-
公开(公告)号：CN115422979A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211156048.2
申请日：2022-09-22
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种特高压直流输电线路暂态保护方法、系统及装置。本发明针对小波包算法存在频率混叠且对特征信号的分解速度慢的问题，提出了改进小波包变换算法并对故障电压和电流进行分解，构建了异常频谱分量，作为单极性与双极性故障的判据。此外，本发明综合考虑了利用故障后监测点电压、电流的幅值变化构建了故障启动的判据，然后利用不同频率下电压比值δin和δex构建了区内与区外故障的判据。本发明能够快速和准确地实现特高压直流输电线路的故障保护，有效避免了特高压直流输电线路保护的误动作与拒动作现象，为特高压直流输电系统安全、可靠运行奠定了一定的基础。
-
公开(公告)号：CN114662394A
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202210312344.0
申请日：2022-03-28
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F111/12 , G06F113/04
Abstract: 本发明提供一种基于YOLO V3的高压交流线路保护行为评价方法及系统包括：预设YOLO V3算法的输入端口及输出端口，输入端口及输出端口的数目不少于2个；根据输入端口及输出端口及预置双端供电系统原理搭建双端供电系统仿真模型，生成被评价保护装置的参数矩阵，利用双端供电系统仿真模型批量输入运行被评价保护装置所在线路的参数矩阵以得到差异状态电流结果对应数据，据以生成故障时序图作为评价样本并分类；设置预置网络参数，从评价样本中获取并利用训练集训练预置网络；选取适用测试权重测试预置网络获取网络训练判据，据以判定并获取适用评价网络，以适用评价网络评价高压交流线路保护行为。解决了继电保护行为评价技术耗时长、准确率低等问题。
-
公开(公告)号：CN105471110B
公开(公告)日：2018-07-27
申请号：CN201510992217.X
申请日：2015-12-24
Applicant: 国家电网公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
CPC classification number: Y02E60/723 , Y04S10/16
Abstract: 本发明是将传统低频振荡集中运算方式改进成分布式运算方式，提出的一种电力系统类噪声信号的低频振荡模式分层检测方法，即将低频震荡监测功能布置在变电站层和调度中心层。变电站层利用本站的PMU数据进行局部的低频震荡检测和频谱估计，调度中心层根据变电站层发送的低频震荡结果数据进行综合估计。为了在调度中心层实现对变电站层低频震荡检测结果合成,首先对全系统所有PMU数据进行辨识，然后采用最小二乘支持向量机（LSSVM）与变电站层的低频振荡检测结果进行拟合，最后可以仅根据变电站上传的低频振荡结果对全系统进行快速综合判断，确定整个系统的区间振荡模式和本地振荡模式。
-
公开(公告)号：CN106980073A
公开(公告)日：2017-07-25
申请号：CN201710370595.3
申请日：2017-05-23
Applicant: 武汉大学
IPC: G01R31/08
CPC classification number: G01R31/088
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的输电线路双端故障录波数据匹配方法。首先搭建线路故障仿真模型，对参数进行遍历，形成参数矩阵，得到故障时两端的电流数据作为样本的输入，将匹配结果作为样本的输出，同理生成测试样本。其次，列出网络结构，对网络进行训练测试，得到测试样本的错误率，错误率最小的网络结构即为最佳网络结构。然后，在最佳网络结构下，改变批处理数，增加训练次数，保存训练好的错误率低的网络结构参数和权值偏置矩阵。最后，在每次故障之后，将需要匹配的数据输入到训练好的网络，即可输出匹配结果。该方法所需电气量少，不受系统频率、过渡电阻、故障位置、故障类型的影响，数据匹配的准确率比数据匹配三重判据结果更高。
-
公开(公告)号：CN104953624A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510445480.7
申请日：2015-07-27
Applicant: 武汉大学
CPC classification number: Y02A30/12 , Y02E10/563
Abstract: 本发明涉及一种基于光伏预测误差模糊性的电力系统调度方法。步骤：本发明将获取光伏预测出力和实测出力的历史统计数据，及气象预测信息，估计未来一天光伏预测误差的概率分布参数。针对光伏预测误差的不确定性，引入模糊理论，并利用信息熵转换法将光伏预测误差随机变量转换为光伏预测误差模糊变量。根据光伏功率短期预测的结果，并考虑光伏预测误差的模糊性，建立含光伏发电的模糊机会约束调度模型。将所建立的模型中含有模糊变量的约束条件转化为清晰等价类。最后利用Cplex软件求解电力系统调度问题。所建模型在保障电网安全经济运行的前提下，最大就地消纳光电功率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114662394B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210312344.0
申请日：2022-03-28
