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公开(公告)号：CN115021208B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210689562.6
申请日：2022-06-17
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了一种剩余电流保护方法和剩余电流保护装置，在剩余电流有效值大于电流阈值时，利用剩余电流的高低频能量比做保护判据，与保护门槛值进行比较，可识别因为人体触电所带来的剩余电流高频分量，提高了保护判据对人体触电灵敏性和剩余电流保护的可靠性，避免了保护动作误动和拒动，同时可以区分出人体触电故障和一般性漏电故障，并根据故障类型判断是否切断线路或发出告警信号，解决了现有的剩余电流保护装置是依据低压供电回路中检测到的剩余电流有效值是否大于某一整定值而决定保护是否动作，存在剩余电流保护装置易受三相不平衡漏电流影响而发生误动和拒动，以及无法区分人体触电故障和一般性漏电故障而降低了系统的可靠性的技术问题。
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公开(公告)号：CN115021207B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202210689501.X
申请日：2022-06-17
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明涉及低压线路漏电保护领域，提供一种基于人体最大承受电流的漏电保护方法、装置及设备，包括：获取剩余电流幅值；判断剩余电流幅值是否大于至少一个电流阈值，若是，则获取满足的电流阈值对应的时间阈值，并获取剩余电流幅值的持续时间；判断剩余电流的幅值和持续时间是否在满足电流阈值同时，大于电流阈值对应的时间阈值，若是，则执行对应的保护动作；通过满足人体承受电流的电流阈值和时间阈值的设置，使得漏电保护的动作时间更为合理，增加了供电可靠性。
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公开(公告)号：CN112785534B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202011064721.0
申请日：2020-09-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明公开了一种动态场景下去鬼影多曝光图像融合方法，首先选定曝光序列中合适的曝光图像作为参考图像，然后基于像素的梯度方向信息计算相对曝光权重，通过动态像素修正剔除异常动态像素和鬼影像素，最后使用六层图像拉普拉斯金字塔进行融合，得到无鬼影的融合图像；本发明能够有效的应对各种情况下的动态融合要求，且在曝光融合过程中免受移动物体可能造成的鬼影困扰，进而达到动态场景下高效的多重曝光融合。
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公开(公告)号：CN119167565A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411361842.X
申请日：2024-09-27
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本申请公开一种配电系统网架元件的强化计划编排方法，通过对设备故障率进行建模；根据所述设备故障率模型得到系统可靠性指标；建立网架元件强化编排模型；以所述网架元件强化编排模型的检修工作费用最小化和年平均停电损失最小化为目标共同建立目标函数；利用所述系统可靠性指标设置可靠性指标约束条件，并建立其他约束条件；在所述可靠性指标约束条件和其他约束条件的约束下，求解所述目标函数，得到待强化配电系统网架元件的元件强化计划编排信息。本申请可以得到可靠的编排计划，可以有效的强化配电系统网架元件。
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公开(公告)号：CN119167564A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411361841.5
申请日：2024-09-27
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Inventor： 雷超平 , 樊兴羽 , 赵湘文 , 童家鹏 , 罗林欢 , 刘靓 , 郭霖徽 , 彭伟骏 , 谢佩欣 , 吴宇亮 , 莫介彬 , 陈忠文 , 何淇彰 , 俊平鑫珏 , 潘俊扬 , 危怡涵
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N20/20 , G06F18/243 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本申请提供了一种含多类型分布式能源的配电网可靠性评估方法，确定灾害强度与配电网元件故障的关系，利用随机森林模型描述灾害强度特征与元件故障率之间的关联关系，通过抽样法生成配电网的灾害故障数据集合;在配电网灾后恢复阶段进行灾后负荷恢复和线路修复，建立故障恢复模型，对其求解而获取配电网的负载节点供电状态，据此计算电力系统的可靠性指标，本发明提供的方法实现了对实际包含多类型分布式资源新型电力系统可靠性的评估，并为电网的长期规划运行提供依据和参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115078908B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202210689523.6
申请日：2022-06-17
