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公开(公告)号:CN119312999A
公开(公告)日:2025-01-14
申请号:CN202411352858.4
申请日:2024-09-26
Applicant: 国家电网有限公司西南分部 , 西华大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q50/06 , G06N3/092 , G06N3/0499 , G06N5/01 , G06N3/006 , G06F30/23 , G06F111/10 , G06F113/04
Abstract: 本发明提供一种确定带电作业人员进入等电位路径的改进DQN方法,对吊蓝法带电作业进行仿真建模,计算吊蓝法带电作业进入等电位时所可能经过的各空间位置处作业人员的体表场强和放电危险率;针对带电作业的实际情况,对DQN的奖励函数进行重新设计,采用改进的动态贪婪策略,并对样本重要程度进行了区分,最终得到带电作业人员进入等电位的最优路径。本发明使用强化学习对带电作业等电位路径进行优化,提高作业人员进入等电位的安全性与舒适性;设计了DQN算法的奖励函数、动作规则和时变的动态贪婪策略,实现了自主学习进入等电位路径。
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公开(公告)号:CN119401579A
公开(公告)日:2025-02-07
申请号:CN202411532395.X
申请日:2024-10-30
Applicant: 重庆大学 , 国家电网有限公司西南分部
Abstract: 本发明公开了一种电网不对称故障下VSG负序谐波电流控制方法,包括:分析不对称工况下VSG输出功率的瞬时表达式,得到功率二倍频波动与正负序电压电流间的定量关系;将VSG无功输出的直流部分引入无功控制环,构建无功控制环控制;通过正负序分离的方式对正序电压电流以及负序电流进行单独控制;将正序调制信号与负序调制信号进行统一,得到总的PWM调制波信号,为负序电流环设置参考值,使得VSG输出电流平衡。本发明能够改善功率振荡对VSG控制效果的影响,同时能对负序电流谐波进行抑制,大大提升VSG的电能质量。
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公开(公告)号:CN117746095A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311516531.1
申请日:2023-11-14
Applicant: 国家电网有限公司西南分部 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
IPC: G06V10/764 , G01R31/00 , G01R31/08 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了架空输电线路故障与干扰辨识分类系统,它的样本矩阵获取模块用于确定输电线路故障行波和干扰杂波初始样本矩阵;归一化和向量转换模块用于将输电线路故障行波和干扰杂波初始样本矩阵进行归一化处理,将归一化后的初始样本矩阵的一维向量转换为二维矩阵,形成二维行波灰度图像;卷积神经网络模块用于将二维行波灰度图像通过卷积神经网络特征提取得到故障特征序列;故障特征分类及评价模块用于利用随机森林算法对需要进行辨识分类的输电线路故障行波和干扰杂波数据进行分类,并计算分类结果的评价指标。本发明能够有效地对输电线路故障波形和干扰杂波进行辨识分类。
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公开(公告)号:CN119228110A
公开(公告)日:2024-12-31
申请号:CN202411053720.4
申请日:2024-08-02
Applicant: 国家电网有限公司西南分部 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06N5/025 , G06F16/2458
Abstract: 本发明属于电力传输技术领域,特别涉及一种输电线路故障风险评估方法,通过提取与故障相关的影响因素,利用关联规则挖掘算法找到其中的关联规则,定位故障点来获取故障时各影响因素的数据,并利用组合赋权法对提取出的指标进行赋权,之后利用梯形分布计算隶属度,再通过计算加权评估矩阵实现不同故障可能下的故障风险评估,适合应用于长距离输电线路运维工作。基于同样的发明构思,本发明还提供一种输电线路故障风险评估装置、一种存储有该方法程序的非暂态可读记录媒体及包含该媒体的系统,通过处理电路可以调用该程序,以执行上述方法。
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公开(公告)号:CN118983887A
公开(公告)日:2024-11-19
申请号:CN202411091605.6
申请日:2024-08-09
Applicant: 重庆大学 , 国家电网有限公司西南分部
Abstract: 本发明公开了一种兼顾暂态稳定与频率稳定的VSG有功控制方法,包括:构建关于功角的二阶非线性微分方程;对所述二阶非线性微分方程进行求解,得到电网故障后构网型变流器输出功角的表达式;根据构网型变流器具有的惯性和阻尼特性,得到暂态过程中变流器输出功角的初始条件;基于所述初始条件确定所述输出功角的表达式完整形式;对于输出功角的表达式完整形式,引入功角反馈,得到具有功角反馈的输出功角的表达式;对于具有功角反馈的输出功角的表达式,引入频率反馈,得到具有频率反馈的输出功角的表达式。本发明能够提升电网故障后构网型变流器的暂态稳定性和频率稳定性,为未来电力系统的建设提供了技术支持。
