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公开(公告)号：CN110348114B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN201910615083.8
申请日：2019-07-09
Applicant: 电子科技大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F16/2458 , G06Q10/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种电网完备性状态信息重构的非精确故障识别方法，利用RTU、PMU的WAMS进行同步相量测量,并提供广域故障信息,尽量满足潮流指纹采集的实时性和全局性要求，并在故障样本和信息不完备情况下，引入非精确概率原理去研究，尽量满足容错性的要求；此外，以广域测量为背景，将RTU、PMU的潮流指纹获取的故障信息结合至非精确性原理，从而在电网不确定性情况下进行故障识别。
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公开(公告)号：CN110348114A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910615083.8
申请日：2019-07-09
Applicant: 电子科技大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种电网完备性状态信息重构的非精确故障识别方法，利用RTU、PMU的WAMS进行同步相量测量,并提供广域故障信息,尽量满足潮流指纹采集的实时性和全局性要求，并在故障样本和信息不完备情况下，引入非精确概率原理去研究，尽量满足容错性的要求；此外，以广域测量为背景，将RTU、PMU的潮流指纹获取的故障信息结合至非精确性原理，从而在电网不确定性情况下进行故障识别。
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公开(公告)号：CN108535532A
公开(公告)日：2018-09-14
申请号：CN201810195479.7
申请日：2018-03-09
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 电子科技大学 , 国网四川省电力公司
IPC: G01R19/165
Abstract: 本发明公开了一种电力系统高压并联电抗器过电流误报警判别方法，包括：在高压并联电抗器正常运行时，收集高压并联电抗器的训练样本数据；计算收集的训练样本条件概率；对训练样本数据进行逻辑回归拟合；求取训练样本数据特征；求取训练样本1维综合特征；估计训练样本的综合特征分布参数；在对高压并联电抗器进行检测时，收集高压并联电抗器的检测数据；计算检测数据条件概率；对检测数据进行逻辑回归拟合；求取检测数据特征；求取检测数据综合特征；判断检测数据综合特征是否满足判据，若满足，则输出报警为误报警；若不满足，则输出报警为正常报警；从而避免了线路需要停运、实验时间较长的缺点，回避了测量误差对判别精度的影响。
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公开(公告)号：CN110829487B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201911005445.8
申请日：2019-10-22
Applicant: 电子科技大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种电力系统的频率动态预测方法，先对电网数据进行实时采集，获取电网中受扰动前后发电机参数、调速器参数、有功功率不平衡差量以及电力系统的负荷参数；再在传统的汽轮机调速系统基础上，引入了水轮机调速系统和风机调速系统，作为电力系统的频率动态预测模型；然后将采集的数据进行等值聚合后输入到系统频率动态预测模型中，预测出频率波形，并利用频率动态预测模型进行参数迭代优化；最后，将迭代后的数据集输入到电力系统频率动态预测简化模型，得到电力系统扰动后的频率态势。
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公开(公告)号：CN108446349A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810190958.X
申请日：2018-03-08
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种GIS异常数据的检测方法，在GIS数据的预处理时，先处理其常见的数据长度不标准，数据格式不规范，经度和纬度的交叉错误；然后对预处理后相对标准的数据我们再使用孤立森林对数据建立异常检测模型，识别出其中的异常坐标，并且对新增的数据此模型可以迅速的识别其是正常值还是异常值；本方法复杂度较低，非常适用于大数据的异常检测，能够适应GIS数据日益增长的趋势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108446349B
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN201810190958.X
申请日：2018-03-08
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 电子科技大学
IPC: G06F16/29
Abstract: 本发明公开了一种GIS异常数据的检测方法，在GIS数据的预处理时，先处理其常见的数据长度不标准，数据格式不规范，经度和纬度的交叉错误；然后对预处理后相对标准的数据我们再使用孤立森林对数据建立异常检测模型，识别出其中的异常坐标，并且对新增的数据此模型可以迅速的识别其是正常值还是异常值；本方法复杂度较低，非常适用于大数据的异常检测，能够适应GIS数据日益增长的趋势。
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公开(公告)号：CN109088429A
公开(公告)日：2018-12-25
申请号：CN201810865099.X
申请日：2018-08-01
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种光-储互补的并网发电系统，包括储能模块、光伏模块、DC-DC变换器、光伏逆变器以及储能逆变器；其中，储能模块和光伏模块通过逆变器并联，正常情况下由光伏模块为电网供电，当光伏模块无法提供足额的功率时，光伏功率差额由光伏级DC-DC控制策略确定，并通过信息互联线传递给储能逆变器，光伏功率差额再由储能模块补充，保证输出电能质量。
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公开(公告)号：CN108627720A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810190888.8
申请日：2018-03-08
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 电子科技大学
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯算法的电力设备状态监测方法，将贝叶斯网络与证据理论相结合，用于电力设备的状态监测；具体讲，将变电站告警信号中的信号类别和发生时间属性数据作为分析对象，通过Spark大数据平台，处理海量变电站告警信号数据，这样避免了由于数据量过大而带来的预测效果不理想的情况，同时解决了传统预测方法预测准确度低、运算效率低等缺点，贝叶斯算法在电力设备状态监测应用的可行性和有效性。
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公开(公告)号：CN110929951A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911212971.1
申请日：2019-12-02
Applicant: 电子科技大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06K9/62 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种用于电网告警信号的关联分析和预测方法，基于电网告警信号，利用DBSCAN密度聚类算法对电网告警信号进行聚类划分，得到告警信号簇集合；再以自然语言处理的命名实体识别方法将告警信号向量化，得到向量化告警信号簇集合；然后对向量化告警信号进行关联分析，得到告警信号关联网络；最后再以告警信号关联网络为基础，建立基于告警信号关联网络的告警信号关联网络预测模型，用于对电网实际运行时已知发生某些告警信号的预测。
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公开(公告)号：CN110829487A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911005445.8
申请日：2019-10-22
Applicant: 电子科技大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种电力系统的频率动态预测方法，先对电网数据进行实时采集，获取电网中受扰动前后发电机参数、调速器参数、有功功率不平衡差量以及电力系统的负荷参数；再在传统的汽轮机调速系统基础上，引入了水轮机调速系统和风机调速系统，作为电力系统的频率动态预测模型；然后将采集的数据进行等值聚合后输入到系统频率动态预测模型中，预测出频率波形，并利用频率动态预测模型进行参数迭代优化；最后，将迭代后的数据集输入到电力系统频率动态预测简化模型，得到电力系统扰动后的频率态势。
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