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公开(公告)号：CN109523155A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811347746.4
申请日：2018-11-13
Applicant: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
Inventor： 郝如海 , 祁莹 , 智勇 , 拜润卿 , 陈仕彬 , 邢延东 , 高磊 , 刘文飞 , 史玉杰 , 张彦凯 , 张海龙 , 崔力心 , 陈力 , 赵步宇 , 龚庆武 , 刘栋 , 王誉博
Abstract: 本发明提出了一种蒙特卡洛及最小二乘支持向量机的电网风险评估方法。考虑设备实时故障率以及运行方式变化，首先使用拉丁超立方算法优化的蒙特卡洛法生成风险样本数据，可在有限的计算时间内搜索出多重故障，全面反映电网故障情况；并使用高斯扰动粒子群优化的最小二乘支持向量机对风险样本进行训练，达到大幅降低计算时间的目的。在保证风险计算准确度的情况下，本文方法可以做到电网风险与灵敏度的在线计算，为风险来源追踪、设备差异化运维等提供参考依据。
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公开(公告)号：CN105652151A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201511024633.7
申请日：2015-12-30
Applicant: 武汉大学
IPC: G01R31/08
CPC classification number: G01R31/085
Abstract: 本发明提供一种基于线路参数检测与数据非同步校验的双端测距方法，包括检测故障线路两端采样数据对应的故障起点，利用故障前线路正常运行时的电气量计算两端数据故障起点间的非同步角初值，计算故障距离初值；迭代进行修正，包括根据故障距离修正两端非同步角，计算线路在线参数，并对测距结果进行优化，当满足容许误差时则测距结束。本发明在测距过程中充分考虑了线路参数的变化与两端数据的同步问题，并且运用测距结果优化方法很好地客服了故障相量测量偏差对测距结果的影响，有效提高了输电线路故障测距精度。
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公开(公告)号：CN103399257B
公开(公告)日：2016-01-13
申请号：CN201310329517.0
申请日：2013-07-31
Applicant: 武汉大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及一种中性点不接地系统的铁磁谐振故障检测方法，本发明对母线三相电压和零序电压信号进行分析检测系统的铁磁谐振故障，中性点不接地系统发生铁磁谐振初期的0.1s内包含有很多相邻频率分量的谐波，然而单相接地故障在故障发生的0.1s内只含有50Hz的频率分量，根据铁磁谐振故障与单相接地故障的这一本质区别在故障初期区分开铁磁谐振与单相接地故障，再进一步检测铁磁谐振的谐振类型。本发明以原子分解法作为铁磁谐振信号分析工具，高度冗余的原子库能够很好的捕捉信号的自然特征，实现了信号的稀疏分解，信号的表示结果简洁而可靠。
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公开(公告)号：CN104101817A
公开(公告)日：2014-10-15
申请号：CN201410369385.9
申请日：2014-07-30
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种雷击干扰与雷击故障识别方法，尤其是涉及一种基于PSO改进的原子分解法的雷击干扰与故障识别方法。本发明利用原子分解法对故障线路保护安装处的电压电流信号进行频率成分分析，提出基于零序电流稳态工频分量有无的雷击干扰识别方法；提出基于电流线模分量原子分解能量比值与基于故障相电流电磁暂态特征的双重故障类型识别判据，提高了故障识别的准确率。本发明在过完备冗余原子库的基础上自适应地寻找信号的最佳匹配原子及其参数，从而使信号的自适应表达简洁，分解结果稀疏，极大地提高了信息密度和使用的灵活性、降低了处理成本。
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公开(公告)号：CN104035002A
公开(公告)日：2014-09-10
申请号：CN201410153224.6
申请日：2014-04-16
Applicant: 武汉大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及一种输电线路故障选相方法，尤其是涉及利用行波固有频率和原子分解能量熵的故障选相法。本发明利用原子分解算法处理三相电流，根据迭代产生的原子确定电流信号中的主导频率成分的频率值和能量熵值信息，结合三相电流的主导成分频率值与能量熵值特征，对多相故障与多相接地故障情况下的故障类型进行判别；针对单相故障，则根据不同基准相下解耦得到β模量来寻找故障相。该方法准确有效，能快速辨别所发生的故障类型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102122824B
