公开(公告)号：CN117349589A

公开(公告)日：2024-01-05

申请号：CN202311412541.0

申请日：2023-10-27

Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院

Inventor： 邢超 ,  黄泽 ,  奚鑫泽 ,  李胜男 ,  陈仕龙 ,  王鹏林 ,  宋国雄 ,  何鑫

IPC: G06F18/00 ,  G06F18/10

Abstract: 本申请实施例公开了换流阀电流波形反演方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括：采集高压直流输电系统的逆变侧交流电流信号；获取所述逆变侧交流电流信号的A相特征矩阵、B相特征矩阵和C相特征矩阵；将所述A相特征矩阵、B相特征矩阵和C相特征矩阵输入训练好的多输出深度学习模型；所述多输出深度学习模型根据输入的A相特征矩阵、B相特征矩阵和C相特征矩阵，输出所述高压直流输电系统的换流阀电流波形。该方法可以获取直流输电系统发生故障时的阀电流波形，进而便利、精准地识别或分析高压直流输电系统的故障类型。

公开(公告)号：CN117169648A

公开(公告)日：2023-12-05

申请号：CN202311041170.X

申请日：2023-08-17

Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院

Inventor： 邢超 ,  魏荣智 ,  奚鑫泽 ,  李胜男 ,  陈仕龙 ,  何鑫 ,  邓灿 ,  王鹏林

IPC: G01R31/08 ,  G01R19/10 ,  G06F18/20 ,  G06F18/213 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明实施例公开了一种输电线路故障测距方法，该方法包括：通过预先训练好用于根据幅值特征量来预测输电线路故障距离的预设混合LSTM深度学习模型，获取输电线路在故障状态下的第一首波头数据和在正常状态下的第二首波头数据，并根据第一首波头数据和第二首波头数据确定线模分量和零模分量，然后根据线模分量和零模分量构造幅值特征量，最后只需将幅值特征量输入至预设混合LSTM深度学习模型中，即可得到故障距离，使得在输电线路发生故障后能够快速准确地进行故障定位。