-
公开(公告)号：CN113162037B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202110444126.8
申请日：2021-04-23
Applicant: 清华大学 , 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
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明提供一种电力系统暂态电压稳定自适应评估方法和系统，其中评估方法包括：当电力系统发生故障时，实时获取故障后的每个时间步的时序轨迹；计算所述每个时间步的时序轨迹与所述时间步对应的多维shapelet之间的距离；基于所述距离与所述时间步对应分裂点的比对结果，输出所述时间步对应的电力系统暂态电压稳定评估结果；其中，所述多维shapelet、分裂点是基于时序轨迹样本数据以及预先确定的稳定状态标签进行训练后得到。通过本发明实施例能够自适应地进行暂态电压稳定评估，适应了故障后时序轨迹数据的实际获取情况，能够实时给出评估结果，能够准确及时地判断当前电力系统的状态，且具有可解释性。
-
公开(公告)号：CN111756034A
公开(公告)日：2020-10-09
申请号：CN202010537174.7
申请日：2020-06-12
Applicant: 清华大学 , 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
IPC: H02J3/00 , G06F30/18 , G06F30/20 , G06F30/27 , G06F113/04
Abstract: 本发明实施例提供一种基于图时空网络的电力系统暂态电压稳定评估方法，该方法包括：获取当前电力系统的拓扑和时序轨迹；将所述当前电力系统的拓扑和时序轨迹输入训练好的图时空网络模型中，其中，所述图时空网络模型是根据仿真样本集，以图时空网络进行分类学习得到的；输出电力系统的暂态电压稳定情况。本发明实施例采用图时空网络模型，通过图卷积以提取空间信息，将电力系统的拓扑也作为输入，能够更好地适应拓扑的变化。
-
公开(公告)号：CN105738364B
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201510992171.1
申请日：2015-12-28
Applicant: 清华大学深圳研究生院 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了基于图像处理的硅橡胶表面藻类生长程度测量方法及装置，该方法包括如下步骤：S1、测量藻类在不同的密度下的照片对应的G分量平均值，建立藻类密度与G分量平均值的函数关系；S2、对长所述藻类的硅橡胶拍照，获得照片中藻类区域的G分量平均值，根据函数关系计算得到所述藻类的密度。本方法避免了从绝缘子表面取下藻类这一步骤，从而避免了取藻过程中带来的巨大误差；该方法现场实施只需要进行拍照，简单易行，无安全隐患，适应不同环境，满足电力生产中对于安全、供电可靠性的要求。本发明利用白平衡处理方法尽量减少因为天气、光照等因素造成的照片颜色的差异，以避免测量得到的藻类生长程度的误差。
-
公开(公告)号：CN107858000A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711133046.0
申请日：2017-11-15
Applicant: 清华大学深圳研究生院 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种抗藻RTV硅橡胶的制备方法，包括以下步骤：S1、按所需质量比例称取一定质量的抗微生物剂粉末和二氧化硅粉末并物理混合，得到粉末状的混合物；S2、将所述粉末状的混合物放入密闭容器中并进行均匀的加热，当加热温度达到抗微生物剂的熔点时开始计时，至少30分钟后停止加热；S3、待所述混合物冷却至室温，得到含凝块的混合物；再对含凝块的混合物进行分散，并按一给定的抗微生物剂质量分数称取预定质量的经过分散的混合物，加入到RTV涂料中，然后搅拌；S4、将加入了混合物的RTV涂料在室温下干燥硫化形成固体硅橡胶。
-
公开(公告)号：CN106531422A
公开(公告)日：2017-03-22
申请号：CN201611183139.X
申请日：2016-12-20
Applicant: 清华大学 , 中国电力科学研究院 , 特变电工沈阳变压器集团有限公司 , 国家电网公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院
CPC classification number: H01F37/00 , H01F27/2828 , H01F27/306
Abstract: 本发明涉及一种两支路对称的分裂电抗器，分裂电抗器的第一个支路由上部外线圈引线、上部外线圈、第一中间引线、下部内线圈和下部内线圈引线依次串联构成，分裂电抗器的第二个支路由上部内线圈引线、上部内线圈、第二中间引线、下部外线圈和下部外线圈引线依次串联构成，分裂电抗器的第一个支路和第二支路在结构上对称；接入线路时上部外线圈引线与上部内线圈引线连接，下部外线圈引线与下部内线圈引线分别接入不同支路，或下部外线圈引线与下部内线圈引线分别连接不同的电路元件后并联再接入同一线路中。本发明耦合度高，正常运行时电压降低，故障时电抗大，起到有效限制短路电流的作用。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111756034B
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202010537174.7
申请日：2020-06-12
Applicant: 清华大学 , 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
IPC: H02J3/00 , G06F30/18 , G06F30/20 , G06F30/27 , G06F113/04
