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公开(公告)号：CN110518639B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201910431473.X
申请日：2019-05-22
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 东北电力大学
Inventor： 高凯 , 张艳军 , 葛维春 , 刘凯 , 刘爱民 , 孔剑虹 , 李斌 , 张军如 , 那广宇 , 张威 , 赵鹏 , 韩子娇 , 赵琦 , 屈超 , 刘闯 , 蔡国伟 , 孙颖
IPC: H02J3/40
Abstract: 本发明涉及一种网络惯量分摊机理和分析方法技术领域，尤其涉及一种基于VSC主动支撑的网络惯量分摊机理及特性分析方法。本发明通过系统惯量中心点选取与利用惯量中心点的偏移提高系统抗扰动能力，包括电力系统惯量中心位置选择原理；网络的惯量中心点向网络扰动点偏移；向网络弱惯量区域添加新的惯量。本发明可提高含新能源电网的抗扰动能力。由于VSC采用主动支撑控制策略时惯量可调，据检测到网络的扰动点位置，调整网络的惯量中心，促进网络的抗扰动能力。本发明还可促进新能源的消纳。添加采用主动支撑控制策略的VSC，提高网络的稳定性，使网络消纳更多的新能源，同时添加的VSC自身输出功率也可由新能源提供，进一步促进了消纳。
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公开(公告)号：CN100507509C
公开(公告)日：2009-07-01
申请号：CN200610017090.0
申请日：2006-08-01
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 一种基于主成分分析和支持向量机的油气水多相流流型识别方法，其特点是：利用水平管路、取压环、取压管、压力、差压变送器、数据采集卡和计算机对不同流型的流动参数信号进行采集；将采集到的压力和不同取压间距的压差波动信号进行小波包去除噪声预处理，再对上述信号进行经验模式分解，得到的信号固有模态函数，将这些固有模态函数构成一个特征矩阵X，利用主成分分析得到流型的特征向量；再将这些特征作为支持向量机的输入样本，应用支持向量机完成从特征空间到流型空间的映射，最终实现流型识别。所采用的特征向量融合了多个传感器的信息，能够全面反映流型的信息，所应用的支持向量机同神经网络分类器相比，具有学习速度快、分类能力强等特点。
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公开(公告)号：CN1920511A
公开(公告)日：2007-02-28
申请号：CN200610017089.8
申请日：2006-08-01
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 一种离心泵振动故障融合诊断方法及振动信号采集装置，其特点是：它通过离心泵振动信号采集装置采集离心泵的正常状态、质量不平衡、转子不对中和基础松动振动信号；利用小波包分解、重构技术实现离心泵振动信号的特征量提取，并将特征向量分别输入子模糊神经网络I和II，由模糊模式识别子系统预处理后代替相应的传感器信度函数分配的相关系数，整个子模糊神经网络包括数据模糊化层、输入层、隐含层和输出层，利用D－S证据理论的组合规则，求得融合后信度函数分配，从而实现离心泵的正常、不平衡、不对中和基础松动状态的融合诊断。其方法科学合理，诊断效率高，诊断结果准确；信号采集装置具有结构简单，性能可靠，信号采集全面、真实有效优点。
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公开(公告)号：CN1904580A
公开(公告)日：2007-01-31
申请号：CN200610017091.5
申请日：2006-08-01
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 一种基于信息融合的气液两相流流型识别方法及流型信号采集装置，其特点是：对采集的不同取压间距的压差波动信号去噪声处理，利用小波理论对信号进行特征提取，并形成三个小波包信息熵特征向量，且作为三个子神经网络的输入特征向量，实现从特征空间到流型空间的映射；将各子神经网络的输出作为彼此独立的证据体，再利用D－S证据理论进行信息融合，得到识别结果。本装置由水平管路、取压环、取压管、差压变送器、数据采集卡和计算机组成，将采集到的压差信号通过数据采集卡送入计算机，由计算机完成压差信号的数据处理，进而实现对气液两相流流型信号的采集。其优点是识别率高，通用性强，适合于不同管道直径和不同介质的气液两相流系统。
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公开(公告)号：CN109787250B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN201811649181.5
申请日：2018-12-30
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 东北电力大学
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明涉及电力系统领域，尤其涉及一种基于多元经验模态分解的电力系统低频振荡模式辨识方法。包括：利用基于多元经验模态分解的改进算法对电力系统中的低频振荡信号进行预分解处理，在得到对应不同振荡模式的多个本征模函数分量后，利用Teager能量算子的快速响应能力，计算各本征模函数分量的相对能量值，再以能量作为判断依据，筛选出能够反映系统真实振荡情况的主导振荡模式并将虚假噪声部分剔除，最后通过预测误差法计算主导振荡模式所对应的振荡模式参数，即频率及阻尼比，从而完成对电力系统主导振荡模式的辨识。本方法实现了基于广域量测信息的电力系统主导振荡模式的快速、准确、以及高效辨识。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107632238B
