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公开(公告)号：CN112434929B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202011306418.7
申请日：2020-11-19
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种配电变压器抗风险能力评估方法，所述方法包括：采用K均值聚类算法对若干组配变运行数据进行聚类，获取K类数据样本；计算所述K类数据样本中每一类数据样本的配变停电故障概率；构建BP神经网络模型，利用所述K类数据样本对所述BP神经网络模型进行训练，得到训练后的BP神经网络模型；以所述K类数据样本中每一类数据样本的配变停电故障概率为影响因素，将待测试样本集导入所述训练后的BP神经网络模型进行学习，输出所述待测试样本集的配变风险等级预测结果。本发明可有效规避和防范配电变压器的停运风险，且极大程度地缩短评估间隔周期。
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公开(公告)号：CN112531655B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202011303088.6
申请日：2020-11-19
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种配网馈线分段开关的快速优化配置方法及系统，其方法包括：对地理信息系统拓扑结构进行解析，获取配电网的相关负荷参数；基于相关负荷参数，将主干线上属于同杆、同塔的若干个分支归结为单个分支结构，并将若干个分支上所覆盖的用户数汇总形成所述单个分支结构上的总用户数，得到化简后的拓扑结构；通过化简后的拓扑结构计算出配电网的最大馈线分段数量为N以及每一段馈线的平均负荷值；利用N段馈线中每一段馈线的实际负荷值与平均负荷值，枚举出配电网的所有开关优化配置方案，并结合供电可靠性指标大小从所有开关优化配置方案中确定一个最佳配置方案。本发明实施例可使得配电网同时满足高经济性与高可靠性的供电需求。
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公开(公告)号：CN113533881B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110710668.5
申请日：2021-06-25
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 一种用于10kV架空钢芯铝绞线断线故障的模拟装置，包括基座、基座上的升降组件和固定在升降组件顶部的夹持组件；升降组件可控制夹持组件的升降；夹持组件包括绝缘筒、导电管、螺栓和气动机构；绝缘筒为两端开口的中空结构，绝缘筒内壁上固定连接有导电管；导电管内侧的一端由螺栓固定有第二钢芯铝绞线；导电管内侧的另一端固定有第一钢芯铝绞线，气动机构控制第一钢芯铝绞线与第一钢芯铝绞线的连接与断开。本装置结构简单、使用方便，其作为模拟10kV架空钢芯铝绞线断线故障的装置，可多次使用同一钢芯铝绞线，节省材料；升降组件控制装置高度，可快速实现钢芯铝绞线的夹紧与断开，提高测试效率。
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公开(公告)号：CN113533881A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110710668.5
申请日：2021-06-25
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 一种用于10kV架空钢芯铝绞线断线故障的模拟装置，包括基座、基座上的升降组件和固定在升降组件顶部的夹持组件；升降组件可控制夹持组件的升降；夹持组件包括绝缘筒、导电管、螺栓和气动机构；绝缘筒为两端开口的中空结构，绝缘筒内壁上固定连接有导电管；导电管内侧的一端由螺栓固定有第二钢芯铝绞线；导电管内侧的另一端固定有第一钢芯铝绞线，气动机构控制第一钢芯铝绞线与第一钢芯铝绞线的连接与断开。本装置结构简单、使用方便，其作为模拟10kV架空钢芯铝绞线断线故障的装置，可多次使用同一钢芯铝绞线，节省材料；升降组件控制装置高度，可快速实现钢芯铝绞线的夹紧与断开，提高测试效率。
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公开(公告)号：CN113326655A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110571405.0
申请日：2021-05-25
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06N3/12 , G06Q10/00 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于混合整数非线性规划的辐射型配电网可靠性与经济性综合评估方法及装置，所述方法包括：基于可靠性改造方案投资成本、配网网络损耗成本、缺电成本和补偿电容器组配置成本组合构建经济性评估指标；基于物理约束条件和可靠性约束条件构建评估约束性条件；基于所述经济性评估指标和所述评估约束性条件利用蒙特卡洛抽样的遗传算法进行非线性整数规划寻优处理，获得非线性整数规划的最优解。在本发明实施例中，可以综合考虑各方面的成本问题，从而寻求配网可靠性改造的最优方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112578224A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011438124.X
