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公开(公告)号：CN114649820B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202210402253.6
申请日：2022-04-15
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明涉及一种风光储场站中多环节容量分配方法及系统。该方法包括根据所有环节分别对应的激励信号以及相应的售电量和购电量建立多时间尺度的风光储场站收益模型；根据风光储场站收益模型建立收益模型；根据历史收益数据确定每一个环节对应的随机性；根据每一环节的随机性，采用核估计方法确定每一环节收益的边缘分布，并采用t‑Copula描述每一环节的风险因子之间的非线性相依结构，运用极大似然估计法计算相关系数，从而构建随机性模型；构建目标函数，进而构建多尺度随机优化调控模型；根据多尺度随机优化调控模型，利用构建的拉格朗日函数来确定最佳容量分配组合。本发明能够促进风光储场站达到资源优化配置，提高场站投资效率和盈利的可靠性。
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公开(公告)号：CN117034760A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310995678.7
申请日：2023-08-08
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06F30/27 , G01R31/327 , G01R31/12 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F113/08
摘要： 本发明提供了一种气体绝缘组合设备状态预测模型构建方法及状态预测方法。其中，气体绝缘组合设备状态预测模型构建方法，包括：获取气体绝缘组合设备的局部放电历史数据、设备特征参数历史数据、运行历史数据，设备特征参数历史数据包括故障率超过预设值的电气元件的设备特征参数历史数据；根据局部放电历史数据、设备特征参数历史数据、运行历史数据，确定气体绝缘组合设备的历史状态结果；根据局部放电历史数据、设备特征参数历史数据、运行历史数据，以及对应的历史状态结果，建立训练集；通过训练集对长短时记忆网络模型进行训练，得到气体绝缘组合设备状态预测模型。通过本发明，全方面对气体绝缘组合设备进行状态预测，保障安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN116451930A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310227011.2
申请日：2023-03-03
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F17/10 , H02J3/00
摘要： 本发明公开了一种第三方储能的协同调控方法、装置和电子设备，方法包括：接收调频服务和现货服务的激励信号，并基于接收的激励信号和权重参数的关系创建调频成本收益模型和现货成本收益模型；通过调频成本收益模型和现货成本收益模型建立第三方储能的耦合成本收益模型；对耦合成本收益模型进行统计学分析，建立随机性评估模型；将耦合成本收益模型和随机性评估模型进行融合转换，生成用于计算最大成本收益和最小随机性的目标函数；对目标函数进行优化计算，输出最优的权重参数，以使第三方储能根据最优的权重参数进行容量分配。本发明提供的技术方案，能实现第三方储能的容量分配方案在满足收益最大时随机性最小及随机性最小时收益最大的目标。
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公开(公告)号：CN115549216A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211060744.3
申请日：2022-08-31
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明涉及一种风光储场站有功‑无功协调控制方法及系统，包括：获取风光储场站运行数据的实时值以及调度中心下发的目标值；针对联合电站的一体化特性，设计了两种控制模式，并根据控制模式及运行状态执行有功优先或无功优先的控制策略，基于不同控制策略建立计及有功功率损耗、节点电压偏差、有功功率和无功功率偏差、主动降有功功率调节代价的多目标优化模型，能够实现联合电站的有功无功协调控制，优化站内功率及电压分布，有效提升系统运行经济性和安全稳定性。
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公开(公告)号：CN115166450A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210984935.2
申请日：2022-08-17
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学 , 北京华电智成电气设备有限公司
摘要： 本发明公开了属于局部放电定位技术领域的基于脉冲电流信号频谱的开关柜部件局部放电定位方法。该方法包括步骤1：进行开关柜局部放电试验与测量，建立脉冲电流信号的试验频率均值fath和试验等效频宽Fwth的数据库，建立频谱特征量中值数据库；步骤2：现场进行局部放电信号检测，采集开关柜中局部放电脉冲电流信号，计算实测频率均值fats和实测等效频宽Fwts；步骤3：计算步骤2中采集的局部放电脉冲电流信号与步骤1中数据中值之间的欧氏距离Di，依据最小距离原则确定局部放电部件。本发明方法可以极大提高现场局部放电定位的精度，避免设备带缺陷投入运行，大大推动电工装备试验及检测技术的进步。