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F111/12 , G06F113/04
Abstract: 本发明提供一种基于YOLO V3的高压交流线路保护行为评价方法及系统包括：预设YOLO V3算法的输入端口及输出端口，输入端口及输出端口的数目不少于2个；根据输入端口及输出端口及预置双端供电系统原理搭建双端供电系统仿真模型，生成被评价保护装置的参数矩阵，利用双端供电系统仿真模型批量输入运行被评价保护装置所在线路的参数矩阵以得到差异状态电流结果对应数据，据以生成故障时序图作为评价样本并分类；设置预置网络参数，从评价样本中获取并利用训练集训练预置网络；选取适用测试权重测试预置网络获取网络训练判据，据以判定并获取适用评价网络，以适用评价网络评价高压交流线路保护行为。解决了继电保护行为评价技术耗时长、准确率低等问题。
-
公开(公告)号：CN112290637A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011231016.5
申请日：2020-11-06
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 武汉大学 , 青海大学
Abstract: 一种考虑储能经济性的延长电池储能寿命的双电池运行策略生成方法，根据电池的放电深度来对电池等效寿命进行评估，进而确定电池的最佳运行状态。然后建立双电池组运行的数学模型，此模型可使电池更加贴近最佳运行状态。然后提出一种为保证储能电池自身寿命最大化的运行策略，该策略应当使电池长久贴合于最佳状态运行。通过动态规划法求解出该策略的运行状态。本发明以双电池模型为基础，确定出一种电池储能寿命最大化的运行策略，可以有效的节约电池储能的成本，进而增加储能系统的经济效益。因此储能设备在作为辅助服务设备通过低价购电高价售电获得盈利时，可以使购售电价格差更低，定价更加灵活。
-
公开(公告)号：CN106291234A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610613748.8
申请日：2016-07-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G01R31/08
CPC classification number: G01R31/085 , G01R31/088
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的输电线路区内外故障判断及故障选相方法，首先根据双端供电系统原理图搭建仿真模型，得到训练样本的输入，将故障类型和区内外故障作为训练样本的输出，同理生成测试样本。其次，列出网络结构，通过测试样本的错误率，得到最佳网络结构。最后，在每次故障之后，获取故障电流，输入到训练好的网络中，即可判断是否区内故障并进行故障选相，无需再次训练。该方法对卷积神经网络输出进行了改进，用同一网络同时解决了区内外故障判断和故障选相两类非独立分类问题，实现了两种非独立分类问题的权值共享。对采样率要求低，无需计算各种整定值，不受系统频率、故障位置、负荷电流、过渡电阻等因素的影响，结果准确可靠。
-
公开(公告)号：CN106291233A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610613683.7
申请日：2016-07-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G01R31/08
CPC classification number: G01R31/088
Abstract: 本发明一种基于卷积神经网络的故障选相方法。首先根据双端供电系统原理图搭建仿真模型。其次，列出网络结构，通过设置批处理数量为较大定值，训练次数为较小定值，得到测试样本的错误率，错误率最小的网络结构即为最佳网络结构。然后，在最佳网络结构下，减少批处理数量，增加训练次数，使错误率降为0，从而得到训练好的网络结构参数和权值偏置矩阵。最后，在每次故障之后，获取故障电流，输入到训练好的网络中，即可得到故障类型输出，无需再次训练。该方法能够准确进行故障选相，检测灵敏度高，不受系统频率、故障位置、负荷电流、过渡电阻等因素的影响，具有很高的可靠性。
-
公开(公告)号：CN105471110A
公开(公告)日：2016-04-06
申请号：CN201510992217.X
申请日：2015-12-24
Applicant: 国家电网公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
CPC classification number: Y02E60/723 , Y04S10/16 , H02J13/0006 , G06Q50/06
Abstract: 本发明是将传统低频振荡集中运算方式改进成分布式运算方式，提出的一种电力系统类噪声信号的低频振荡模式分层检测方法，即将低频震荡监测功能布置在变电站层和调度中心层。变电站层利用本站的PMU数据进行局部的低频震荡检测和频谱估计，调度中心层根据变电站层发送的低频震荡结果数据进行综合估计。为了在调度中心层实现对变电站层低频震荡检测结果合成,首先对全系统所有PMU数据进行辨识，然后采用最小二乘支持向量机（LSSVM）与变电站层的低频振荡检测结果进行拟合，最后可以仅根据变电站上传的低频振荡结果对全系统进行快速综合判断，确定整个系统的区间振荡模式和本地振荡模式。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
32
records
(took 0.024 seconds)