申请日：2020-12-07
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 广西电网有限责任公司桂林供电局
Abstract: 本发明公开了一种配电网故障处理与故障定位的方法及系统，其方法，包括：通过检测零序电压的基波长期性变化值对配电网故障进行故障判断；对配电网的故障时刻点通过增量数据进行确认，并发出数据召测指令；根据数据召测指令，获取并返回故障时刻点对应的故障电流信号，根据电流信号定位配电网故障接地点并反馈至云平台。本发明利用了零序电压互感器的取能和故障监测功能，通过故障定位算法的边缘计算，实现对配电网故障的实时监测响应，能有效提高故障定位的准确性和及时性，同时加快了电网故障的处理速度。
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公开(公告)号：CN112488443A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011197595.6
申请日：2020-10-30
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的配电设备利用率评估的方法及系统，其方法包括：获取待评估配电网历史数据；基于待评估配电网历史数据进行设备利用率指标计算；数据处理及关键影响因素挖掘；将关键影响因素向量特征图方阵作为深度卷积神经网络的输入；生成训练样本集和测试样本集；优化卷积神经网络模型超参数，训练卷积神经网络预测模型，得到优化后的预测模型；将目标年配电分区的关键要素取值输入模型，得到设备利用率指标预测值；进行配网分区在目标年份下的在役设备和退役设备预测结果横向对标和纵向对标相结合的多层次对标评价。本发明实施例通实现不同自变量优化组合下配电网设备利用效率的多维度关联分析。
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公开(公告)号：CN112330052A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011308820.9
申请日：2020-11-20
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种配变负荷预测方法，其方法包括：采用模糊C均值算法对配变的历史负荷曲线进行聚类，获得历史相似日集合；统计聚类的外部特征组数量；根据待预测日所属相似日归类，选取并构建训练样本集进行小波分解，得到子序列训练样本集；用子序列训练样本集对SVM模型进行训练；用训练好的SVM求出预测日负荷的各小波子序列；将小波子序列预测结果叠加得到该配变预测日负荷的预测值。本发明充分考虑各方面因素对负荷曲线的影响，采用小波支持向量机算法，继承SVM算法和小波分析法的优点，求解过程可实现全局最优，对于小样本数据也有良好的适用性，将负荷曲线经过小波分解后再作为训练样本输入SVM可提高预测精度。
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公开(公告)号：CN112488443B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202011197595.6
申请日：2020-10-30
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的配电设备利用率评估的方法及系统，其方法包括：获取待评估配电网历史数据；基于待评估配电网历史数据进行设备利用率指标计算；数据处理及关键影响因素挖掘；将关键影响因素向量特征图方阵作为深度卷积神经网络的输入；生成训练样本集和测试样本集；优化卷积神经网络模型超参数，训练卷积神经网络预测模型，得到优化后的预测模型；将目标年配电分区的关键要素取值输入模型，得到设备利用率指标预测值；进行配网分区在目标年份下的在役设备和退役设备预测结果横向对标和纵向对标相结合的多层次对标评价。本发明实施例通实现不同自变量优化组合下配电网设备利用效率的多维度关联分析。
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公开(公告)号：CN112488404B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202011439594.8
申请日：2020-12-07
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 广西电网有限责任公司桂林供电局
Abstract: 本发明公开了一种配电网大规模电力负荷多线程高效预测方法及系统，其方法，包括：将数据库中所需数据读入内存，进行数据预处理，选取初始训练次数epoch以及重要配变占比P，建立LSTM；输入历史数据，利用LSTM超参数预测重点配变的未来负荷值；将预测值存入数据库中，利用多线程技术启用ARIMA模型对非重点配变进行预测；根据更新的数据集利用多线程技术对LSTM进行训练；计算LSTM神经网络预测准确率，调整epoch；计算LSTM神经网络平均训练时间，以及ARIMA模型平均预测时间，调整重要配变占比P。利用LSTM预测与训练的并行技术，有效提升LSTM算法的计算效率。利用计算效率更高的ARIMA算法与准确率高的LSTM算法结合，在保证准确率的基础上进一步提升计算效率。
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