低态势用户侧开关故障主动感知方法及其相关设备

    公开(公告)号:CN118659534A

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202410872387.3

    申请日:2024-07-01

    Abstract: 本申请提供一种低态势用户侧低压开关故障主动感知方法及其相关设备,当需要对目标电网的低压用户侧的故障情况进行感知时,本申请实施例提供的方法可以通过信息化和智能化手段综合计量自动化、配网GIS系统、配网OMS等多个系统采集的关于目标电网的运行数据,充分考虑低压用户实际情况,在不增加新的采集终端设备的情况下,基于目标电网的配变的负荷骤降情况,过滤停电池已知停电信息,结合目标电网的低压拓扑信息分析低压开关情况,最后通过主动召测配变数据或者低压用户侧电表数据进行验证,精准定位低压故障位置,以此实现在低压故障发生后能高效且短时主动发现问题,提高低压调度故障的处理能力,减少用户侧的停电时长。

    一种考虑管道温度准动态的供热系统可观测性恢复方法

    公开(公告)号:CN115186456A

    公开(公告)日:2022-10-14

    申请号:CN202210733581.4

    申请日:2022-06-27

    Abstract: 本发明公开了一种考虑管道温度准动态的供热系统可观测性恢复方法,包括:S1、确定供热系统可观测性恢复模型的输入参数;S2、建立供热系统可观测性恢复模型;S3、求解供热系统可观测性恢复模型,获取恢复系统可观测性需补充的量测。考虑管道温度准动态特性时,温度的传播具备时滞特性,温度的传播速度由水的流量确定。此时供热系统的流量估计结果与热动态方程相互耦合,应用传统方法不能直接解决供热系统的可观测性恢复问题。本发明针对该问题,提出一种基于多时滞场景的可观测性恢复方法,能够保证获取的补充量测在这些场景下均能恢复系统的可观测性。

    一种剪刀式刀闸合闸到位识别装置及判断方法

    公开(公告)号:CN115063390A

    公开(公告)日:2022-09-16

    申请号:CN202210780834.3

    申请日:2022-07-04

    Abstract: 本发明公开了一种剪刀式刀闸合闸到位识别装置及判断方法,用于识别变电站的剪刀式刀闸是否准确合闸到位。该装置包括:摄像头、剪刀式刀闸识别前端装置、剪刀式刀闸识别后台学习训练装置、数据及控制总线。本发明针对剪刀式刀闸在长期的使用所导致剪刀式刀闸结构的异常,造成合闸不到位而引起发热乃至爆炸等严重事故的问题,采用云边融合的架构,利用U‑net网络进行语义分割实现目标识别,再使用霍夫变换算法从刀闸双臂区域中搜索直线段进行边缘线段提取,并在此基础上提出了一个检测合闸不到位的方法,从而实现了剪刀式刀闸状态的精确识别,可以替代人工巡检,节约了人力,提高了安全性,更进一步,本发明还可用于监视变电站的其他设备。

    一种分布式能源与5G基站协同规划方法及相关装置

    公开(公告)号:CN118153900A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410421371.0

    申请日:2024-04-09

    Abstract: 本申请公开了一种分布式能源与5G基站协同规划方法及相关装置,方法包括:基于预置5G基站数据和配电网基础数据生成初始种群;根据初始种群构建分布式能源与5G基站的MOIO模型;计算初始种群中每个个体的约束违反总数后,根据约束违反总数和参考超立方体对MOIO模型进行分解,得到多个子优化模型,每个子优化模型对应一个TAFIP目标函数;采用预设区间集成比较的方式,根据约束违反总数和TAFIP区间值对子优化模型的个体进行迭代更新,直至达到最大迭代次数,得到帕累托最优规划方案。本申请能解决现有技术难以灵活实现5G BS与分布式电源的协同规划,且多目标框架下的区间优化难以实现,导致规划效率较差的技术问题。

    一种电力调度系统网省协同监视用数据处理方法

    公开(公告)号:CN119892108A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202510242962.6

    申请日:2025-03-03

    Abstract: 本发明公开的一种电力调度系统网省协同监视用数据处理方法,包括:获取数据流的变化趋势,采用增量学习和遗忘机制自适应调整所述压缩字典;针对非平稳电力数据,通过持续更新所述压缩字典实现自适应压缩;采用自相关分析、互信息计算、主成分分析和深度学习方法构建多尺度时空压缩模型;将所述多尺度时空压缩模型与图模型结合实现电力系统拓扑结构与数据特征的融合表示;将图结构特征融入压缩过程的预测编码和差分编码;构建统一的压缩算法选择框架实现复杂电力数据的高适应性压缩;采用强化学习方法自主学习和优化各压缩算法的参数配置;根据电力应用的精度容忍度自适应调节压缩率阈值和重构质量目标。

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