际场景,目标管控节点及其对应的非管控节点形成管控区域,目标管控节点仅负责其所在管控区域内的故障检测,实现了区域的准确划分,有利于配电网的故障快速检测以确定故障位置。
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公开(公告)号:CN116152016A
公开(公告)日:2023-05-23
申请号:CN202310416353.9
申请日:2023-04-19
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 南京邮电大学 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开一种配电网故障定位方法、装置、设备及存储介质,通过根据配电网的拓扑结构进行区域划分;通过依据基尔霍夫电流定律来构建区域故障判断公式以用于确定故障管控区域,针对每一故障管控区域进行故障粗定位以得到故障馈线区段集合;针对每一故障馈线区段集合,通过根据故障电流向量来求解信息畸变量最小的故障馈线区段以作为目标故障馈线区段;其中,故障电流向量为故障馈线区段集合所在故障管控区域的电流信息。本发明实施例能够通过先对配电网进行区域划分并分别对每一区域进行故障区段的粗定位,然后筛选出信息畸变量最小的馈线区段作为故障点,不存在容易陷入局部最优解的问题且实现了配电网电力故障的快速准确定位。
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公开(公告)号:CN115800274A
公开(公告)日:2023-03-14
申请号:CN202310077578.6
申请日:2023-02-08
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南京邮电大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种5G配电网馈线自动化自适应方法、装置及存储介质,所述方法包括:获取5G配电网的实时运行数据和历史馈线自动化数据;其中,历史馈线自动化数据包括不同通信时延下不同馈线自动化方式对故障处理的历史数据;将实时运行数据输入到预设的时延依赖度计算模型中,得到当前时延依赖度;根据不同馈线自动化方式中故障最大处理时延和馈线自动化平均时延,计算每一馈线自动化方式的时延依赖度区间;将当前时延依赖度和时延依赖度区间进行比对,以调整5G配电网的馈线自动化方式。本发明能够使得对应不同的网络时延都能切换出最快故障处理的馈线自动化方式,实现5G通信偶发性时延带来的馈线自动化的自适应切换,从而保证配电网运行的安全性。
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公开(公告)号:CN115622087A
公开(公告)日:2023-01-17
申请号:CN202211545813.X
申请日:2022-12-05
Applicant: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种配电网的功率调控方法、装置和设备,通过计算功率调控模式的切换指标,当所述切换指标小于或等于预设的指标阈值时,控制所述当前配电单元的功率调控模式为第一模式,此时这一配电单元独立对自身进行功率调控,当所述切换指标大于预设的指标阈值时,控制所述当前配电单元的功率调控模式为第二模式,此时由其他配电单元对当前配电单元进行功率调控。采用本发明实施例,能够根据配电单元状态实时变化调整功率调控模式,使得当前配电单元不仅能够平抑自身范围内随机负荷扰动或者间歇式性分布式能源出力不确定带来的功率波动,还能在自身功率平衡时帮助其他单元平抑功率波动。
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公开(公告)号:CN115186882A
公开(公告)日:2022-10-14
申请号:CN202210748030.5
申请日:2022-06-29
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于聚类的可控负荷空间密度预测方法,步骤1、输入可控负荷的空间分布信息;步骤2、建立负荷密度指标体系;步骤3、选择训练样本;步骤4、预测负荷密度。本发明在对可控负荷进行小区划分时,根据可控负荷的空间分布与密度信息进行分类;针对影响负荷变化的因素使用自适应FCM聚类,将可控负荷进行细分,通过两次聚类,建立了精细化的负荷密度指标体系;利用遗传算法对最小二乘支持向量机预测模型进行参数优化,提高了预测的精确性,对于可控负荷空间预测具有重要意义。
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