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明涉及一种应用于漏电保护的故障选相方法、装置及终端设备，该方法包括当配电网系统发生漏电故障后，获取配电网系统的剩余采样电流、三相采样电压、采样周期、夹角以及与剩余采样电流对应上一采样周期的第一采样电流和上两个采样周期的第二采样电流；根据第一采样电流、剩余采样电流和第二采样电流计算获得电流差值；若电流差值大于启动定值，对剩余采样电流、三相采样电压、采样周期和夹角计算，获得三相的故障功率；根据三相的故障功率确定配电网系统发生故障的故障相。通过该应用于漏电保护的故障选相方法能够在漏电保护的配电网系统中实现了故障选相，能够让配电网系统在动作时可以做到只跳闸故障相，提高了配电网系统供电可靠性。
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公开(公告)号：CN118555100A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410608985.X
申请日：2024-05-16
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南方电网科学研究院有限责任公司
Abstract: 本发明提供一种针对有源配电网信息物理系统跨域连锁故障的主动防御方法及系统，该方法包括采集有源配电网信息物理系统的实时运行数据；基于连锁故障监测指标体系，将所采集的实时运行数据进行指标计算并分类；基于分类后的指标判断系统是否遭受网络攻击；基于历史运行状态库获取当前网络攻击下ADNCPS的异常运行状态和对应的主动防御方法，历史运行状态库包括系统异常运行状态集合和主动防御方法集合；基于所获取的异常运行状态和主动防御方法计算最优主动防御方案；基于最优主动防御方案进行主动防御。本发明通过建立历史运行状态库计算最优的主动防御策略，可辅助防御者在不干扰ADNCPS正常运行条件下及时阻断跨域连锁故障继续演化。
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公开(公告)号：CN118428551A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410647269.2
申请日：2024-05-23
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/36 , G06F40/289 , G06Q10/0635 , G06F16/35 , G06F18/25 , G06F18/24
Abstract: 本申请涉及一种台区运行风险预测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。该方法包括：从预设知识图谱中定位目标电网台区对应的多个目标实体，并确定多个目标实体的关联实体；获取目标实体的实体信息以及目标实体和关联实体之间的实体关系信息；根据多个目标实体的实体信息和实体关系信息，构建目标电网台区的台区负荷关联特征；根据台区负荷特征，对目标电网台区进行台区负荷预测，得到台区负荷预测结果；根据台区负荷特征，对目标电网台区进行台区负荷特性分类，得到负荷特性分类结果；根据台区负荷预测结果和负荷特征分类结果，预测目标电网台区的运行风险。采用本方法能够提升台区运行风险预测的准确度。
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公开(公告)号：CN117853053A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311857719.2
申请日：2023-12-29
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06Q10/10 , G06F16/903 , G06Q50/06 , G06F40/186
Abstract: 本申请涉及一种辅助出票方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取操作票类型数据集和操作票基本信息集；通过操作票类型数据集和操作票基本信息集生成新增操作票任务并录入基本信息，获得初始操作票集；根据操作票类型数据集和初始操作票集匹配操作票模板；基于操作票模板录入操作步骤，生成操作票集。采用本方法能够解放人力，提升工作效能。
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公开(公告)号：CN117744995A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311755267.7
申请日：2023-12-19
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Inventor： 顾绍元 , 卢有飞 , 黄文栋 , 童家鹏 , 郭霖徽 , 周文锴 , 黄晨辉 , 赖单宏 , 董选昌 , 王嘉延 , 张雨 , 邹时容 , 赵志轩 , 罗林欢 , 陆宏治 , 王德辉 , 陈怡 , 许卓佳 , 阮启洋 , 邓仁杰
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F18/213 , G06F18/232
Abstract: 本申请公开一种负荷需求的预测方法、装置、设备和存储介质，通过获取目标地区中所有用户在预设的第一时间段内的用电负荷数据；按照预设的特征维度从用电负荷数据中确定各个初始特征向量；对各个初始特征向量进行量化，得到各个目标特征向量；对各个目标特征向量进行聚类，得到各个特征簇；利用预先训练的预测拟合模型处理各个特征簇，得到目标地区的用户负荷需求；预测拟合模型是以多个不同测试地区用电负荷数据的多个特征簇为训练样本，以各个测试区域的真实负荷需求作为样本标签训练得到。该方案全方位的考虑到用电负荷的各种影响因素，同时利用预先训练好的预测拟合模型来进行预测的，可以使预测到的用电负荷需求更准确。
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