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN201710740380.6
申请日：2017-08-25
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 东北电力大学 , 国家电网公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明是一种基于WAMS系统多端传输线路故障测距方法，属于电力系统领域。该方法利用WAMS系统所测量的正常数据及故障数据对输电线路主网络及分支线路进行故障定位，该方法包括：(1)基于单端PMU量测数据的故障距离计算方法；(2)双端输电网主网络故障节点的确定方法；(3)双端分支线路故障距离的计算方法；(4)故障点的位置判断。该方法充分应用了WAMS系统数据不仅可实现对主干线路故障精确定位，也可实现对双端分支线路上的故障精确定位，扩大了WAMS系统监测应用范围，且具有较高的准确性及可靠性。
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公开(公告)号：CN110518639A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910431473.X
申请日：2019-05-22
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 东北电力大学
Inventor： 高凯 , 张艳军 , 葛维春 , 刘凯 , 刘爱民 , 孔剑虹 , 李斌 , 张军如 , 那广宇 , 张威 , 赵鹏 , 韩子娇 , 赵琦 , 屈超 , 刘闯 , 蔡国伟 , 孙颖
IPC: H02J3/40
Abstract: 本发明涉及一种网络惯量分摊机理和分析方法技术领域，尤其涉及一种基于VSC主动支撑的网络惯量分摊机理及特性分析方法。本发明通过系统惯量中心点选取与利用惯量中心点的偏移提高系统抗扰动能力，包括电力系统惯量中心位置选择原理；网络的惯量中心点向网络扰动点偏移；向网络弱惯量区域添加新的惯量。本发明可提高含新能源电网的抗扰动能力。由于VSC采用主动支撑控制策略时惯量可调，据检测到网络的扰动点位置，调整网络的惯量中心，促进网络的抗扰动能力。本发明还可促进新能源的消纳。添加采用主动支撑控制策略的VSC，提高网络的稳定性，使网络消纳更多的新能源，同时添加的VSC自身输出功率也可由新能源提供，进一步促进了消纳。
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公开(公告)号：CN109787250A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811649181.5
申请日：2018-12-30
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 东北电力大学
IPC: H02J3/24
Abstract: 本发明涉及电力系统领域，尤其涉及一种基于多元经验模态分解的电力系统低频振荡模式辨识方法。包括：利用基于多元经验模态分解的改进算法对电力系统中的低频振荡信号进行预分解处理，在得到对应不同振荡模式的多个本征模函数分量后，利用Teager能量算子的快速响应能力，计算各本征模函数分量的相对能量值，再以能量作为判断依据，筛选出能够反映系统真实振荡情况的主导振荡模式并将虚假噪声部分剔除，最后通过预测误差法计算主导振荡模式所对应的振荡模式参数，即频率及阻尼比，从而完成对电力系统主导振荡模式的辨识。本方法实现了基于广域量测信息的电力系统主导振荡模式的快速、准确、以及高效辨识。
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公开(公告)号：CN1904581A
公开(公告)日：2007-01-31
申请号：CN200610017090.0
申请日：2006-08-01
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 一种基于主成分分析和支持向量机的油气水多相流流型识别方法，其特点是：利用水平管路、取压环、取压管、压力、差压变送器、数据采集卡和计算机对不同流型的流动参数信号进行采集；将采集到的压力和不同取压间距的压差波动信号进行小波包去除噪声预处理，再对上述信号进行经验模式分解，得到的信号固有模态函数，将这些固有模态函数构成一个特征矩阵X，利用主成分分析得到流型的特征向量；再将这些特征作为支持向量机的输入样本，应用支持向量机完成从特征空间到流型空间的映射，最终实现流型识别。所采用的特征向量融合了多个传感器的信息，能够全面反映流型的信息，所应用的支持向量机同神经网络分类器相比，具有学习速度快、分类能力强等特点。
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公开(公告)号：CN107632238A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710740380.6
申请日：2017-08-25
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 东北电力大学 , 国家电网公司
IPC: G01R31/08
CPC classification number: Y02E60/728 , Y04S10/265
Abstract: 本发明是一种基于WAMS系统多端传输线路故障测距方法，属于电力系统领域。该方法利用WAMS系统所测量的正常数据及故障数据对输电线路主网络及分支线路进行故障定位，该方法包括：(1)基于单端PMU量测数据的故障距离计算方法；(2)双端输电网主网络故障节点的确定方法；(3)双端分支线路故障距离的计算方法；(4)故障点的位置判断。该方法充分应用了WAMS系统数据不仅可实现对主干线路故障精确定位，也可实现对双端分支线路上的故障精确定位，扩大了WAMS系统监测应用范围，且具有较高的准确性及可靠性。
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