一种故障后暂态过程PMU相量频率测量值修正方法

    公开(公告)号:CN119375543A

    公开(公告)日:2025-01-28

    申请号:CN202411944523.1

    申请日:2024-12-27

    Abstract: 本发明公开了一种故障后暂态过程PMU相量频率测量值修正方法,属于电力系统频率测量技术领域。故障后暂态过程PMU相量频率测量值修正方法,包括以下步骤:对电力信号采样值进行快速傅里叶变换,取其幅值得到频谱,根据频谱计算功率谱并进行归一化计算;根据归一化功率谱计算功率谱信息熵,并计算置信因子;若置信因子低于预设阈值,采用指数衰减滑动加权修正模型对相量、频率测量值进行修正,得到最终测量结果;若置信因子高于预设阈值,当前测量结果即为最终测量结果;上传最终测量结果。采用本发明所述的PMU相量频率测量值修正方法,可以实现PMU测量结果置信度实时判断,和故障前后系统频率偏移时暂态期间相量频率测量值的平滑过渡。

    一种考虑光伏不确定性的配电网谐波监测优化配置方法

    公开(公告)号:CN118508428B

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202410707544.5

    申请日:2024-06-03

    Abstract: 本发明公开了一种考虑光伏不确定性的配电网谐波监测优化配置方法,属于电力系统技术领域,包括以下步骤:首先通过计算节点对谐波源电流的敏感因子,评估各个节点对谐波的敏感程度,得到各个节点的权重;其次对不同运行场景下光伏并网和负荷波动产生的谐波进行谐波潮流计算,计算出各个节点的谐波电压总畸变率,形成谐波可观测矩阵;然后建立优化配置模型,以经济性最小和在节点权重大的节点上配置监测器为目标,将全网谐波可观作为约束条件;最后通过非支配排序遗传算法求解得到谐波监测优化配置方案。综上,本发明提出了一种能实现可靠性、谐波可观和配置成本三者协调最优的配置方案。

    一种芯片化同步相量测量方法

    公开(公告)号:CN118688567A

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202410707540.7

    申请日:2024-06-03

    Abstract: 本发明公开了一种芯片化同步相量测量方法,属于相量测量技术领域,包括以下步骤:步骤1、采集目标芯片的电力信号,根据电力信号的不同情况,包括静态偏移和动态调制,将采集到电力信号从频域角度出发,分解为若干个单一频率的信号的叠加;步骤2、设计非线性FIR滤波器;步骤3,将步骤1分解的信号输入步骤2设计好的非线性FIR滤波器对芯片的信号进行提取测量。本发明提出的一种芯片化同步相量测量方法,通过设计的非线性FIR滤波器提取通带中的基波信号正频分量,同时滤除阻带中的各干扰信号,更加精准的对芯片的信号进行提取测量。

    基于谱聚类的PMU不良数据检测方法

    公开(公告)号:CN112733081B

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202110030015.2

    申请日:2021-01-11

    Abstract: 本发明公开了一种基于谱聚类的PMU不良数据检测方法,包括:基于四点数据斜率特征构建决策树模型,并利用该决策树模型辨识事件数据、以及正常数据和不良数据;对于辨识出的包含正常数据和不良数据的数据集合A,利用3σ准则进行初步筛选,将数据集合划分为A1、A2、与A3三个部分,其中A1部分与A2部分分别为正常数据与不良数据,A3部分中包含了正常数据和不良数据;利用谱聚类的方法,构造数据之间的权重距离矩阵,从而在A3部分中检测出不良数据。该方法能通过数据间的权重准确检测偏差值较小的不良数据。

    一种适用于不同应用场景的同步相量量测方法

    公开(公告)号:CN112305310B

    公开(公告)日:2023-09-05

    申请号:CN202011116405.3

    申请日:2020-10-19

    Abstract: 本发明公开了一种不同应用场景的同步相量量测方法,首先确定不同应用场景下的同步相量测量需求,包括测量带宽、上传速率和误差极限;根据所确定的测量需求建立通用误差模型,并基于该通用误差模型确定复带通滤波器的参数范围;基于得到的复带通滤波器的参数范围,利用迭代重加权算法设计复带通滤波器,并得到所设计复带通滤波器的系数;验证设计出的复带通滤波器的响应时间和上送延时是否满足标准要求,若不满足,则调整测量需求重新设计复带通滤波器,若满足,则利用该复带通滤波器进行相量测量。利用上述方法可以根据电力系统的不同应用场景,通过调整算法参数设计出满足不同标准和应用需求的相量算法。

    基于生成对抗插补网络的PMU连续丢失数据恢复方法

    公开(公告)号:CN113869386A

    公开(公告)日:2021-12-31

    申请号:CN202111097876.9

    申请日:2021-09-18

    Abstract: 本发明公开了一种基于生成对抗插补网络的PMU连续丢失数据恢复方法,基于生成对抗插补网络(Generative Adversarial Imputation Nets,GAIN)方法能实现对PMU连续丢失数据的无监督修正。该方法能够在线、高精度地修正连续丢失数据,并对扰动过程中的连续丢失数据仍适用,不依赖有标签的数据来训练模型,避免了离线训练的负担。因此采用基于GAIN的PMU数据恢复方法具有十分显著的优点。

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