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公开(公告)号：CN113051751A
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN202110300103.X
申请日：2021-03-22
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司 , 国网河北省电力有限公司邢台供电分公司
IPC: G06F30/20 , H02H7/22 , G06F111/06 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种变电站继电保护系统模型及其可靠性计算方法，变电站继电保护系统根据保护装置出口跳闸方式的不同分为直跳模式和网跳模式两种，并且保护系统的信息采集方式也分为直采和网采两种形式；构建基于GO法的变电站继电保护系统模型，根据电站继电保护系统模型对继电保护系统进行可靠性分析。本发明将系统GO模型进行了分解,大大降低了由于大量共有信号的存在造成的GO运算的复杂程度；利用扩展GO法分析计算继电保护系统的可靠性可知,保护的直采网跳运行模式比网采网跳运行模式的可靠性要高,并且线路保护的可靠性优于变压器保护的可靠性,母线保护的可靠性最低。
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公开(公告)号：CN219834243U
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202222967467.6
申请日：2022-11-08
Applicant: 国网河北省电力有限公司邢台供电分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本实用新型提供了一种监控设备，包括：摄像装置；控制开关，所述控制开关与所述球型摄像机连接；控制器，所述控制器与所述控制开关连接；以及续航装置，所述续航装置与所述控制器连接。本实用新型可以解决或改善户外监控设备续航能力差的问题。
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公开(公告)号：CN119575281A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411628427.6
申请日：2024-11-14
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
IPC: G01R35/02 , G06F18/15 , G06F18/2136 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于多层次特征提取的CVT误差预测方法及存储介质，该方法包括：步骤S100：采集一段时间内CVT的误差数据和环境参量数据，针对误差数据进行多粒度的均匀切分，并对切分后的数据进行稀疏下采样；步骤S200：将多粒度切分及稀疏下采样后的误差数据和加权环境参量数据依次输入到k个周期性和局部信息提取模块进行特征抽取；步骤S300：将各周期性和局部信息提取模块的输出输入到前馈层及归一化层，再按照特征类别对其使用注意力机制；步骤S400：将按照特征类别使用注意力机制的输出量输入到MLP网络中得到最终的预测结果。该存储介质用来存储用来执行上述方法的计算机程序。本发明具有原理简单、实时性好、适用范围广、可靠性好等优点。
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公开(公告)号：CN119001578A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202410984512.X
申请日：2024-07-22
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据驱动的CVT在线监测方法，其包括：步骤S1：判断变电站或电厂内同一电压等级是否有多组电压互感器，若同一电压等级下有多组电压互感器，则采用基于群组算法的CVT在线监测方法；步骤S2：若同一电压等级下仅有单组电压互感器，则采用基于PCA的CVT在线监测方法。本发明具有原理简单、适用范围广、能够大幅提高在线监测精确度等优点。
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公开(公告)号：CN117579103A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202311603771.5
申请日：2023-11-28
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于异构双模网络的电网管理系统自适应组网方法及装置，该方法包括：代理协调器通过有线链路接入中央协调器，中央协调器获取代理协调器的位置以及数据处理能力信息；各代理协调器之间建立有线链路，并通过有线链路向中央协调器发送无线组网请求；代理协调器根据接入许可进行广播，与中央协调器或与接入许可相互匹配的代理协调器建立无线链路；站点通过有线链路接入代理协调器，代理协调器获取站点最大数据量并计算站点接入后的负载量，根据负载量确定反馈接入许可或者转发无线组网请求至相邻代理协调器，直至建立站点与代理协调器之间的无线连接。本发明具有组网过程便捷、组网效率及协同准确性高、稳定性强等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117554854A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311519532.1
