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公开(公告)号：CN105277855B
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201510801639.4
申请日：2015-11-19
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发公开了一种调度控制系统间电网故障特征数据远程共享的方法，属于电力系统智能分析与控制技术领域，本方法基于广域服务总线技术，提出调度控制系统间电网故障特征数据的交互方式和交互内容，调控运行人员可通过本地调度控制系统直接调阅其他调度控制系统设备故障的分相开关变位、间隔事故总以及保护动作信号等电网故障特征数据，实现电网故障特征数据的远程共享，提高调控运行人员对电网设备故障的在线感知能力。
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公开(公告)号：CN108549974A
公开(公告)日：2018-09-18
申请号：CN201810239970.5
申请日：2018-03-22
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国家电网公司 , 南瑞集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于层次分析法的CIME电网模型评价方法，包括以下步骤：1）CIME电网模型质量的评价指标定义。2）基于层次分析法的CIME电网模型质量目标结构图构建。3）构造CIME电网模型质量评价的判断矩阵。4）CIME电网模型质量判断矩阵的一致性检验。5）计算CIME电网模型质量的层次总排序，本发明通过对各区域电网模型的载体CIM/E模型文件，进行各种规则的校验基于校验结果，结合层次分析法，各区域电网模型进行质量评价，通过该评价方法，能够提高电网模型信息的安全性，提高各区域电网模型的建模质量。
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公开(公告)号：CN108491404A
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201810059612.6
申请日：2018-01-22
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明提出一种基于BP神经网络的状态估计不良数据辨识方法，针对BP神经网络不良数据辨识方法对训练样本要求较高的要求，建立了基于状态估计结果进行不良数据辨识的BP神经网络模型，以在线状态估计计算结果断面为样本进行训练，将量测值作为输入数据，状态估计值为期望输出，通过输入与输出之间误差的反向传播，基于样本的多次迭代对连接权值和阈值进行修正，训练一个基于量测的神经网络，对于新的量测断面通过已训练的神经网络进行检测，当获取量测与预测值偏差较大则可以判断为不良数据。该方法由于直接利用了状态估计计算结果作为样本进行训练，提供了准确性较高的样本，从而提高神经网络方法对不良数据辨识精度。
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公开(公告)号：CN108389002A
公开(公告)日：2018-08-10
申请号：CN201810203846.3
申请日：2018-03-13
Applicant: 国电南瑞科技股份有限公司 , 国家电网公司华北分部 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开一种适用于静态安全分析的基于N-1严重故障集的多重故障生成方法。方法综合D5000综合智能告警平台，对于正常气候下的开断故障，构建多元指标评价体系，从开断故障严重程度和故障概率两个角度，设定N-1严重故障门槛，形成N-1严重故障集；并将恶劣气候条件下的高发故障设备补入N-1严重故障集。本发明基于潮流灵敏度矩阵，计算故障开断分布因子，进而确定N-1严重故障的故障影响域；再对开断潮流进行快速估算，根据交集支路重载越限情况，确定故障设备是否收入N-2故障集。本发明着重对严重开断故障生成相应的N-2多重故障组合，大大减少了N-2故障组合数目，使周期N-2扫描更具针对性，有效提高了扫描效率。
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公开(公告)号：CN108303609A
公开(公告)日：2018-07-20
申请号：CN201810052124.2
申请日：2018-01-19
Applicant: 国家电网公司 , 中电普瑞电力工程有限公司 , 国家电网公司华北分部 , 清华大学 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G01R31/00
CPC classification number: G01R31/00
Abstract: 本发明提供一种次同步振荡在线监测及扰动源定位方法，包括通过次同步振荡在线监测技术，对获取的电子设备运行特征信号进行检测；当发生次同步振荡事件时，采集振荡过程中的动态数据和振荡参数；基于所述动态数据和振荡参数采用扰动源定位方法定位次同步振荡的扰动源。本发明通过采用次同步振荡在线监测技术能够及时有效地发现电网系统发生的次同步振荡事件，并采用扰动源定位方法快速定位扰动源,为保障机组本身安全和整个电力系统的稳定提供了保障。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104360297B
