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公开(公告)号：CN118551285A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410604759.4
申请日：2024-05-15
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 湖南大学 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/15 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06F18/213 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了基于多模态特征融合网络的电能质量扰动智能识别方法，包括以下步骤：S1：获取电能质量信号并进行数据处理；S2：构建模型并提取电能质量信号的时域结构特征；S3：进行特征融合与分类；S4：进行模型训练与验证；S5：进行模型测试。以充分挖掘电能质量扰动数据中的有效信息，提高对多种电能质量扰动问题的识别准确率。
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公开(公告)号：CN108829934A
公开(公告)日：2018-11-16
申请号：CN201810496146.8
申请日：2018-06-25
Applicant: 湖南大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种高频电力流数据可视化系统，属于电力系统技术领域；采用内存数据库、关系型数据库管理系统MySQL和文本文件相结合的方式来对实时运行数据进行管理，解决了高频流数据的存储问题；采用面向对象的设计思想对可视化编辑模块进行开发，实现了电力一次接线图和地理接线图的绘制功能；结合SVG技术与Web技术，实现了电力数据的网络可视化功能；采用Open GL技术实现了电力数据三维可视化，并利用改进的插值算法和绘图技术，提高了高频流数据的可视化效率，满足了电力监控的实时性要求。
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公开(公告)号：CN119358945A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411513610.1
申请日：2024-10-28
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 湖南大学 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N3/126 , G06N5/01
Abstract: 本发明涉及一种基于混合分支限界法的复用性治理装备最优配置方法，首先，建立问题模型，并定义明确的目标函数以评估配置方案的优劣；接着，利用遗传算法生成具有多样性的初始解集，为后续优化提供基础；然后，采用分支限界法对初始解集进行深度优化，通过迭代搜索和界限剪枝，逐步逼近最优配置方案；在此基础上，创新性地引入混合策略：在分支限界法的每次迭代后，选取部分中间解作为遗传算法的新初始种群，进一步优化复用性治理装备的配置，并将优化结果反馈至分支限界法，形成闭环优化过程。此方法不仅提高了优化效率，还确保了配置方案的最优性，为复用性治理装备的高效、精准配置提供了新的技术支持。
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公开(公告)号：CN108763399B
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN201810496147.2
申请日：2018-05-22
Applicant: 湖南大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明涉及一种适用于含D‑PMU的配电网多源数据建模方法，属于电力工程技术领域；将D‑PMU拆分成CIM中已经存在的量测值模块、连接设备至量测端的终端模块和设备模块，整理归类后增加CIM中缺失的同步时钟模块、守时模块、同步相量测量模块。对模块与模块之间进行关联，增加设备模块与终端模块之间的关联、终端模块与量测模块之间的关联；建立配电网量测数据采集系统D‑PMU、SCADA、故障滤波、计量数据、营销数据、GIS数据、光伏的模型，涵盖“变电站—10kV馈线—配变—低压线路—用电客户”的配用电网一体化模型。为智能电网的高级决策应用提供更完善的数据基础，实现配电网全信息化。
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公开(公告)号：CN108829934B
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN201810496146.8
申请日：2018-06-25
Applicant: 湖南大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F16/28 , G06F16/248 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种高频电力流数据可视化系统，属于电力系统技术领域；采用内存数据库、关系型数据库管理系统MySQL和文本文件相结合的方式来对实时运行数据进行管理，解决了高频流数据的存储问题；采用面向对象的设计思想对可视化编辑模块进行开发，实现了电力一次接线图和地理接线图的绘制功能；结合SVG技术与Web技术，实现了电力数据的网络可视化功能；采用Open GL技术实现了电力数据三维可视化，并利用改进的插值算法和绘图技术，提高了高频流数据的可视化效率，满足了电力监控的实时性要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108763399A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810496147.2
申请日：2018-05-22
Applicant: 湖南大学 , 南方电网科学研究院有限责任公司
