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公开(公告)号：CN104459373A
公开(公告)日：2015-03-25
申请号：CN201410633125.8
申请日：2014-11-11
Applicant: 广东电网有限责任公司东莞供电局
Abstract: 本发明目的在于提供一种基于BP神经网络的节点电压暂降幅值计算方法，包括以下步骤：随机选取一批故障点，并确定这些故障点电压暂降幅值的影响因素作为故障点参数；生成训练故障点集，计算所述故障点的故障后节点电压暂降幅值；以所述故障点参数作为输入向量，用对应所述的故障后节点电压暂降幅值作为输出向量，形成训练样本；依据所述输入向量和输出向量构造BP神经网络模型；利用所述训练样本对BP神经网络模型进行训练，得到训练后的BP神经网络模型；选定待计算节点及其故障点参数，生成测试输入向量，将测试输入向量输入训练后的BP神经网络模型，其输出就是待计算节点的故障后节点电压暂降幅值。
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公开(公告)号：CN104376403A
公开(公告)日：2015-02-25
申请号：CN201410606015.2
申请日：2014-10-30
Applicant: 广东电网有限责任公司东莞供电局
CPC classification number: G06Q10/0635 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 一种基于下级用户行业特性的变电站暂降敏感度分级方法，包括以下步骤：S1确定待分析区域内各变电站下级用户所包含的行业类型，并设置各行业的敏感系数；S2输入待分析区域电网内各变电站的基础数据即下级用户各行业的负荷比例；S3运用模糊C均值(FCM)聚类算法对各变电站进行聚类，根据分析的需求在确定分类数后输出聚类结果；S4以每类变电站的聚类中心作为基准，结合各行业的敏感系数计算各类变电站的暂降敏感度；S5依据敏感度大小得出的序列将区域电网内变电站划分为相应的等级。本发明可对暂降敏感度进行变电站层面的分析，且工作量少切合实际，解决了负荷多样性综合反映变电站的暂降敏感度的问题。
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公开(公告)号：CN117350129B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202311459386.8
申请日：2023-11-03
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G06F30/23 , G06T17/00 , G06F119/08 , G06F113/08 , G06F113/04
Abstract: 本申请公开了一种载流连接结构的状态评估方法及相关装置，结合了温度传感器布置和布置点位的温度分布特点，采用差异化评价权重指标，对有限组传感器数据构建出含载流连接结构设备内部的温度场分布准确性带来较大提升；与现有电力设备数字孪生技术主要在设备外形的三维可视化、传感器的数据可视化方面，本申请能够有效通过有限组传感器数据，精确构建出设备内部的温度场分布，使设备状态评估从单点的传感器分布演变为内部多物理场的可视化评估，增加了评估分析的准确性；本申请中设备内部温度场分布的重构过程采用了快速计算方法，能够极大增加通过传感器测量值重构设备温度场分布的过程中的时效性，极大缩减了可视化在线评估的时间。
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公开(公告)号：CN117350128B
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202311459382.X
申请日：2023-11-03
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G06F30/23 , G06T17/00 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F113/04
Abstract: 本申请公开了一种输变电设备温度分布的实时在线仿真方法及相关装置，将数据集的降维和数据拟合映射技术相结合，根据已投运输变电设备结构模型固定、运行极端状态已知的条件，通过有限元仿真获得有限组精准结果，在此基础上构建映射关系，实现了多物理场量在相应条件下的秒级输出。对网格节点数据的数量进行降维处理，有效缩减了在映射关系构建阶段中所需要计算的输入数据数量，进一步加快了数据驱动仿真的运算速度。采用的经验正交函数分析法，在降维截断后能快速、有效重构出原始网格节点对应的数据集，且精度高、计算速度快，有效还原出映射计算后输变电设备的温度场分布。从而解决了现有限元方法不适用于秒级在线实时仿真的问题。
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公开(公告)号：CN118709044A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410859352.6
申请日：2024-06-28
Applicant: 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G06F18/241 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种电能质量扰动神经网络输出层结构和标签设计方法，包括以下步骤：S1.确定输入的电能质量扰动类型；S2.确定选用的相关神经网络模型网络；S3.修改选用的网络模型结构，使其与输入的数据进行匹配；S4.修改神经网络模型的最后一层，编写损失函数；S5.对电能质量扰动信号适配进行处理，依据硬件结构确定变比，即确定标准信号以及训练的标准信号的标签；S6.利用标准信号训练神经网络；S7.将步骤S6得到的网络进行部署，并将输出数据进行处理；S8.将数据输出到专用记录设备和显示设备上。本发明解决了复合电能质量扰动互斥标签的同时出现，同时亦满足了类间标签的相互组合要求，为工程应用做出了极强的输出正确性保证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118296210A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410522264.7