公开(公告)日：2017-09-19
申请号：CN201410643016.4
申请日：2014-11-07
Applicant: 国家电网公司 , 国家电网公司华北分部 , 北京四方继保自动化股份有限公司
IPC: G01R35/00
Abstract: 本发明公开了一种仅基于实测相量数据和瞬时值录波数据，对安装在现场的PMU的动态量测性能进行在线多指标测试的方法。该方法将扰动期间的PMU相量数据还原为暂态录波数据，并获取对应的瞬时值录波数据，通过所提出的指标找出相量暂态录波数据与实际的瞬时录波数据在相关性、相量算法快速响应、幅值缩放和总体相似性上的差异，从而对PMU的动态量测性能进行定量的评价。本发明不需要专门的测量装置和实验环境，解决了暂态过程中相量定义的差异所造成的干扰，并且具体给出了相量动态量测在哪些特性上产生了误差。
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公开(公告)号：CN104007408B
公开(公告)日：2017-02-15
申请号：CN201410233902.X
申请日：2014-05-29
Applicant: 国家电网公司 , 国家电网公司华北分部
IPC: G01R35/00
Abstract: 本发明提供了一种PMU动态性能的在线检测方法，包括：获取PMU输入端的输入信号x(t)，并根据所述PMU输出的相量幅值、相位和频率，获取重构信号xm(t)；根据输入信号x(t)和重构信号xm(t)，计算两者的差异信号Δxm(t)；对所述差异信号Δxm(t)进行离散傅立叶变换，得到50Hz工频分量 根据50Hz工频分量 和PMU输出端的重构信号xm(t)，生成综合相量误差其中，Xm为重构信号xm(t)的幅值，|ΔX|为所述50Hz工频分量 的幅值。本发明实施例的PMU动态性能的在线检测方法及装置，综合考虑了频率测量误差、幅值测量误差和相位测量误差，适用于现场复杂运行条件下的在线评价，计算结果不受谐波和噪声的影响，也适用于工频分量存在调频、调幅、调相及突变等动态和暂态过程，评价原则适用于各种动态和暂态过
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公开(公告)号：CN104317923A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410598538.7
申请日：2014-10-31
Applicant: 国家电网公司华北分部 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30592 , G06F17/30536
Abstract: 本发明公开了电网调控一体化系统多维数据展现方法，首先建立电网调控一体化系统的多维数据模型，为多维数据的展现提供基础，然后建立多维数据的展现主题，利用如WEB、报表等展示手段的丰富展现方式结合多维数据模型提供的全面的展示维度，实现对数据的全面、丰富、多层次的展示，同时结合多维数据联动、多维分析及多维钻取展示技术，实现从多层次、多角度、多方面对主题数据进行全面的展现分析。
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公开(公告)号：CN104007408A
公开(公告)日：2014-08-27
申请号：CN201410233902.X
申请日：2014-05-29
Applicant: 国家电网公司 , 国家电网公司华北分部
IPC: G01R35/00
Abstract: 本发明提供了一种PMU动态性能的在线检测方法，包括：获取PMU输入端的输入信号x(t)，并根据所述PMU输出的相量幅值、相位和频率，获取重构信号xm(t)；根据输入信号x(t)和重构信号xm(t)，计算两者的差异信号Δxm(t)；对所述差异信号Δxm(t)进行离散傅立叶变换，得到50Hz工频分量根据50Hz工频分量和PMU输出端的重构信号xm(t)，生成综合相量误差其中，Xm为重构信号xm(t)的幅值，|ΔX|为所述50Hz工频分量的幅值。本发明实施例的PMU动态性能的在线检测方法及装置，综合考虑了频率测量误差、幅值测量误差和相位测量误差，适用于现场复杂运行条件下的在线评价，计算结果不受谐波和噪声的影响，也适用于工频分量存在调频、调幅、调相及突变等动态和暂态过程，评价原则适用于各种动态和暂态过程。
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公开(公告)号：CN102073014A
公开(公告)日：2011-05-25
申请号：CN201110002213.4
申请日：2011-01-07
IPC: G01R31/34
Abstract: 本发明属于同步发电机参数辨识技术领域，涉及一种采用改进进化算法对同步发电机参数进行辨识的方法，利用WAMS系统中的PMU实测数据，遵从生存竞争和优胜劣汰的运行原则，从一组随机生成的初始发电机参数群体出发，经过初始群体产生、适应度计算、重组、突变和选择与终止操作搜索到最优解；以仿生物学的改进进化策略算法为寻优理论基础，将同步发电机直轴、交轴解耦和稳态、暂态分开处理，通过设计参数建立初始可行参数群体，选用高精度改进欧拉法计算同步发电机模型高阶微分方程，进而求出发电机设定的输出变量，最终通过初始种群的重组、突变和选择实现优化过程，辨识出同步发电机参数，其工艺简单，原理可靠，参数辨识正确性高。
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