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公开(公告)号：CN109613394B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201811457889.0
申请日：2018-11-30
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及配电自动化领域，更具体的，涉及一种智能分布加电压时间型就地故障区段判别方法。本方法采用智能分布式作为系统的主保护，完成保护的时间小于最大切除时间△T1；在智能分布式主保护故障隔离失效的情况下，通过变电站延时跳闸隔离故障，系统失电转为电压‑时间型后备保护，逐级合闸隔离故障。本方法在智能分布式主保护故障隔离失效的情况下，通过变电站延时跳闸隔离故障，系统失电转为电压‑时间型后备保护，逐级合闸隔离故障。本发明可保证隔离故障的快速性与可靠性。
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公开(公告)号：CN109613394A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811457889.0
申请日：2018-11-30
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司中山供电局
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及配电自动化领域，更具体的，涉及一种智能分布加电压时间型就地故障区段判别方法。本方法采用智能分布式作为系统的主保护，完成保护的时间小于最大切除时间△T1；在智能分布式主保护故障隔离失效的情况下，通过变电站延时跳闸隔离故障，系统失电转为电压-时间型后备保护，逐级合闸隔离故障。本方法在智能分布式主保护故障隔离失效的情况下，通过变电站延时跳闸隔离故障，系统失电转为电压-时间型后备保护，逐级合闸隔离故障。本发明可保证隔离故障的快速性与可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114139847A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111076186.5
申请日：2021-09-14
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本申请涉及一种智能配电网建设目标的重要度评价方法、装置、设备和存储介质，涉及智能配电网建设技术领域。该方法根据目标区域的区域用电现状确定目标区域对应的多个智能配电网建设目标；对于各智能配电网建设目标，根据智能配电网建设目标对应的多项评价指标确定智能配电网建设目标的目标等级；根据各智能配电网建设目标的目标等级确定各智能配电网建设目标的重要度排序，重要度排序表示各智能配电网建设目标的建设次序。这样，基于该方法，在建设智能配电网的过程中，可以基于各个智能配电网建设目标的重要程度确定各智能配电网建设目标的建设先后顺序，从而能够结合区域的用电现状确定智能配电网建设目标的重要度，快速补齐区域短板。
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公开(公告)号：CN106953319A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710204675.1
申请日：2017-03-30
Applicant: 广东电网有限责任公司中山供电局
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种配电网线路最优分段方法和装置。该方法包括步骤：获取待分段的配电网线路的拓扑结构以及所述配电网线路的相关参数；将所述拓扑结构以及所述相关参数输入预设的配电网线路最优分段模型，并对所述配电网线路中不允许设置分段开关或必须设置分段开关的节点的变量赋值；在设置的约束条件下，由所述配电网线路最优分段模型计算出配电网线路的分段数和分段长度。本发明可以直接对分段数和分段长度两个变量同时进行求解，方案方便简单。
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公开(公告)号：CN114140158A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111446623.8
申请日：2021-11-30
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本申请公开了基于组合预测的配电网投资需求确定方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：基于鱼骨图法梳理影响配网投资需求的因素；基于灰色关联度分析模型，对因素进行筛选，得到影响配网投资需求的关键因素；获得中低压配网投资规模和关键因素历史数据；利用支持向量机法、线性回归法和灰色预测法建立配网投资需求预测模型；将关键因素、中低压配网投资规模和关键因素历史数据输入配网投资需求预测模型，得到预测结果。通过上述方式，本申请能够实现对中低压配网投资需求的精确预测，为电网企业提高配网投资精益化水平提供决策依据。
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公开(公告)号：CN113822583A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111125542.8
申请日：2021-09-24
Applicant: 广东电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种配电网投资需求预测方法、装置、终端设备及介质，该方法包括：确定影响配电网投资需求的第一因素；利用关联度算法对第一因素进行筛选，得到第二因素；从配电网中获取关于第二因素的历史数据，作为训练样本；构建初始神经网络模型，利用训练样本对初始神经网络模型进行训练，生成目标预测模型；利用目标预测模型进行配电网投资需求预测。本发明通过利用影响配电网投资需求的关键因素来获取训练样本，以对初始神经网络模型进行训练，并将最终生成的目标预测模型用于配电网投资需求预测。本发明能够为配电网投资需求提供科学指导，以提高投资需求预测结果的精确度，进而提高配电网投资效益水平。
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公开(公告)号：CN106953319B
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201710204675.1
申请日：2017-03-30
Applicant: 广东电网有限责任公司中山供电局
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种配电网线路最优分段方法和装置。该方法包括步骤：获取待分段的配电网线路的拓扑结构以及所述配电网线路的相关参数；将所述拓扑结构以及所述相关参数输入预设的配电网线路最优分段模型，并对所述配电网线路中不允许设置分段开关或必须设置分段开关的节点的变量赋值；在设置的约束条件下，由所述配电网线路最优分段模型计算出配电网线路的分段数和分段长度。本发明可以直接对分段数和分段长度两个变量同时进行求解，方案方便简单。
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