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公开(公告)号：CN115563461A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211059997.9
申请日：2022-08-30
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学 , 北京华电智成电气设备有限公司
IPC分类号： G06F18/00 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了属于电力设备绝缘故障检测技术领域的一种基于深度学习的高频脉冲电流波形极性的自动识别方法，该方法是深度利用脉冲信号波形特征的首波及其极性辨识方法；首先在实验室条件下，通过注入陡脉冲方式获得不同典型放电位置、型式的首波传播特性，通过各出线耦合端实测其响应信号波形，进而以波形序列作为输入向量，搭建深度学习网络；考虑卷积神经网络，以数字图像矩阵作为输入建立各注入方式和位置的典型响应波形样本库；通过对抗学习不断扩充样本，通过人工神经网络对输入的波形序列对首波波形、极性进行训练，利用人工神经网络对波形细节进行识别。实现完全自动的首波极性辨识，适用于在线监测中实时算法的应用。
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公开(公告)号：CN117196074A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202310995393.3
申请日：2023-08-08
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G06N20/20 , G01R31/08 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/09
摘要： 本发明公开了一种电缆绝缘状态预测方法、装置、存储介质及电子设备，利用LSTM与XGBoost从多角度基于电缆接地电流频谱特征对电缆的绝缘状态进行预测，并根据预设集成学习算法对两种预测结果进行更新与处理，得到最终预测结果，全面反映了电缆运行中相关变量的影响，提高了预测准确率，保障了电缆的健康安全运行。
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公开(公告)号：CN117031268A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310995424.5
申请日：2023-08-08
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
IPC分类号： G01R31/327 , G01R31/12
摘要： 本发明提供一种开关柜状态评估方法、装置及计算机设备，包括：获取局部放电幅值和局部放电幅值变化率；将局部放电幅值与第一注意值和第一警示值进行比较，得到第一比较结果，第一注意值和第一警示值是根据第一逆累积分布函数和现场实际运行开关柜的缺陷率和故障率计算得到的；将局部放电幅值变化率与第二注意值和第二警示值进行比较，得到第二比较结果，第二注意值和第二警示值是根据第二逆累积分布函数和现场实际运行开关柜的缺陷率和故障率计算得到的；根据第一比较结果和第二比较结果得到状态评估结果。本发明将局部放电信号与注意值和警示值进行比较得到评估结果，避免了专家经验对开关柜状态评估结果带来的误差。
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公开(公告)号：CN114759620A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210520056.4
申请日：2022-05-12
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明涉及一种风光储场站群无功协同优化调控方法、装置及系统，属于无功调控技术领域，接收调度主站下发的电网无功/电压/功率因数指令，根据当前各风光储场站的风光储以及无功补偿装置的运行状态，在计及场站端点电压、无功响应时间与汇集线路损耗的基础上进行优化计算，确定各风光储场站的无功指令。本发明针对风光储场站群的无功协同优化调控，而非单一场站或是单一类型场站群，在现有文献简单考虑按比例分配的基础上进一步考虑了线路上的无功损耗，弥补了调控过程中的无功缺额，并考虑了综合考虑场站端点电压、无功响应时间与场站无功可调裕度的无功调节量校正，实现了风光储场站群之间的无功协调控制。
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公开(公告)号：CN114755493A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210266026.5
申请日：2022-03-17
申请人： 中国长江三峡集团有限公司 , 华北电力大学
摘要： 本发明公开了一种现场测试参考值计算方法、系统、设备及存储介质，相关方法包括：建立拟合模型对现场信号进行拟合，并构建出具有正交性的拟合参数矩阵；分析不同求解方法的复杂度，以及不同窗长和拟合阶数对测量精度和计算时间的影响，选取复杂度最低的求解方法以及最优窗长和拟合阶数，对所述具有正交性的拟合参数矩阵进行分解，迭代求解出待定拟合的参数矩阵；利用获得的所述待定拟合的参数矩阵计算现场测试参考值。使用本发明提供的以上方案，可以准确计算参考值，精度高于标准要求10倍以上，从而在PMU现场测试校准时提供准确的参考值；并且，计算效率较高，可大幅减轻硬件计算负担。
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