一种基于单类样本的电压稳定性预测判断方法

    公开(公告)号:CN106709598B

    公开(公告)日:2022-02-15

    申请号:CN201611160511.5

    申请日:2016-12-15

    Abstract: 本发明涉及一种基于单类样本的电压稳定性预测判断方法,所述方法包括:获取电网稳定运行时段的测量值样本集;建立电网稳定运行时段的测量值样本集的样本矩阵,压缩所述样本矩阵的维度并更新所述电网稳定运行时段的测量值样本集;获取被测测量值样本,并判断所述被测测量值样本是否属于所述电网稳定运行时段的测量值样本集,若是,则所述被测测量值样本对应的时刻的电网稳定;本发明提供的方法,根据电网不稳定样本少的特点,能只基于稳定样本进行分类和预测,克服基于仿真软件数据研究电网稳定性带来的对电网模型做了很多简化从而并不能真实还原复杂大规模复杂电力系统的问题。

    一种变压器油中溶解气体浓度预测方法和系统

    公开(公告)号:CN108663501A

    公开(公告)日:2018-10-16

    申请号:CN201711229306.4

    申请日:2017-11-29

    Abstract: 本发明提供了一种变压器油中溶解气体浓度预测方法和系统,包括:获取变压器的各特征气体浓度、油温和负荷数据的历史数据;对各特征气体浓度之间以及特征气体浓度与油温、负荷之间进行相关性分析,并建立变压器油中溶解气体浓度预测模型;以当前时刻与预测目标特征气体的相关性大于预设阈值的相关特征气体浓度、油温和负荷数据作为输入变量,输入所述变压器油中溶解气体浓度预测模型,得到目标特征气体未来时刻的浓度预测值。该方法和系统能挖掘出与待预测选定气体相关性较大的因素作为输入变量,建立变压器油中溶解气体浓度预测模型,能够准确预测变压器各特征气体浓度,提升对变压器的掌控能力。

    一种面向Hadoop集群的数据同步方法

    公开(公告)号:CN108540511A

    公开(公告)日:2018-09-14

    申请号:CN201710122295.3

    申请日:2017-03-03

    Abstract: 本发明提出了一种面向Hadoop集群的数据同步方法,包括在两个Hadoop集群间建立安全链接,集群A发送文件同步请求并发送自己的私钥给集群B,集群B用自己的公钥对集群A的私钥加密之后将加密获得密钥发送给集群A,集群A接收密钥并作为自己的公钥,继而建立了安全的连接。两个集群对文件数据块分别计算强弱校验和,在数据同步之前对比文件快的校验和数据,强弱校验和都相等的数据块则视为相同的文件file数据块,在文件同步传输时只传输差异的数据,相同的数据块不进行传输。接收数据的集群在接收到差异数据的同时将本地数据的差异想删除后添加从其他集群传输的数据组成新的数据。

    一种变压器故障预测方法、装置、终端及可读存储介质

    公开(公告)号:CN108152612A

    公开(公告)日:2018-06-12

    申请号:CN201711180964.9

    申请日:2017-11-23

    CPC classification number: G01R31/00

    Abstract: 本发明提供了一种变压器故障预测方法、装置、终端及可读存储介质,其中,该方法包括:根据采集到的变压器油中溶解的特征气体的历史浓度和历史电气参数建立特征气体的浓度预测模型;利用浓度预测模型对采集到的特征气体的当前浓度和当前电气参数进行处理,得到特征气体的下一时刻浓度;根据特征气体的下一时刻浓度进行故障预测,得到预测故障类型。这种故障预测方法首先分析油溶气体间以及油溶气体和其它电气参数的关联关系,之后建立每一油溶气体基于其它气体和电气参数的浓度预测模型,通过浓度预测模型预测未来任意时刻变压器油溶气体浓度,根据油溶气体浓度进行故障预测,提高了变压器故障预测的精确度。

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