Abstract: 本发明实施例提供一种基于图时空网络的电力系统暂态电压稳定评估方法，该方法包括：获取当前电力系统的拓扑和时序轨迹；将所述当前电力系统的拓扑和时序轨迹输入训练好的图时空网络模型中，其中，所述图时空网络模型是根据仿真样本集，以图时空网络进行分类学习得到的；输出电力系统的暂态电压稳定情况。本发明实施例采用图时空网络模型，通过图卷积以提取空间信息，将电力系统的拓扑也作为输入，能够更好地适应拓扑的变化。
-
公开(公告)号：CN113162037A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110444126.8
申请日：2021-04-23
Applicant: 清华大学 , 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
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明提供一种电力系统暂态电压稳定自适应评估方法和系统，其中评估方法包括：当电力系统发生故障时，实时获取故障后的每个时间步的时序轨迹；计算所述每个时间步的时序轨迹与所述时间步对应的多维shapelet之间的距离；基于所述距离与所述时间步对应分裂点的比对结果，输出所述时间步对应的电力系统暂态电压稳定评估结果；其中，所述多维shapelet、分裂点是基于时序轨迹样本数据以及预先确定的稳定状态标签进行训练后得到。通过本发明实施例能够自适应地进行暂态电压稳定评估，适应了故障后时序轨迹数据的实际获取情况，能够实时给出评估结果，能够准确及时地判断当前电力系统的状态，且具有可解释性。
-
公开(公告)号：CN109816235A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910044860.8
申请日：2019-01-17
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 清华大学 , 国网西藏电力有限公司 , 国家电网公司西南分部
Inventor： 刘勤 , 胡伟 , 张毅 , 刘劲松 , 刘芮彤 , 李俭 , 张强 , 习学农 , 王晓华 , 罗林林 , 喻正春 , 孙树双 , 罗春林 , 朴京泽 , 母磊 , 蔡绍荣 , 纪大付 , 罗修明 , 冯达
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的稳定性指标构造方法及装置，方法包括：获取稳定性指标的训练样本，训练样本包括稳定样本和不稳定样本；根据稳定性指标的预设要求在支持向量机模型SVM的约束条件中引入松弛变量；分别去掉稳定样本和不稳定样本的约束条件中的松弛变量得到激进型支持向量机模型ASVM和保守支持向量机模型CSVM；根据ASVM和CSVM的边界距离之差得到不稳定评估指标DD；根据ASVM和CSVM改造DD，并结合Ridge回归算法进行拟合，以构造稳定性指标。该方法通过将SVM的优点与Ridge回归算法相结合得到稳定性指标表征系统稳定裕度，用于稳定性判断的辅助决策，从而提高紧急控制的决策能力与精度。
-
公开(公告)号：CN105738364A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201510992171.1
申请日：2015-12-28
Applicant: 清华大学深圳研究生院 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网公司
CPC classification number: G01N21/84 , G06T7/40 , G01C11/00 , G06T2207/10024
Abstract: 本发明公开了基于图像处理的硅橡胶表面藻类生长程度测量方法及装置，该方法包括如下步骤：S1、测量藻类在不同的密度下的照片对应的G分量平均值，建立藻类密度与G分量平均值的函数关系；S2、对长所述藻类的硅橡胶拍照，获得照片中藻类区域的G分量平均值，根据函数关系计算得到所述藻类的密度。本方法避免了从绝缘子表面取下藻类这一步骤，从而避免了取藻过程中带来的巨大误差；该方法现场实施只需要进行拍照，简单易行，无安全隐患，适应不同环境，满足电力生产中对于安全、供电可靠性的要求。本发明利用白平衡处理方法尽量减少因为天气、光照等因素造成的照片颜色的差异，以避免测量得到的藻类生长程度的误差。
-
公开(公告)号：CN109816235B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201910044860.8
申请日：2019-01-17
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 清华大学 , 国网西藏电力有限公司 , 国家电网公司西南分部
Inventor： 胡伟 , 张毅 , 刘劲松 , 刘芮彤 , 张强 , 习学农 , 王晓华 , 罗林林 , 喻正春 , 孙树双 , 罗春林 , 朴京泽 , 母磊 , 蔡绍荣 , 纪大付 , 罗修明 , 冯达
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的稳定性指标构造方法及装置，方法包括：获取稳定性指标的训练样本，训练样本包括稳定样本和不稳定样本；根据稳定性指标的预设要求在支持向量机模型SVM的约束条件中引入松弛变量；分别去掉稳定样本和不稳定样本的约束条件中的松弛变量得到激进型支持向量机模型ASVM和保守支持向量机模型CSVM；根据ASVM和CSVM的边界距离之差得到不稳定评估指标DD；根据ASVM和CSVM改造DD，并结合Ridge回归算法进行拟合，以构造稳定性指标。该方法通过将SVM的优点与Ridge回归算法相结合得到稳定性指标表征系统稳定裕度，用于稳定性判断的辅助决策，从而提高紧急控制的决策能力与精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
302
records
(took 0.201 seconds)
