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公开(公告)号：CN117638822A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311589718.4
申请日：2023-11-27
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司内蒙古超特高压分公司 , 武汉大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于电力系统分析技术领域，具体提供了特高压直流极母线差动保护启动定值快速整定方法及系统，能够快速、准确地整定校核保护定值。方法包括：步骤1，获取样本数据，并划分为条件数据和真实数据；步骤2，将条件数据与真实数据均进行数据处理转换为二进制数；步骤3，构建条件生成对抗网络，并进行训练；条件生成对抗网络包括条件生成器和条件判别器；将条件数据作为条件生成器的输入数据；条件判别器的输入数据包括：真实数据与条件生成器的输出数据形成的需要进行判别的数据，和用于拼接的条件数据；步骤4，采用训练好的条件生成对抗网络，输入当前工况下的实时数据，生成相应的临界故障电阻值，确定极母线差动保护启动定值是否合适。
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公开(公告)号：CN102122824B
公开(公告)日：2013-06-19
申请号：CN201110089037.2
申请日：2011-04-11
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明涉及一种电力系统低频振荡模态参数辨识方法及其装置。本发明将一种新的分析非线性、非平稳信号的方法——原子稀疏分解法用于低频振荡模态参数辨识,本方法能够有效辨识出电力系统低频振荡模态参数，包括振幅、衰减系数、频率、阻尼比、相位、开始与结束时刻。因此，本发明具有如下优点：将一种新的分析非线性、非平稳信号的方法即原子稀疏分解法用于低频振荡模态参数辨识,能够有效辨识出电力系统低频振荡模态参数，包括振幅、衰减系数、频率、阻尼比、相位、开始与结束时刻。
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公开(公告)号：CN114662394B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210312344.0
申请日：2022-03-28
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F111/12 , G06F113/04
Abstract: 本发明提供一种基于YOLO V3的高压交流线路保护行为评价方法及系统包括：预设YOLO V3算法的输入端口及输出端口，输入端口及输出端口的数目不少于2个；根据输入端口及输出端口及预置双端供电系统原理搭建双端供电系统仿真模型，生成被评价保护装置的参数矩阵，利用双端供电系统仿真模型批量输入运行被评价保护装置所在线路的参数矩阵以得到差异状态电流结果对应数据，据以生成故障时序图作为评价样本并分类；设置预置网络参数，从评价样本中获取并利用训练集训练预置网络；选取适用测试权重测试预置网络获取网络训练判据，据以判定并获取适用评价网络，以适用评价网络评价高压交流线路保护行为。解决了继电保护行为评价技术耗时长、准确率低等问题。
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公开(公告)号：CN112290637A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011231016.5
申请日：2020-11-06
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 武汉大学 , 青海大学
Abstract: 一种考虑储能经济性的延长电池储能寿命的双电池运行策略生成方法，根据电池的放电深度来对电池等效寿命进行评估，进而确定电池的最佳运行状态。然后建立双电池组运行的数学模型，此模型可使电池更加贴近最佳运行状态。然后提出一种为保证储能电池自身寿命最大化的运行策略，该策略应当使电池长久贴合于最佳状态运行。通过动态规划法求解出该策略的运行状态。本发明以双电池模型为基础，确定出一种电池储能寿命最大化的运行策略，可以有效的节约电池储能的成本，进而增加储能系统的经济效益。因此储能设备在作为辅助服务设备通过低价购电高价售电获得盈利时，可以使购售电价格差更低，定价更加灵活。
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公开(公告)号：CN109033702A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810967613.0
申请日：2018-08-23
Applicant: 国网内蒙古东部电力有限公司电力科学研究院 , 武汉大学 , 国家电网有限公司
CPC classification number: G06F17/5009 , G06N3/0454 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络CNN的电力系统暂态稳定评估方法，尤其是电力系统暂态电压稳定在线评估。为了解决在目前暂态电压传统评估方法无法满足准确性和快速性的问题，将CNN引入电力系统暂态稳定评估。技术方案主要分为两部分，第一步是离线训练：基于仿真数据进行预处理，得到36维输入特征量，形成训练集和测试集输入CNN，进行CNN网架结构和参数的优化，生成暂态稳定评估离线模型；第二步是获得故障后PMU量测数据构建36维特征量，输入训练好的暂态稳定评估离线模型，对暂态电压在线稳定状态进行评估。本发明解决在目前暂态电压传统评估方法无法满足准确性和快速性的问题，错误率低、测试时间短。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106599432A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611116044.6