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201110089037.2
申请日：2011-04-11
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明涉及一种电力系统低频振荡模态参数辨识方法及其装置。本发明将一种新的分析非线性、非平稳信号的方法——原子稀疏分解法用于低频振荡模态参数辨识,本方法能够有效辨识出电力系统低频振荡模态参数，包括振幅、衰减系数、频率、阻尼比、相位、开始与结束时刻。因此，本发明具有如下优点：将一种新的分析非线性、非平稳信号的方法即原子稀疏分解法用于低频振荡模态参数辨识,能够有效辨识出电力系统低频振荡模态参数，包括振幅、衰减系数、频率、阻尼比、相位、开始与结束时刻。
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公开(公告)号：CN103076538A
公开(公告)日：2013-05-01
申请号：CN201210574422.0
申请日：2012-12-26
Applicant: 武汉大学
IPC: G01R31/08
CPC classification number: Y04S10/522
Abstract: 本发明涉及一种输电线路行波故障测距方法，尤其是涉及一种利用原子分解的输电线路行波故障测距方法。本发明将故障支路双端的电压电流信号作为故障定位的信息，利用GPS精确授时系统保证数据的同期性，对故障信号采用原子分解法进行分析，获取行波波头第一次到达双端测量单元的时间，实现输电线路故障准确定位。本发明在过完备冗余原子库的基础上自适应地寻找信号的最佳匹配原子及其参数，从而使信号的自适应表达变得简单，分解结果变得非常稀疏，极大地提高了信息密度和使用的灵活性、降低了处理成本。
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公开(公告)号：CN115146739B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202210884861.5
申请日：2022-07-26
IPC: G06F18/2431 , G06F18/243 , G06F18/2415 , G01N33/28 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06F18/27 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于堆叠时间序列网络的电力变压器故障诊断方法，包括：采集各变电站中变压器的油中气体；对采集的数据进行z‑score归一化，得到归一化矩阵；将归一化矩阵按比例划分为训练集和测试集；构建基于Xgboost和双向门控循环神经网络的堆叠时间序列网络，输入训练集和测试集进行网络训练；利用实时采集的数据经过归一化后得到可训练的数据，进行故障预测和网络参数的更新。本发明利用Xgboost和门控神经网络对油中气体数据进行预测，由元学习器从两个时间序列网络中获得电力变压器预测数据，并通过Softmax层得到变压器的故障诊断结果。该神经网络具有准确的故障诊断性能和稳定的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115459203B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202211145501.X
申请日：2022-09-20
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 武汉大学 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 南京南瑞继保工程技术有限公司
Inventor： 孙辉 , 龚庆武 , 彭勃 , 俞斌 , 张军 , 刘孝辉 , 张豪杰 , 乔卉 , 刘栋 , 高博 , 徐斌 , 汪玉 , 丁津津 , 张峰 , 汪勋婷 , 谢毓广 , 王同文 , 谢民 , 汪伟 , 邵庆祝 , 罗沙 , 谢佳 , 张骏 , 于洋 , 李晓彤
IPC: H02H1/00 , H02J3/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种特高压直流阀短路保护快速整定方法及装置，所述方法包括：选取特高压直流运行方式；在每种运行方式下，分别就区内故障和近点区外故障仿真出一组故障数据；每种运行方式所对应的启动电流Isc_set和制动电流比例系数k_set分别选择划分好的区间中的一个作为最终取值区间；通过卷积神经网络学习运行方式与每种运行方式对应的定值区间之间的配合关系，得到最终的神经网络模型；实时采集运行方式对应的特征量，输入神经网络模型，得到对应的定值区间；本发明的优点在于：克服传统经验方法定值单一、适应性差的问题，提高保护动作的可靠性，保障特高压直流系统的安全稳定运行。
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