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公开(公告)号：CN119093464A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202410838624.4
申请日：2024-06-26
Applicant: 云南电网有限责任公司玉溪供电局
Inventor： 马明 , 张碧华 , 张弓帅 , 叶小虎 , 叶文华 , 杨隽 , 陈仕龙 , 缪应芳 , 刘旭 , 李邦源 , 陈黎玲 , 沈航 , 陈皓 , 唐娜 , 陈君 , 邓云书 , 翟笛 , 杨京晨 , 刘斌 , 李少华 , 白霖 , 杜秀平 , 徐书杰 , 徐原 , 胡林志 , 高黎明
Abstract: 本发明公开了非完全信息有源配电网故障模型的建模与控制方法及系统，涉及电力电子技术领域，包括构建有源配电网故障模型；对分布式电源模型施加控制策略；对并网逆变器施加控制策略。本发明通过构建非完全信息有源配电网故障模型，详细建模了各种类型的分布式电源并利用先进的仿真软件进行电磁暂态仿真分析，从而精确评估故障特性。施加的多种控制策略能够有效应对不同类型的故障和运行状态，保证了分布式电源与配电网的稳定并网运行。此外，本发明通过外环和内环控制策略，优化了逆变器的输出电流和电压控制，显著提高了系统在信息不完全条件下的故障检测和响应效率，增强了有源配电网的稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN119310387A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202410838373.X
申请日：2024-06-26
Applicant: 云南电网有限责任公司玉溪供电局
Inventor： 马明 , 张碧华 , 张弓帅 , 叶文华 , 杨隽 , 叶小虎 , 陈仕龙 , 缪应芳 , 刘旭 , 李邦源 , 刘斌 , 李少华 , 白霖 , 杜秀平 , 徐书杰 , 唐娜 , 陈君 , 陈黎玲 , 沈航 , 陈皓 , 徐原 , 胡林志 , 邓云书 , 翟笛 , 杨京晨 , 高黎明
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了新能源接入的配电网仿真模型故障特征分析方法及系统，涉及电力系统工程技术领域，包括：确定故障位置，根据故障位置确定故障类型；根据故障类型分析电流以及电压；基于故障分析模型模拟不同故障类型和故障位置对电力系统的影响；根据仿真结果，提出不同故障位置的隔离策略。通过实时监测和智能分析，能够快速准确地确定故障位置和类型，极大地提高了故障检测的准确性和响应速度；基于故障分析模型的仿真，可以模拟不同故障类型和位置对电力系统的影响，从而优化故障处理策略；不同故障位置分别采取针对性的隔离和恢复措施，确保系统的灵活性和高效性，显著提高了配电网的可靠性和供电连续性。
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公开(公告)号：CN111210049B
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN201911236602.6
申请日：2019-12-05
Applicant: 云南电网有限责任公司玉溪供电局
Inventor： 刘斌 , 李瑞津 , 毕小熊 , 邓云书 , 李涛 , 刘祺 , 张学敏 , 郭伟 , 王斌 , 胡云 , 施迎春 , 岳斌 , 党军朋 , 赵华 , 叶文华 , 陈运忠 , 潘再金
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/08 , H01M10/12
Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM的变电站铅酸阀控蓄电池退化趋势预测方法，该方法以历史电压、内阻数据为样本，通过EEMD进行多尺度分解，计算各分量含有率，忽略掉含有率数值较小的分量。将浮充时长、均充次数、筛选后的电压分量、筛选后的内阻分量分别进行归一化处理，作为LSTM神经网络的输入，进而分别预测各分量退化趋势，最后将所得结果进行集成，即为最终的预测结果。本方法可为变电站工作人员及时检修或更换电池提供依据，进而在保证蓄电池供电可靠性的同时，提高蓄电池利用率，保障变电站的可靠运行和电网安全。将本发明用于变电站直流系统中，相比现有的方法，能够更加准确、快速地预测蓄电池在给定使用计划对应时间段内的退化趋势。
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公开(公告)号：CN111143973A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911236574.8
申请日：2019-12-05
Applicant: 云南电网有限责任公司玉溪供电局
Inventor： 李瑞津 , 刘斌 , 邓云书 , 毕小熊 , 党军朋 , 李涛 , 张学敏 , 刘祺 , 郭伟 , 王斌 , 胡云 , 施迎春 , 岳斌 , 赵华 , 叶文华 , 陈运忠 , 潘再金
IPC: G06F30/20 , H01M8/04992 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种基于高斯过程回归的阀控式铅酸蓄电池的退化趋势预测方法，属于铅酸蓄电池寿命预测的人工智能技术领域。该方法考虑了变电站蓄电池均充、浮充的运行特点及其对蓄电池退化的影响，采用GPR对蓄电池退化趋势进行了预测。本发明方法实现了变电站直流系统蓄电池电压及内阻的准确预测，进而了解其退化趋势，可用来指导电网变电站中的阀控式铅酸蓄电池运维工作，对于提高变电站的安全可靠性，无疑是有着非常重大的意义。
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公开(公告)号：CN111024305A
公开(公告)日：2020-04-17
申请号：CN201911260817.1
申请日：2019-12-10
Applicant: 云南电网有限责任公司玉溪供电局
IPC: G01L21/00
