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公开(公告)号：CN107819641A
公开(公告)日：2018-03-20
申请号：CN201710541010.X
申请日：2017-07-05
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司南宁监控中心
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明提供了一种保信系统的异常分析方法和装置，其中方法包括：从保信总站的消息总线上采集来自各保信子站的远传报文；对所述远传报文执行以下分析中的至少一种：对所述远传报文中的链路报文进行异常识别，得到链路异常信息；对所述远传报文中的自动上送报文进行异常识别，得到状态异常信息；对所述远传报文中的召唤命令及对应的回复报文进行异常识别，得到召唤异常信息；对所述远传报文中的初始化配置报文进行标准化校核，得到配置异常信息；将得到的异常信息进行存储和界面化展示。本发明能够实现对保信系统报文传输过程中出现的问题进行定位，通过远传报文的实时检测、分析统计、界面化显示等手段，整体提高了保信系统信息远传的可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107819641B
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN201710541010.X
申请日：2017-07-05
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司南宁监控中心
IPC: H04L12/26
Abstract: 本发明提供了一种保信系统的异常分析方法和装置，其中方法包括：从保信总站的消息总线上采集来自各保信子站的远传报文；对所述远传报文执行以下分析中的至少一种：对所述远传报文中的链路报文进行异常识别，得到链路异常信息；对所述远传报文中的自动上送报文进行异常识别，得到状态异常信息；对所述远传报文中的召唤命令及对应的回复报文进行异常识别，得到召唤异常信息；对所述远传报文中的初始化配置报文进行标准化校核，得到配置异常信息；将得到的异常信息进行存储和界面化展示。本发明能够实现对保信系统报文传输过程中出现的问题进行定位，通过远传报文的实时检测、分析统计、界面化显示等手段，整体提高了保信系统信息远传的可靠性。
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公开(公告)号：CN109672725A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201811386477.2
申请日：2018-11-20
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司南宁监控中心
Inventor： 韦富彬 , 潘勇斌 , 陈海拔 , 朱永虎 , 廖华 , 邓厚兵 , 李闯 , 梁阳 , 申晓杰 , 袁卫义 , 邓朝翥 , 潘鹏 , 陈方之 , 彭伟 , 钟晖 , 董羊城 , 钟文明
Abstract: 本发明公开了一种广域窄带网络下的电力系统监控系统服务交互方法及系统，该方法包括：步骤1，远方图形终端发送登陆请求至安全代理服务器；步骤2，由安全代理服务器转发给对应的集控系统，进行预置的安全校验；步骤3，集控系统将安全许可回送给远方图形终端；步骤4，远方图形终端发送数据请求或者控制请求至安全代理服务器，由安全代理服务器转发给对应的集控系统；步骤5，集控系统根据接收到的请求进行相应的处理后，推送服务数据至远方图形终端，完成远方实时监控。过采用本方法不需要增加网络设施投资，不需要采购昂贵的服务器和数据库，减少人员配备，极大降低投资成本；提高实时监控的可靠性，减少故障时间，具有较好的社会经济效益。
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公开(公告)号：CN109656966A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811301254.1
申请日：2018-11-02
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司南宁监控中心
IPC: G06F16/2458 , G06F16/26 , G06Q10/06 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电网运行驾驶舱系统，包括系统集成层组、智能信息引擎层组和可视化展示层组；其中，所述系统集成层组通过横向、纵向的服务总线来集成电网全景模型，以作为数据中心；所述智能信息引擎层组用于从系统集成层中获取不同的应用数据，并对该数据进行分析、以为电网的运行操控、状态感知、任务导向、决策支持提供依据；所述可视化展示层组用于对经智能信息引擎层组分析后的数据进行展示，以多角度、多层次展示电网状态。通过综合运用信息集成、数据挖掘、数据可视化、决策支持等多种信息技术，可以有效解决海量数据、信息孤岛等问题。
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公开(公告)号：CN109254225A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201810917311.2
申请日：2018-08-13
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司南宁监控中心
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明提供电网故障检测和故障线路识别方法，包括以下步骤：获取具有n个节点、m条线路的电网系统的拓扑结构以及线路参数，并确认在每个节点上安装了矢量量测设备；实时采集并获取电网中所有矢量量测设备的量测向量z以及量测误差向量v；计算量测矩阵H；根据线性加权最小二乘状态估计和该电网所有节点的估计状态向量 计算每条线路实时状态估计的度量标准，即加权量测残差WMR以及所有WMR的均值WMRmean；比较两个连续时间步长的加权量测残差均值WMRmean，检测故障是否发生；若检测到故障发生，WMR最小的线路被识别为故障线路，且根据该条线路的实时状态估计结果计算故障电流，识别故障类型。本方法能够满足故障识别的时间要求以及精度要求，具有很强的适用性。
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公开(公告)号：CN109242150A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810929142.4
申请日：2018-08-15
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司南宁监控中心
Abstract: 本发明公开了一种基于粗糙集理论和神经网络的电网可靠性预测方法，首先，收集电网大数据，经过离散化处理后分类到决策表中。然后，基于粗糙集理论相关分析法建立信息熵相关系数，并且提取电力系统可靠性的强相关因子作为预测模型的输入。最后，采用基于遗传算法的改进神经网络方法，对历史数据样本进行学习和训练，得到预测模型，从而预测和评估将来电力系统的可靠性水平。本发明不仅具有预测速度快的优点，而且具有较高的预测精度。
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