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公开(公告)号:CN118965783A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411091506.8
申请日:2024-08-09
Applicant: 重庆大学 , 国家电网有限公司西南分部
Abstract: 本发明公开了一种应用于变流器的VSG等值数学模型构建方法,包括:得到有功‑功角的二阶微分方程以及无功‑电压方程;对有功‑功角的二阶微分方程以及无功‑电压方程进行化简处理,得到构网型变流器的三阶等值模型;考虑构网型变流器采用的滤波模型以及并网时所对应的电网线路阻抗影响,得到滤波电感电流、并网点电压电流之间的数学关系;计及电压内环与功率外环的耦合作用,建立无电流前馈控制时的电压内环控制方程;基于所述三阶等值模型、所述数学关系以及所述电压内环控制方程,得到构网型变流器9阶数学等值模型。本发明能够精确、高效的反映构网型变流器的暂态输出特性,实现了对构网型变流器暂态输出特性的准确刻画。
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公开(公告)号:CN117763339A
公开(公告)日:2024-03-26
申请号:CN202311516544.9
申请日:2023-11-14
Applicant: 国家电网有限公司西南分部 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
IPC: G06F18/2135 , G06F18/211 , G06F18/214 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种提取雷电特征关联地形敏感因子系统及方法,包括数据预处理模块、主成分因子提取模块、地形敏感因子提取模块,将收集到的地形信息进行标准化处理,获得标准化地形信息数据;基于PCA算法将高维地形信息降维到低维数据空间,提取主成分因子;使用包裹式的特征提取方法,通过智能体对给定特征集的应用效果反馈特征提取环节,提取雷电特征关联的地形敏感因子。本发明综合考虑了多个变量对雷电特征的影响,而不是单一的一对一进行相关性分析;同时,能够自动完成对于雷电特征关联的地形敏感因子的提取,而不需要人工的参与。
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公开(公告)号:CN118157102A
公开(公告)日:2024-06-07
申请号:CN202410156470.0
申请日:2024-02-02
Applicant: 重庆大学 , 国家电网有限公司西南分部
Abstract: 本发明公开了一种基于非线性动力学的构网型变流器暂态功角解析方法,包括:S1.获取构网型变流器的输出功率与功角之间的函数表达式,并将所述函数表达式在平衡点处进行展开,得到所述输出功率关于功角的幂函数;S2.将构网型变流器有功环所代表的转子运动方程中的输出功率表达式用所述幂函数代替,得到关于功角幂级数的非线性微分方程;S3.对功角幂级数的非线性微分方程进行求解,得到功角的通解;S4.对功角的通解进行解析,得到功角的特解。本发明能够准确解析出构网型变流器的暂态功角输出,提供了参数与功角暂态稳定边界的定量关系,实现了电力电子化电力系统的功角暂态稳定性定量分析。
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公开(公告)号:CN117113761A
公开(公告)日:2023-11-24
申请号:CN202311069761.8
申请日:2023-08-23
Applicant: 国家电网有限公司西南分部
Abstract: 本发明公开一种径向基神经网络预测带电作业人员体表场强的方法,涉及特高压直流输电线路,解决现有技术存在的预测精度不够的问题;本发明先获取体表场强数据集并对数据集中的数据进行预处理;根据输入输出的维度,确定隐含层神经元的个数,从而确定RBF神经网络的预测模型的结构;利用I DBO优化算法优化RBF神经网络的参数得到RBF神经网络预测模型;本发明提出的I DBO‑RBF相比RBF体表场强预测模型更加强大的泛化能力,预测结果更加精准。
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公开(公告)号:CN117726161A
公开(公告)日:2024-03-19
申请号:CN202311480699.1
申请日:2023-11-08
Applicant: 国家电网有限公司西南分部
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电网设备风险评估领域,具体公开一种电网输电设备风险评估方法、系统、终端及介质,获取风险评估参数的历史数据;其中风险评估参数包括设备状态信息、设备故障信息和自然环境信息;将获取的历史数据进行预处理;对预处理后的历史数据进行特征提取,获得若干风险特征及其风险权重;使用所获得的风险特征及其风险权重构建评估数据集;使用所构建评估数据集,基于深度学习神经网络算法对设备风险评估模型进行训练,获得训练后的设备风险评估模型;采集当前风险评估参数,基于训练后的设备风险评估模型对电网输电设备的当前风险状态进行评估。本发明构建全面的风险研判模型,适用于复杂多变的自然环境条件下的电网输电设备的风险评估。
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