CPC classification number: G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种适用于含D‑PMU的配电网多源数据建模方法，属于电力工程技术领域；将D‑PMU拆分成CIM中已经存在的量测值模块、连接设备至量测端的终端模块和设备模块，整理归类后增加CIM中缺失的同步时钟模块、守时模块、同步相量测量模块。对模块与模块之间进行关联，增加设备模块与终端模块之间的关联、终端模块与量测模块之间的关联；建立配电网量测数据采集系统D‑PMU、SCADA、故障滤波、计量数据、营销数据、GIS数据、光伏的模型，涵盖“变电站—10kV馈线—配变—低压线路—用电客户”的配用电网一体化模型。为智能电网的高级决策应用提供更完善的数据基础，实现配电网全信息化。
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公开(公告)号：CN119298048A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411484875.3
申请日：2024-10-23
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 湖南大学 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: H02J3/01 , G06F30/27 , G06F30/18 , G06N3/006 , H02J3/18 , H02J3/24 , G06F18/23213 , G06F111/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种复用型电能质量治理装备的优化布点方法，首先，选定安装复用型电能质量治理设备的配电网，采用改进k‑means聚类算法对配电网进行区域划分，进行分区治理；然后，以安装成本最低为目标构建复用型电能质量治理装备的优化配置模型，所述优化配置模型包含目标函数和约束条件；最后，采用自适应蚁群优化算法求解构建的复用型电能质量治理装备的优化配置模型，获取电能质量治理装备的最佳接入位置和容量。自适应蚁群优化算法参考精英蚁群系统的思想，改进了信息素更新环节，既能充分搜索全局解空间，又提高了搜索全局最优解的效率。本发明兼具谐波治理、无功补偿及振荡抑制的作用，能在确保配电网治理效果的同时保证经济效益。
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公开(公告)号：CN118655406A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410670599.3
申请日：2024-05-28
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 湖南大学 , 中国南方电网有限责任公司
IPC: G01R31/08 , G06N3/0464 , G06F18/2132 , G06F18/241 , G01R23/16
Abstract: 一种多通道电能质量问题同步识别方法，该方法包括以下步骤：步骤S1：通过多通道采集设备同步采集各相电力信号，构建含多种电能质量问题的数据库；步骤S2：对采集的三相电力信号依次进行分帧、加窗、频域变换、映射、拼接处理，得到三通道语谱图；步骤S3：根据三通道语谱图的特点，针对性的构建基于注意力机制的卷积神经网络并训练；步骤S4：利用训练好的基于注意力机制的卷积神经网络，对新采集的三相电能质量数据进行决策判别，以输出各相的电能质量类型。还包括一种多通道电能质量问题同步识别装置。本发明能够对电能质量事件的多通道信号同时整体性识别分析，考量了电力系统整体平衡性。
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公开(公告)号：CN119962400A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510435793.8
申请日：2025-04-09
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/27 , G01R31/12 , G01R19/165 , G06F18/243 , G06N5/01
Abstract: 本发明公开了一种多重雷击条件下的输电线路跳闸率计算方法，包括以下步骤：S1.构建输电线路耐雷水平整体仿真模型；S2.模拟多重雷电流模型；S3.分析n重雷击的耐雷水平：将每频次雷击分别单独进行仿真分析，得出各频次雷击的耐雷水平，然后通过雷电流幅值比例推导出首次雷击幅值I1，从而进行比较并确定n重雷击下输电线路的耐雷水平；S4.计算n重雷击下输电线路的雷击跳闸率：跳闸率分为反击跳闸率和绕击跳闸率，通过相关公式分别计算两部分并相加，得出n重雷击下输电线路的雷击跳闸率。
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公开(公告)号：CN119414253B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510025726.9
申请日：2025-01-08
Applicant: 湖南大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/389 , G01R31/392 , G06N3/044 , G06F17/13
Abstract: 一种基于常微分方程神经网络的锂电池SOC的估计方法，包括步骤S1，收集锂电池循环充放电电压电流数据，形成原始数据集；步骤S2，建立锂电池二阶RC等效电路模型，确定状态方程、输出方程及常微分方程组；步骤S3，将常微分方程组融入递归神经网络来参数化隐藏单元，建立融合等效电路模型常微分方程的ODE‑RNN Net模型；步骤S4，初始化ODE‑RNN Net模型参数，利用原始数据集对ODE‑RNN Net模型进行训练；步骤S5，利用训练好的ODE‑RNN Net模型，输入当前时刻锂电池工作电流，预测锂电池后续工作状态输出及荷电状态。本发明能降低训练数据量的需求，提高电池建模及电池荷电状态估计的准确性。
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