基于微控制器单元的IRIG-B码对时方法和系统

    公开(公告)号:CN118778413A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410975203.6

    申请日:2024-07-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于微控制器单元的IRIG‑B码对时方法和系统,涉及授时技术领域,包括:接入GPS脉冲B码对时信号;基于定时器中断窗口对对时信号进行采样,得到采样信号;对采样信号进行B码码元识别,得到B码码元序列;将B码码元序列中的连续多个B码码元作为一个时间窗口进行解码,提取时间信息;基于时间信息,对目标对时设备进行时间同步和对时时间校验。本发明缓解了现有技术存在的因依赖于精确时间标记的应用而导致时间同步误差的技术问题。

    提高继电保护装置可靠性的数据校验模组、方法及系统

    公开(公告)号:CN116755921A

    公开(公告)日:2023-09-15

    申请号:CN202310059153.2

    申请日:2023-01-17

    Abstract: 本发明公开了提高继电保护装置可靠性的数据校验模组、方法及系统,其中数据校验模组包括控制模块和存储模块;所述存储模块包括普通数据存储单元和关键数据存储单元;所述关键数据存储单元包括不变数据存储段、可变数据存储段和堆栈;所述堆栈包括CRC区和hash区;所述CRC区用于存储不变数据存储段的不变数据的贴源CRC值;所述hash区用于存储可变数据存储段的可变数据的贴源hash值;所述控制模块读取普通数据存储单元、不变数据存储段、可变数据存储段、CRC区和/或hash区的数据。其中数据校验方法依托所述数据校验模组实现。本发明能够提高继电保护装置运行的可靠性。

    一种基于预制GOOSE数据集的整定方法

    公开(公告)号:CN113377452A

    公开(公告)日:2021-09-10

    申请号:CN202110648070.8

    申请日:2021-06-10

    Abstract: 本发明公开了一种基于预制GOOSE数据集的整定方法,包括:各个IDE装置在其ICD文件中将预制的GOOSE发送数据集按照虚端子配置成不同的GOOSE发送控制块,其中每个GOOSE发送控制块都利用对应的APPID唯一标识;根据各个IDE装置的ICD文件制作全站系统配置文件SCD,SCD包括IED的GOOSE发送控制块信息和GOOSE发送控制块的APPID,以及GOOSE接收控制块信息和GOOSE接收控制块的APPID,APPID为GOOSE发送方和接收方的唯一匹配标识;IED装置下载并解析根据SCD文件导出的CCD文件;若重新修改装置间的连接方式,则IED装置在本端分别整定GOOSE发送控制块的APPID和GOOSE接收控制块的APPID。本发明配置方法无需修改全站系统配置文件SCD,IED装置也无需重新下载CCD文件,极大的降低了调试带来的安全风险。

    满足IEEE C37.94标准的纵联差动保护自适应同步方法和装置

    公开(公告)号:CN109980611A

    公开(公告)日:2019-07-05

    申请号:CN201811432885.7

    申请日:2018-11-28

    Abstract: 本发明公开了满足IEEE C37.94标准的纵联差动保护自适应同步方法和装置,方法包括:两侧光纵保护装置分别计算光纵数据的处理时间,分别记为△t1和△t3;两侧光纵保护装置分别计算光纵数据处理完成后至发送C37.94报文帧的等待时间,分别记为△t2和△t4;将处理时间和等待时间分别传送至光纵对端;两侧光纵保护装置根据传递的数据,通过乒乓算法计算得到稳定的通讯时间△tm,并且根据通讯时间计算得到光纵同步的采样点之间的偏差dif。本发明能够自动适应光纵装置应用了C37.94标准后本对侧通讯延时不一致以及本对侧硬件差异造成的处理时间不一致情况,精度完全满足光纵保护算法的同步需求,并剔除了有可能造成抖动的时间,所以精度更高,使得纵联差动保护更可靠。

    基于受限波尔兹曼机的变压器在线故障诊断方法和系统

    公开(公告)号:CN117725487A

    公开(公告)日:2024-03-19

    申请号:CN202410015094.3

    申请日:2024-01-04

    Abstract: 本发明涉及电网电力行业多元数据监测诊断技术领域,提供一种基于受限波尔兹曼机的变压器在线故障诊断方法和系统,其中方法包括:采集电网特征向量数据,形成待处理数据;对待处理数据进行归一化预处理,得到预处理数据;通过受限玻尔兹曼机和判别受限波尔兹曼机对输入预处理数据的神经网络进行训练,得到神经网络分类模型;对神经网络分类模型进行有监督微调以优化神经网络分类模型;将待测试的电网数据输入优化后的神经网络分类模型进行诊断,输出诊断结果。本发明能够保证电力设备的安全运行,减少对居民生产和生活所造成的损失,能够需要及时对电力设备进行状态监测和故障诊断,从而及早发现变压器设备的各种故障,避免灾难性事故发生。

    基于storm平台的电网电力设备在线并行诊断方法及系统

    公开(公告)号:CN114330500A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111442990.0

    申请日:2021-11-30

    Inventor: 刘少伟 戴必翔

    Abstract: 本发明公开了一种基于storm平台的电网电力设备在线并行诊断方法及系统,目的是为了实现电力行业多元数据的监测诊断,应对电力系统的实时处理需求。其包括:根据历史电网数据自适应配置storm平台中各个组件的并行度和相关进程数;将实时电网数据接入到storm平台的Spout源组件中,形成待处理数据流;按照时间顺序将待处理数据流封装到多个Tuple元组中;利用PreBolt组件通过标准分数法对Tuple元组中的数据集进行预处理,得到标准化样本;利用训练好的故障诊断模型处理标准化样本,获得电力设备的故障诊断结果。本发明既能够满足电网监测的实时性要求,又可以提高电网数据流分类准确率和效率。

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