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公开(公告)号：CN113890018B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202111133048.6
申请日：2021-09-27
Applicant: 广西电网有限责任公司桂林供电局
Abstract: 本发明公开了一种基于数据关联分析的配电网薄弱点辨识方法，包括以下步骤：根据FP‑growth算法和结合电能质量数据分析得到各监测节点的谐波关联关系；通过FP‑growth算法寻找各次谐波中频繁项集与关联项的置信度满足设定值的监测节点；根据各监测节点的谐波序列关系计算监测节点的谐波单独作用时间占比；根据监测节点的谐波单独作用时间占比判断其是否为配电网薄弱点。本发明采用的FP‑growth算法建模精确，误差较小，并且本发明方法有利于识别谐波下的主要谐波注入源，为基于数据关联分析的电网薄弱节点辨识研究提供了新思路，对配电网的安全稳定运行具有一定实际意义。
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公开(公告)号：CN113156196A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110459394.7
申请日：2021-04-27
Applicant: 广西电网有限责任公司桂林供电局
Abstract: 本发明公开一种基于电子互感器的高频采样智能感知终端及实现方法，所述终端包括电子互感器、模拟信号采集模块、高频采样模块、FPGA功能模块以及上位机；所述方法包括电子互感器将电网中电流信号转换为电压信号，模拟信号采集模块将电压信号调制成满足要求的模拟信号，高频采样模块将模拟信号转换为数字信号并处理得到信号的基波、简谐波和谐波幅值和相角，FPGA功能模块将得到的分析数据缓存和读取，并通过以太网接口将其发送至上位机。本发明具备工频电流、高频滤波及行波采集功能，通过对高频采样模块和FPGA功能模块进行改进，实现不低于1MHz的采样频率，从源头提升了电网信号捕捉能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114881426A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210404444.6
申请日：2022-04-18
Applicant: 广西电网有限责任公司桂林供电局
Abstract: 本发明提供一种配电网风险序列分析方法，包括：建立风险评估系统，计算N状态下的配电网风险值；计算N‑1状态下的配电网风险值；计算N‑2状态下的配电网风险值；使用排序算法对配电网风险值进行排序得到风险序列。在使用本发明方法进行配电网风险序列分析时，对配电网N‑1状态下的风险序列进行分析，同时考虑N‑2的可能性；考虑了电网风险以及转供优化风险。本技术方案不仅能说明电网结构具有脆弱性，并对脆弱环节进行了辨识，而且可以评价电网结构脆弱程度。
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公开(公告)号：CN113505530A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110750687.0
申请日：2021-07-02
Applicant: 广西电网有限责任公司桂林供电局
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种配网高可靠性优化电网重构的方法及相关设备，包括步骤一：获取配电网的原始数据并根据原始数据进行粒子群编码；步骤二：对粒子群解码，并确定每个粒子对应的适应函数；步骤三：初始化量子粒子群算法参数；步骤四：随机整数初始化粒子群；步骤五：根据适应函数计算每个粒子当前位置的适应值并根据适应值迭代更新粒子位置和记录迭代次数；步骤六：根据粒子位置确定粒子群的全局最优位置并确定全局最优适应值；步骤七：判断迭代次数是否大于迭代预设值；步骤八：若否，则执行步骤五；步骤九：若是，则根据全局最优适应值输出重构结果。由于量子粒子群算法采用了整数型编码加快粒子收敛速度，进而可以提升配电网重构的全局寻优能力。
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公开(公告)号：CN114116832A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111298862.3
申请日：2021-11-04
Applicant: 广西电网有限责任公司桂林供电局
IPC: G06F16/2458 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开一种基于数据驱动的配电网异常识别方法，包括以下步骤，建立由各节点电压测量数据组成的高维矩阵模型，选取平均谱半径作为线性特征值统计量，确定故障发生时刻；应用增广矩阵理论进行数据相关性分析，构造平均谱半径偏差率作为定量指标，衡量各节点电压对系统运行状态的影响程度。在运用本发明所述的方法进行配电网异常状态识别时，能有效利用电网的海量多源数据实时监测系统的运行状态，该方法不受限于电网规模的扩大和结构的复杂性，不涉及物理模型中各元件的作用机理，不需要对问题做出假设和简化，仅仅从数据关联的角度感知系统的运行状态，相对于传统的模型法具有更为广泛的应用场景，能够良好应对当今电网的发展趋势。
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公开(公告)号：CN113222366A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110460917.X
申请日：2021-04-27
Applicant: 广西电网有限责任公司桂林供电局
Abstract: 本发明提供一种自适应k‑means聚类算法的用电可靠性评估方法，包括：获取用户数据；确定最大聚类中心数kmax和最小聚类中心数kmin；令聚类中心数k＝kmin，对所述用户数据进行聚类；在最大聚类中心数kmax和最小聚类中心数kmin之间确定聚类中心数k值；选取最佳聚类中心数K0值下的聚类结果，得到用户用电特征。本发明通过先确定最大聚类中心数kmax和最小聚类中心数kmin，计算聚类中心数k值对应的数据聚类效果评价指标IDBI值的方式，确定最佳聚类中心数K0值的方式，处理范围较大的数据，简单迅速确定最佳聚类中心数K0值，解决传统k‑means聚类算法无法在大范围数据中通过经验指定聚类中心数的缺陷。
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公开(公告)号：CN113890018A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111133048.6
申请日：2021-09-27
Applicant: 广西电网有限责任公司桂林供电局
Abstract: 本发明公开了一种基于数据关联分析的配电网薄弱点辨识方法，包括以下步骤：根据FP‑growth算法和结合电能质量数据分析得到各监测节点的谐波关联关系；通过FP‑growth算法寻找各次谐波中频繁项集与关联项的置信度满足设定值的监测节点；根据各监测节点的谐波序列关系计算监测节点的谐波单独作用时间占比；根据监测节点的谐波单独作用时间占比判断其是否为配电网薄弱点。本发明采用的FP‑growth算法建模精确，误差较小，并且本发明方法有利于识别谐波下的主要谐波注入源，为基于数据关联分析的电网薄弱节点辨识研究提供了新思路，对配电网的安全稳定运行具有一定实际意义。
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