一种配电网电压优化运行控制方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN114865642A

    公开(公告)日:2022-08-05

    申请号:CN202210344785.9

    申请日:2022-03-31

    Abstract: 本发明涉及一种配电网电压优化运行控制方法、设备及介质,所述控制方法包括以下步骤:1)基于配电网实际参数,以电压偏差和网络损耗最优为目标,构建无功电压优化模型;2)以设定时间间隔,滚动通过数据中心控制,采用智能算法对所述无功电压优化模型进行优化求解,获得第一优化控制策略;3)在步骤2)执行过程中,实时监测是否存在关键节点电压越限,若是,则采用边缘节点控制,基于灵敏度矩阵计算结果,对所述第一优化控制策略进行调整,获得第二优化控制策略,直至完成电压恢复。与现有技术相比,本发明具有数据计算、传输及存储实时响应速度快、效率高且具有较高安全性等优点。

    一种基于曲线拟合的电缆故障点精确定位方法

    公开(公告)号:CN106546877A

    公开(公告)日:2017-03-29

    申请号:CN201610979992.6

    申请日:2016-11-08

    CPC classification number: G01R31/083 G01R31/086 G01R31/088

    Abstract: 本发明公开了一种基于曲线拟合的电缆故障点精确定位方法,包括如下步骤:步骤1,测量故障点距离测量点的实际距离,获得故障距离信息;步骤2,根据已知的有限的电缆坐标信息拟合形成电缆线路走向信息;步骤3,根据故障距离信息和电缆线路走向信息结合,计算故障点精确三维坐标信息;步骤4,将故障点精确三维坐标信息反馈到现场检修巡线人员,对故障点进行实地探测,同时反馈电缆坐标信息,获得更新的电缆坐标信息。当发生电缆故障后,根据测量所得电缆故障点距离信息和线路走向信息,通过计算可求得故障点的精确地理位置信息,将信息反馈给电缆检修巡线人员,通知其至故障点位置附近探测确认,可缩短电缆故障抢修时间,提高故障点定位精度。

    一种绝缘杆绝缘测试装置

    公开(公告)号:CN106546888A

    公开(公告)日:2017-03-29

    申请号:CN201610979991.1

    申请日:2016-11-08

    CPC classification number: G01R31/1227

    Abstract: 本发明公开了一种绝缘杆绝缘测试装置,包括底座、金属支柱、绝缘支柱、接地极板组和加压极板,通过将金属支柱和绝缘支柱插接在底座上,并在其上套接接地极板组和加压极板,形成一个绝缘杆测试支架用以进行绝缘杆的绝缘测试。本发明的一种绝缘杆绝缘测试装置可实现同时测量多个绝缘杆,对不同长度的绝缘杆均可有效测量,且操作简单方便,安全可靠,可减轻试验人员的劳动强度,提高了工作效率,增强了试验现场对试验结果的分析判断能力,加强了高压试验工作的规范性和安全性。

    一种变压器经济运行控制方法、设备及介质

    公开(公告)号:CN112821395B

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202110175161.4

    申请日:2021-02-07

    Inventor: 章文俊

    Abstract: 本发明涉及一种变压器经济运行控制方法、设备及介质,所述方法包括以下步骤:获取变压器在各种运行模式下的功率损耗曲线;基于各所述功率损耗曲线的交点将一个运行日时间范围划分为若干个时段;基于所述若干个时段构造一不规则元胞自动机;所述不规则元胞自动机基于设定的元胞自动机转换规则迭代至收敛,基于收敛的元胞自动机确定变压器在各时段内的最优运行模式。与现有技术相比,本发明能够使得在降低变压器能耗的同时可尽量减少开关投切次数。

    一种深度学习下的配电网可靠性指标优化方法

    公开(公告)号:CN110414718A

    公开(公告)日:2019-11-05

    申请号:CN201910599100.3

    申请日:2019-07-04

    Abstract: 本发明涉及一种深度学习下的配电网可靠性指标优化方法,包括步骤:1)采集样本数据,构建训练样本和测试样本;2)确定深度信念网络结构;3)将训练样本输入深度信念网络,对深度信念网络模型进行优化;4)将测试样本输入至优化后的深度信念网络模型,获取对应的配电网可靠性指标;5)确定临界值,将获取的配电网可靠性指标与已有精确结果进行比较,若相对误差大于或等于临界值,则调整网络层数和节点个数后,重复步骤3)~4),若相对误差小于临界值,则完成深度学习下的配电网可靠性获取的优化。与现有技术相比,本发明具有能完整、科学、可靠的获取优化的深度学习下的配电网可靠性指标,且保证指标精确度、缩短计算时间等优点。

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