基于电压和有功功率读数的低压用户入户相别识别方法

    公开(公告)号:CN112085065A

    公开(公告)日:2020-12-15

    申请号:CN202010807402.8

    申请日:2020-08-12

    Inventor: 章坚民 罗钧腾

    Abstract: 本发明公开了基于电压和有功功率读数的低压用户入户相别识别方法,用于识别低压入户线的相线识别。首先收集用户数据,采取试错法优选一个使得3*MD聚类效果比较好的MD值。通过此聚类,将原用户集聚为3*MD个虚拟用户。其次对3*MD中心点电压序列集合,采取t‑SNE基于特征提取进行再次降维。对于特征空间的电压波形以及聚合功率,提出同时考虑功率平衡和电压时序波形双目标分类的多目标优化方法:先对仅考虑功率平衡的优化问题求解,得到初始解;再利用初始解得到双目标优化方法的解,得到最终的优化解。再由虚拟用户和实际用户的对应关系得到相别辨识的结果。

    一种配电单线图自动生成方法

    公开(公告)号:CN101488155A

    公开(公告)日:2009-07-22

    申请号:CN200810122263.4

    申请日:2008-11-17

    Inventor: 章坚民

    Abstract: 本发明涉及一种配电单线图自动生成方法。目前采用人工进行绘制配电单线图,强度大、出错概率大,不适合复杂接线的单线图。本发明方法采用基于符合常规配电单线图布置原则的分级干线/支线配电数据模型下的具备自动构图要素的干线图元对象和支线图元对象,并由这两种基本图元构成递推的图形描述模型,通过最低级支线逐级向上进行图形参数识别,并生成其子图形,并逐级组装最后生成整条馈线的图形,逐级形成的图形独占空间。本发明中各支线的子图形均独占空间,支线子图形之间不存在重叠的可能。本发明任务简单,目标明确,易于计算机编程。

    一种户用光伏系统直流侧故障诊断方法

    公开(公告)号:CN112290885B

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202011063756.2

    申请日:2020-09-30

    Abstract: 本发明公开了一种户用光伏系统直流侧故障诊断方法,涉及电网运维领域。户用光伏系统直流侧故障诊断大都基于实验条件下,对于数据的维度要求过高,一味地追求准确率,忽略了适用场景。本发明首先找出距离故障用户最近的三户正常用户,根据光伏组件的单二极管模型公式求出光生电流值,然后计算出故障用户单日内的功率损失时间序列,继而可以用最小二乘法对功率损失进行拟合,结合光伏阵列的出力特征,根据拟合结果得到故障诊断结果。本技术方案仅依托用户安装的智能电表读数及安装信息完成对一个区域内户用光伏状态的分析及故障诊断,有效的减少因光伏故障但用户无法察觉带来的损失。

    一种基于虚拟接线分解的低压分相接线图自动成图方法

    公开(公告)号:CN110738018B

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN201910899725.1

    申请日:2019-09-23

    Abstract: 本发明公开了一种基于虚拟接线分解的低压分相接线图自动成图方法。本发明首先提出配变低压母线悬挂式三个半扇面的3相分相接线图布局和配变低压母线为圆心的1/3扇面的3相分相接线图布局图两种分相接线图布局方式;其次提出配电变压器为中心低压配电网分相接线图自动生成原理;对于提出的虚拟全单相接线图形,基于其单线束扇形图形设计参数和排列顺序,提出单线束初始布局以及缩放和旋转参数计算方法以生成初始图形;基于以上原理,得到的虚拟全单相接线图形可以分解组装得到分相接线图;为主动配电网提供信息高集聚、接线高识别、态势高察觉的态势画面提供配电网单线接线图。

    基于深度学习的智能变电站过程层网络异常流量检测方法

    公开(公告)号:CN114785573A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202210357838.0

    申请日:2022-04-06

    Inventor: 章坚民 肖振远

    Abstract: 本发明公开了基于深度学习的智能变电站过程层网络异常流量检测方法,收集不同运行情况下的变电站过程层网络时序流量数据,分别提取时域和时‑频域特征,进行归一化处理后,获得包含采样时刻、样本类型、时域特征以及时‑频域特征的样本数据。再使用样本数据对构建的LSTM神经网络进行训练,确定模型的结构参数和超参数。模型输出向量的维数为变电站过程层网络流量类型数目。最后采用该检测模型对变电站过程层网络流量数据进行检测,得到对应的数据类型结果。该方法将变电站过程层网络流量检测与深度学习相结合,有效提高了变电站过程层网络异常流量检测的准确率,降低检测的误判率和漏检率。

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