申请日：2016-12-07
Applicant: 广州供电局有限公司培训与评价中心 , 武汉大学
CPC classification number: G06F17/5009 , G06Q10/0639 , G06Q50/205
Abstract: 本发明涉及一种利用变权重理论的高压电缆施工作业3D仿真培训系统可信度评估。本发明从高压电缆施工作业3D仿真培训系统可信度的评估指标选取出发，针对在仿真培训系统可信度评估过程中出现的不确定性采用梯形云来描述，实现定性概念和定量计算上的转换，实现评估指标隶属度的计算；提出采用改进的模糊层次分析法计算评估指标的常权重，针对高压电缆施工作业3D仿真培训系统可信度评估中极个别指标的严重失真而综合评价却无法灵敏做出反应的问题，根据高压电缆施工作业3D仿真培训系统可信度评估的自身属性构造惩罚型状态变权函数，使得各个指标的权重随着可信度评估结果的变化而重新分配；采用模糊加权算子计算仿真培训系统可信度评估结果。
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公开(公告)号：CN106291234A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610613748.8
申请日：2016-07-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G01R31/08
CPC classification number: G01R31/085 , G01R31/088
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的输电线路区内外故障判断及故障选相方法，首先根据双端供电系统原理图搭建仿真模型，得到训练样本的输入，将故障类型和区内外故障作为训练样本的输出，同理生成测试样本。其次，列出网络结构，通过测试样本的错误率，得到最佳网络结构。最后，在每次故障之后，获取故障电流，输入到训练好的网络中，即可判断是否区内故障并进行故障选相，无需再次训练。该方法对卷积神经网络输出进行了改进，用同一网络同时解决了区内外故障判断和故障选相两类非独立分类问题，实现了两种非独立分类问题的权值共享。对采样率要求低，无需计算各种整定值，不受系统频率、故障位置、负荷电流、过渡电阻等因素的影响，结果准确可靠。
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公开(公告)号：CN106291233A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610613683.7
申请日：2016-07-29
Applicant: 武汉大学
IPC: G01R31/08
CPC classification number: G01R31/088
Abstract: 本发明一种基于卷积神经网络的故障选相方法。首先根据双端供电系统原理图搭建仿真模型。其次，列出网络结构，通过设置批处理数量为较大定值，训练次数为较小定值，得到测试样本的错误率，错误率最小的网络结构即为最佳网络结构。然后，在最佳网络结构下，减少批处理数量，增加训练次数，使错误率降为0，从而得到训练好的网络结构参数和权值偏置矩阵。最后，在每次故障之后，获取故障电流，输入到训练好的网络中，即可得到故障类型输出，无需再次训练。该方法能够准确进行故障选相，检测灵敏度高，不受系统频率、故障位置、负荷电流、过渡电阻等因素的影响，具有很高的可靠性。
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公开(公告)号：CN102122824A
公开(公告)日：2011-07-13
申请号：CN201110089037.2
申请日：2011-04-11
Applicant: 武汉大学
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明涉及一种低频振荡模态参数辨识方法及其装置，尤其是涉及一种电力系统低频振荡模态参数辨识方法及其装置。本发明创造性的将一种新的分析非线性、非平稳信号的方法——原子稀疏分解法用于低频振荡模态参数辨识,本方法能够有效辨识出电力系统低频振荡模态参数，包括振幅、衰减系数、频率、阻尼比、相位、开始与结束时刻。因此，本发明具有如下优点：将一种新的分析非线性、非平稳信号的方法即原子稀疏分解法用于低频振荡模态参数辨识,能够有效辨识出电力系统低频振荡模态参数，包括振幅、衰减系数、频率、阻尼比、相位、开始与结束时刻。
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公开(公告)号：CN115459203A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211145501.X
申请日：2022-09-20
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 武汉大学 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 南京南瑞继保工程技术有限公司
Inventor： 孙辉 , 龚庆武 , 彭勃 , 俞斌 , 张军 , 刘孝辉 , 张豪杰 , 乔卉 , 刘栋 , 高博 , 徐斌 , 汪玉 , 丁津津 , 张峰 , 汪勋婷 , 谢毓广 , 王同文 , 谢民 , 汪伟 , 邵庆祝 , 罗沙 , 谢佳 , 张骏 , 于洋 , 李晓彤
Abstract: 本发明公开了一种特高压直流阀短路保护快速整定方法及装置，所述方法包括：选取特高压直流运行方式；在每种运行方式下，分别就区内故障和近点区外故障仿真出一组故障数据；每种运行方式所对应的启动电流Isc_set和制动电流比例系数k_set分别选择划分好的区间中的一个作为最终取值区间；通过卷积神经网络学习运行方式与每种运行方式对应的定值区间之间的配合关系，得到最终的神经网络模型；实时采集运行方式对应的特征量，输入神经网络模型，得到对应的定值区间；本发明的优点在于：克服传统经验方法定值单一、适应性差的问题，提高保护动作的可靠性，保障特高压直流系统的安全稳定运行。
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