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公开(公告)号：CN117390866A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311386904.8
申请日：2023-10-24
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院
IPC: G06F30/20
Abstract: 本申请涉及一种光纤绝缘子绝缘结构优化方法、装置和计算机设备。所述方法包括：获取光纤绝缘子金属法兰端的组成元件对应的元件参数；各组成元件均对应于至少两个元件参数；从各组成元件中对应随机选取一个元件参数，根据选取的元件参数生成待测模型；对待测模型进行电学参数评估，获取待测模型的电场分布情况；基于电场分布情况获取目标模型。采用本方法能够降低光纤绝缘子在直流高压的运行条件下故障率。
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公开(公告)号：CN117312900A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311215927.2
申请日：2023-09-19
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G06F18/2337 , G06F18/2111 , G06F18/214 , H02J13/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种电力系统故障诊断方法及系统，通过监测系统中的故障录波收集HVDC系统的故障数据；基于FCMA算法对故障样本数据进行标签处理；将收集到的故障数据进行特征提取，并对特征数据进行归一化处理，建立样本数据集；将样本数据集中的特征进行模糊化处理，建立FCMA故障诊断模型，本发明采用遗传算法对所述FCMA故障诊断模型进行全局优化，获得最优FCMA故障诊断模型用于电力系统故障诊断。从而提高模型的准确性、鲁棒性和泛化能力。优化过程完成后，可以使用优化后的FCMA故障诊断模型对电力系统的故障进行诊断，有效地解决高压直流输电系统中的故障识别准确率低的问题。
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公开(公告)号：CN117195025A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311161026.X
申请日：2023-09-08
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G01R31/08 , G01R31/00
Abstract: 本发明提供了一种基于K‑均值算法的高压直流输电系统故障诊断方法及系统,根据HVDC系统故障录波得到的故障数据，按通道对故障数据进行零均值规范处理，组成原始数据集,对所述原始数据集中故障样本数据进行贴标签处理,建立KM故障诊断模型，设置模型初始类聚中心个数，采用所述训练集和测试集完成摸模型的验证合格后，获得最优KM故障诊断模型。采用所述最优KM故障诊断模型对实时HVDC系统故障进行诊断，并生成可视化诊断结果。本发明采用基于K‑均值算法的高压直流输电系统故障诊断方法可以提高故障诊断的效率和准确性，帮助工程师快速解决问题，减少故障带来的影响。
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公开(公告)号：CN116990654A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310893868.8
申请日：2023-07-19
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院
IPC: G01R31/26
Abstract: 本申请涉及一种结温测量方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取第一功率器件在交点电流下的第一导通压降、在非交点电流下的第二导通压降以及交点电流下的导通压降和功率器件老化状态的映射关系；根据映射关系对结温‑电流‑导通压降模型进行修正；根据第一导通压降以及映射关系，确定第一功率器件的老化状态；和/或将第二导通压降和非交点电流输入修正后的结温‑电流‑导通压降模型，得到第一功率器件的结温。采用本方法能够有效消除功率器件的老化状态对结温测量产生影响，提高结温测量的准确性。
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公开(公告)号：CN116896107A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310891130.8
申请日：2023-07-19
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院
Abstract: 本申请涉及一种柔性直流输电系统及其控制方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法应用于柔性直流输电系统，所述柔性直流输电系统包括模块化多电平换流器，包括：根据控制指令参考值，基于线性自抗扰控制获取所述模块化多电平换流器的电流参考值；根据所述电流参考值和所述模块化多电平换流器交流侧的三相电信号，基于快速终端滑膜控制获取所述模块化多电平换流器的电压参考值；根据所述电压参考值，控制所述模块化多电平换流器。采用本方法能够使柔性直流输电系统具备更高的抗扰性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117200163A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311178926.5
