一种混合直流线路故障区段识别方法及系统

    公开(公告)号:CN113433425A

    公开(公告)日:2021-09-24

    申请号:CN202110903059.1

    申请日:2021-08-06

    Abstract: 本发明公开了一种混合直流线路故障区段识别方法及系统,包括:获取故障线路两端以及架空线路与线缆连接点处的故障电流行波信号;对故障电流行波信号进行解耦,获得线模分量;基于所述线模分量,识别故障电流行波信号的突变极性;根据故障电流行波信号的突变极性,确定故障线路的类型,并识别出混合直流线路故障区段。本发明利用电流突变极性判断故障发生的区段,避免了利用波速及线路长度计算时间差造成的误差,使判定更加可靠;对多段混合线路适应性更强,在对多段混合线路的判定时只需要每个测点的电流突变极性即可,不需要计算每个测点的理论时间差,算法的准确性高、可靠性强。

    基于数据关联的电力系统二次设备缺陷分析方法及系统

    公开(公告)号:CN113313409A

    公开(公告)日:2021-08-27

    申请号:CN202110668115.8

    申请日:2021-06-16

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据关联的电力系统二次设备缺陷分析方法及系统,包括:获取待分析电力二次设备的历史缺陷数据,并进行数据提取;将提取的数据中的文本型数据转化为数字型数据;对于处理后的数据,利用聚类算法得到设定数量的簇类;基于所述簇类将大规模的缺陷文本分解为若干个簇内相似程度高,簇间相似程度低的数据集。本发明利用K‑means算法可以将缺陷文本数据分成若干个簇,在一定的程度上减少缺陷文本数据的大小,减少后续的缺陷分析的工作量;此外各个簇内相似度较高,具有一定的关联性,在此基础上利用Apriori算法对各个簇分别进行关联分析能够找出各缺陷属性之间的关联强弱,能够为缺陷分析提供一定的指导作用。

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