申请日：2023-11-14
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/52 , G01R31/08 , G06F18/243 , G06F18/2431 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开一种低压配电系统漏电检测方法及装置，该方法步骤包括：步骤S01.采集被测低压配电系统在不同干扰因素下线路正常工作状态以及发生漏电故障时的剩余电流数据进行数据处理，并进行特征提取，构建形成初始的故障判别特征样本集；步骤S02.对初始的故障判别特征样本集中各特征进行筛选，筛选出最优特征组合，得到最终的故障判别特征样本集，其中在筛选过程中通过控制变异方向以使得不会朝向淘汰染色体特征量方向变异；步骤S03.使用最终的故障判别特征样本集对基于随机森林算法构建得到的检测模型进行训练，得到检测模型以用于漏电故障检测。本发明具有实现操作简单、成本低、检测效率以及精度高、鲁棒性强等优点。
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公开(公告)号：CN117473245A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311133491.2
申请日：2023-09-05
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/20 , G06N3/0464 , G06N3/08 , H02S50/00
Abstract: 本发明公开了一种光伏阵列的故障诊断方法及系统、电子设备、存储介质，其先获取光伏阵列的历史数据并构建训练集、测试集和验证集，然后利用训练集对模型进行训练，采用改进的Henon混沌映射对JS模型进行初始化，训练得到XGBoost模型的一组最优超参数，再基于该组最优超参数对XGBoost模型进行配置，并利用测试集对模型的性能进行测试并确定光伏阵列故障诊断模型，最后利用验证集对光伏阵列故障诊断模型的性能进行验证。该方法利用改进的Henon混沌映射取代现有的Logistic映射对JS模型参数进行初始化，当搜索空间中有许多局部解时，可以更容易、快速地搜索到全局最优解，从而提高了故障诊断结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117368829A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311295165.1
申请日：2023-10-08
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于加权隔离森林的电能表滑差式异常检测方法及检测系统，检测方法包括步骤：S1、获取智能电能表的用电信息时间序列数据并进行排序；其中用电信息时间序列数据包括电能表计量数据和时间；S2、使用滑动窗口技术对用电信息时间序列数据进行处理，得到数据集；S3、使用加权隔离森林法对数据集进行异常检测，得到异常分数；S4、根据异常分数来进行异常判断；S5、移动滑动窗口；S6、重复步骤S3‑S5，直到处理完整个用电信息时间序列数据。本发明具有数据处理效率高、检测精准可靠等优点。
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公开(公告)号：CN117332325A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311348805.0
申请日：2023-10-17
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/2411 , G06N3/006 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开一种基于GOA‑SVM模型的光伏阵列故障诊断方法及装置，该方法步骤包括：基于SVM模型构建光伏阵列故障诊断模型，并使用GOA算法对SVM模型的参数进行寻优，构建形成GOA‑SVM故障诊断模型；使用短路故障、开路故障下光伏阵列故障数据作为训练数据集对构建的GOA‑SVM故障诊断模型进行训练，得到训练后GOA‑SVM故障诊断模型；获取光伏阵列故障待诊断数据并进行特征参数提取；将提取的特征参数输入至所述训练后GOA‑SVM故障诊断模型中，输出故障诊断结果。本发明能够实现光伏阵列多分类故障诊断，且具有实现方法简单、成本低、故障诊断准确率以及效率高、稳定可靠等优点。
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公开(公告)号：CN117110893A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311134236.X
申请日：2023-09-05
Applicant: 国网湖南省电力有限公司 , 国网湖南省电力有限公司供电服务中心(计量中心) , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396 , G01R31/378
Abstract: 本申请公开了一种储能电池剩余寿命预测方法、装置和电子设备，所述储能电池剩余寿命预测方法运用基于混沌理论的改进的相空间重构法，克服了储能电池在寿命预测时存在的剧烈波动，可有效提取储能电池数据特征信息。本申请将重构后的电池容量数据划分为训练集和测试集，训练集输入到MSSA‑informer神经网络模型中，可实现复杂度较低的长时间序列预测，最后利用测试集验证寿命预测模型的准确性，可有效提高储能电池剩余寿命预测的准确率。
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