申请日：2024-04-28
Applicant: 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G06F16/9035 , G06F16/9038 , G06F18/24 , G06Q10/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多领域成就专家能力模型的评审专家自动推荐方法、计算机程序产品和存储介质。该方法为：S1、获取各个专家的履历信息；S2、根据每个专家的履历信息以及预设的专家能力模型指标体系构建该专家的专家能力模型；S3、根据各个专家的个人基本信息和专家能力模型构建评审专家库；S5、根据项目提案从评审专家库中选出多个专家；S6、根据所选出的每个专家的专家能力模型中的领域成就指标类型对该专家进行评分，其中，评分与专家的领域成就指标类型数量正相关；S7、根据项目提案所需的评审专家数量，以评分靠前的相应数量的专家作为该项目提案的评审专家。该方法能够自动推荐出熟悉多个技术领域的评审专家，使得项目评审结果更为准确。
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公开(公告)号：CN117350129A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311459386.8
申请日：2023-11-03
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广东电网有限责任公司东莞供电局
IPC: G06F30/23 , G06T17/00 , G06F119/08 , G06F113/08 , G06F113/04
Abstract: 本申请公开了一种载流连接结构的状态评估方法及相关装置，结合了温度传感器布置和布置点位的温度分布特点，采用差异化评价权重指标，对有限组传感器数据构建出含载流连接结构设备内部的温度场分布准确性带来较大提升；与现有电力设备数字孪生技术主要在设备外形的三维可视化、传感器的数据可视化方面，本申请能够有效通过有限组传感器数据，精确构建出设备内部的温度场分布，使设备状态评估从单点的传感器分布演变为内部多物理场的可视化评估，增加了评估分析的准确性；本申请中设备内部温度场分布的重构过程采用了快速计算方法，能够极大增加通过传感器测量值重构设备温度场分布的过程中的时效性，极大缩减了可视化在线评估的时间。
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公开(公告)号：CN108535679A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810214726.3
申请日：2018-03-15
Applicant: 广东电网有限责任公司东莞供电局
Abstract: 本发明提供一种基于插值法的电容式电压互感器谐波电压精准测量方法，该方法利用曲线拟合的方法，在离线条件下获得不同参数组合条件下的数学插值计算方程，再针对具体的CVT装置，采用人机对话的方式将其铭牌参数(实际参数)输入到谐波校正装置，利用该数学插值计算方程获得任意参数在常温条件下的网络传递函数，即获得针对具体参数下常温时下的CVT幅频曲线和相频曲线；然后，利用温度传感器所测得的CVT运行环境温度，通过在离线条件下获得的因温度变化引起的等效电路参数偏移量的计算，获得CVT幅频曲线和相频曲线随温度变化的修正曲线，实现对CVT谐波含量的精确修正测量。
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公开(公告)号：CN105137184B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201510603356.9
申请日：2015-09-21
Applicant: 广东电网有限责任公司东莞供电局 , 南京软核科技有限公司
IPC: G01R23/16
Abstract: 一种基于馈线保护的10kV母线谐波监测方法：S1采集馈线基波电压、基波无功、谐波电压和谐波电流；S2计算谐波阻抗；S3计算谐波电压责任T；S4谐波电压责任计算值与告警阀值相比较；S5异常告警。本发明有机并合理地将馈线保护功能和谐波监测两者结合在一起，既能利用两者先前的功能，又节省了维护人员的维护工作量，同时还节约了成本，从而提高了电网系统的工作效率与经济效益，便于专业人员开展针对性治理，提高电网运行的安全稳定。
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公开(公告)号：CN104459373B
公开(公告)日：2017-06-20
申请号：CN201410633125.8
申请日：2014-11-11
Applicant: 广东电网有限责任公司东莞供电局
Abstract: 本发明目的在于提供一种基于BP神经网络的节点电压暂降幅值计算方法，包括以下步骤：随机选取一批故障点，并确定这些故障点电压暂降幅值的影响因素作为故障点参数；生成训练故障点集，计算所述故障点的故障后节点电压暂降幅值；以所述故障点参数作为输入向量，用对应所述的故障后节点电压暂降幅值作为输出向量，形成训练样本；依据所述输入向量和输出向量构造BP神经网络模型；利用所述训练样本对BP神经网络模型进行训练，得到训练后的BP神经网络模型；选定待计算节点及其故障点参数，生成测试输入向量，将测试输入向量输入训练后的BP神经网络模型，其输出就是待计算节点的故障后节点电压暂降幅值。
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