申请日：2023-09-12
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院
Abstract: 本申请涉及一种直流耗能装置的耗能子模块均压电阻取值范围确定方法。该方法包括：获取时间参数、电阻参数、安全系数和耗能系数，时间参数为直流耗能装置的单个耗能投切周期子模块允许投入时间的最小值；根据时间参数和耗能系数，确定耗能子模块均压电阻取值范围的上限值；根据安全系数和电阻参数，确定耗能子模块均压电阻取值范围的下限值。采用本方法能够方便确定直流耗能装置的耗能子模块均压电阻取值范围，从而满足设计要求和安全要求。
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公开(公告)号：CN117192318A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311009157.6
申请日：2023-08-10
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院
IPC: G01R31/26
Abstract: 本申请涉及一种压接式IGBT失效状态监测方法。所述方法包括：获取待检测IGBT的电热参数；所述电热参数包括导通压降、集电极电流、结温、门极阈值电压和关断时间中的至少一种；将所述电热参数输入至已训练的基于堆叠自动编码器的压接式IGBT失效类型监测模型，得到所述待检测IGBT在预设失效状态下的失效概率；根据所述失效概率，从所述预设失效状态中确定出目标失效状态；根据所述目标失效状态，得到所述待检测IGBT的失效状态监测结果。采用本方法能够全面监测失效类型，提高IGBT失效状态监测结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN117153309A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311200300.X
申请日：2023-09-15
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院
IPC: G16C60/00
Abstract: 本申请涉及一种光纤绝缘子材料电导率参数确定方法。所述方法包括：获取针对于光纤绝缘子预先设定的多个材料电导率参数，并将各材料电导率参数输入至预先构建的光纤绝缘子材料电导率参数确定模型；通过光纤绝缘子材料电导率参数确定模型，得到各材料电导率参数分别对应的光纤绝缘子电场信息，并筛选出在预设范围内的目标光纤绝缘子电场信息；获取目标光纤绝缘子电场信息包含的多个子电场信息中的最大子电场信息，并从目标光纤绝缘子电场信息中，筛选出最大子电场信息最小的最终光纤绝缘子电场信息；将最终光纤绝缘子电场信息对应的材料电导率参数作为光纤绝缘子的最终材料电导率参数。采用本方法能够高效确定光纤绝缘子的最优材料电导率参数。
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公开(公告)号：CN117152529A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311171065.8
申请日：2023-09-11
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/40 , G06N3/0464 , G06N3/088 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于目标检测算法的电力系统故障诊断方法，通过对故障图片数据集进行处理并划分训练集、验证集和测试集；然后，建立YOLOv4故障识别网络模型；最后，训练模型并进行数据测试，得出结果对模型进行评价。YOLOv4故障识别网络模型为无人机巡检提供一种自动检测方法，采用基于目标检测算法的电力系统故障诊断方法能够提高诊断的准确性、效率和实时性，目标检测算法能够准确地定位和识别故障物体，可以实现对故障图片的自动识别和诊断，减少了人工操作的时间和成本，在电力系统故障诊断中能够提供更准确的结果，对电力系统的运行和安全具有积极的技术效果。
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公开(公告)号：CN117060353A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310948247.5
申请日：2023-07-31
Applicant: 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司电力科研院 , 中国南方电网有限责任公司超高压输电公司大理局
IPC: H02H7/26 , G06N3/0499 , G06N3/08 , H02J3/36
Abstract: 本发明提供一种基于前馈神经网络高压直流输电系统故障诊断方法及系统，根据HVDC系统故障录波得到的故障数据，将故障录波各通道的数据进行串联，建立样本数据集；对故障样本数据集进行贴标签处理；建立FNN故障诊断模型，采用所述训练数据对所述FNN故障诊断模型进行训练，并采用所述测试数据完成FNN故障诊断模型的验证获得最优FNN故障诊断模型。通过适应性学习和特征提取，可以处理大量的输入特征，并对复杂的HVDC系统进行有效的故障诊断；还可以自适应学习HVDC系统中的复杂故障模式，及时监测系统的状态变化，并提供预警信号，帮助运维人员及早发现潜在的故障或异常情况。能够有效解决HVDC系统故障诊断难题，对分析和解决HVDC系统故障问题具有重大意义。
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