Abstract: 本发明涉及一种利用THz信号进行真空度检测的方法，该方法是在某一真空度下，分别采集该真空度下入射的和透射过后的THz信号数据，傅里叶变换后归一化，求得入射频谱和出射频谱的幅度变化程度P(n)，并计算归一化后入射频谱和出射频率的频率变化值；做傅里叶反变换，得到对应的频率，选择其中的最大值fmax；调整真空度，重复上述步骤，以fmax横坐标，P(n)为纵坐标，绘制幅度差值-频率图；之后选择幅度差值最大的频率，设置为检测专用频率，以真空度为横坐标，P(n)为纵坐标，制作幅度差值和真空度的拟合曲线，从而实现真空度的定标检测。该方法具有测量精确、优化数据、稳定直观的优点，易于推广应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109933924A
公开(公告)日：2019-06-25
申请号：CN201910207295.2
申请日：2019-03-19
Applicant: 云南电网有限责任公司玉溪供电局
Inventor： 李瑞津 , 施迎春 , 张学敏 , 叶文华 , 陈海涛 , 杨隽 , 周伟 , 郭伟 , 岳斌 , 毕小熊 , 常鹏 , 邓云书 , 李涛 , 乔连留 , 朱川升 , 肖金泉 , 邵武 , 胡云 , 刘斌 , 李波
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提出了一种基于LM法参数估计的继电保护装置寿命预测方法。本发明根据继电保护装置历史运行状态信息，统计继电保护装置的历史运行故障率数据；建立威布尔分布模型；建立阿瑞尼尔斯模型；建立基于阿瑞尼尔斯模型和威布尔分布的联合失效率模型；利用LM法对联合失效率模型的参数进行估计，得到估计形状参数和估计比例常数；依据联合失效率模型、估计形状参数和估计比例常数，通过可靠性公式对保护装置的寿命进行预测。本发明实现了对继电保护装置的寿命进行准确预测，从而极大的提升了状态检修工作的效率，使得运维检修人员及时掌握保护装置运行状态，防止设备出现安全事故，保证供电的安全可靠。
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公开(公告)号：CN111024305B
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN201911260817.1
申请日：2019-12-10
Applicant: 云南电网有限责任公司玉溪供电局
IPC: G01L21/00
Abstract: 本发明涉及一种利用THz信号进行真空度检测的方法，该方法是在某一真空度下，分别采集该真空度下入射的和透射过后的THz信号数据，傅里叶变换后归一化，求得入射频谱和出射频谱的幅度变化程度P(n)，并计算归一化后入射频谱和出射频率的频率变化值；做傅里叶反变换，得到对应的频率，选择其中的最大值fmax；调整真空度，重复上述步骤，以fmax横坐标，P(n)为纵坐标，绘制幅度差值‑频率图；之后选择幅度差值最大的频率，设置为检测专用频率，以真空度为横坐标，P(n)为纵坐标，制作幅度差值和真空度的拟合曲线，从而实现真空度的定标检测。该方法具有测量精确、优化数据、稳定直观的优点，易于推广应用。
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公开(公告)号：CN111191398B
公开(公告)日：2021-04-16
申请号：CN201911239731.0
申请日：2019-12-06
Applicant: 云南电网有限责任公司玉溪供电局
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明涉及一种基于SVR的变电站直流系统蓄电池退化趋势预测方法。该方法首先采用经验模态分解方法分别将蓄电池的端电压和内阻数据序列分解成多个分量，并依据每个分量的含有率对这些分量进行筛选。然后，分别将电压和内阻数据的各分量及其对应的浮充时长和均充次数作为训练样本，采用支持向量机的方法对模型进行训练，形成多个支持向量回归函数。最后，将未来一段时间内蓄电池的使用计划作为输入，带入上述支持向量回归函数中，将得到的结果求和可得到蓄电池使用计划对应时间内的电压和内阻，从而实现变电站直流系统蓄电池退化趋势预测。该方法可以更好的辅助维护人员的检查与维护，保证紧急情况下设备的用电安全可靠。
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公开(公告)号：CN111210049A
公开(公告)日：2020-05-29
申请号：CN201911236602.6
申请日：2019-12-05
Applicant: 云南电网有限责任公司玉溪供电局
Inventor： 刘斌 , 李瑞津 , 毕小熊 , 邓云书 , 李涛 , 刘祺 , 张学敏 , 郭伟 , 王斌 , 胡云 , 施迎春 , 岳斌 , 党军朋 , 赵华 , 叶文华 , 陈运忠 , 潘再金
Abstract: 本发明涉及一种基于LSTM的变电站铅酸阀控蓄电池退化趋势预测方法，该方法以历史电压、内阻数据为样本，通过EEMD进行多尺度分解，计算各分量含有率，忽略掉含有率数值较小的分量。将浮充时长、均充次数、筛选后的电压分量、筛选后的内阻分量分别进行归一化处理，作为LSTM神经网络的输入，进而分别预测各分量退化趋势，最后将所得结果进行集成，即为最终的预测结果。本方法可为变电站工作人员及时检修或更换电池提供依据，进而在保证蓄电池供电可靠性的同时，提高蓄电池利用率，保障变电站的可靠运行和电网安全。将本发明用于变电站直流系统中，相比现有的方法，能够更加准确、快速地预测蓄电池在给定使用计划对应时间段内的退化趋势。
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公开(公告)号：CN111191398A
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201911239731.0
申请日：2019-12-06
Applicant: 云南电网有限责任公司玉溪供电局
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明涉及一种基于SVR的变电站直流系统蓄电池退化趋势预测方法。该方法首先采用经验模态分解方法分别将蓄电池的端电压和内阻数据序列分解成多个分量，并依据每个分量的含有率对这些分量进行筛选。然后，分别将电压和内阻数据的各分量及其对应的浮充时长和均充次数作为训练样本，采用支持向量机的方法对模型进行训练，形成多个支持向量回归函数。最后，将未来一段时间内蓄电池的使用计划作为输入，带入上述支持向量回归函数中，将得到的结果求和可得到蓄电池使用计划对应时间内的电压和内阻，从而实现变电站直流系统蓄电池退化趋势预测。该方法可以更好的辅助维护人员的检查与维护，保证紧急情况下设备的用电安全可靠。
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