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公开(公告)号：CN106849034A
公开(公告)日：2017-06-13
申请号：CN201710149101.9
申请日：2017-03-14
Applicant: 国网江苏省电力公司苏州供电公司 , 华北电力大学
IPC: H02H7/28
CPC classification number: H02H7/28
Abstract: 本发明涉及一种用于对采用闭环运行方式的配电网中以对保护对象的过电流故障进行故障判别和切除的基于配电网闭环运行方式的过电流保护方法，为：在保护对象的两端分别测量得到两个故障电流，分别计算两个故障电流的相位，基于两个故障电流的相位判定出保护对象两端的故障方向，比较保护对象两端的故障方向而判别出过电流故障的位置，然后对过电流故障进行切除。本发明还涉及一种过电流保护装置，它包括故障电流检测模块、故障判别模块、故障切除模块。本发明基于配电网闭环运行方式，解决了在闭环运行的配电网中误动或拒动问题，能够快速、可靠地进行过电流保护，从而可以在实际应用中减小配电网故障所导致的停电范围、减少停电时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107368899A
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201710615680.1
申请日：2017-07-26
Applicant: 国网江苏省电力公司苏州供电公司
Abstract: 本发明涉及一种电力自动化设备维护方法，为：将电力自动化设备的健康状况划分为不同的健康等级并确定各健康等级对应的健康指数，依据电力自动化设备的各项参数并采用定性和/或定量的方法得出当前电力自动化设备对应的健康等级和/或健康指数，从而得到电力自动化设备的健康状况。本发明能够依据电力自动化设备的各项参数而可靠地评估出其健康状况，并能够实现量化评价，从而有利于对电力自动化设备运行状态的监测，解决了设备评估的问题。
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公开(公告)号：CN119340995A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411865374.X
申请日：2024-12-18
Applicant: 国网吉林省电力有限公司长春供电公司 , 华北电力大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/2337
Abstract: 本申请公开了一种分布式光伏功率预测方法、装置、设备、介质及产品，涉及分布式光伏技术领域。该方法包括获得多源气象矩阵；根据历史功率时序数据，采用基于时间序列形态的模糊聚类算法对待预测区域内的分布式光伏电站进行区域划分；采用贝叶斯方法确定每个子区域的最优网络参数；将最优网络参数应用于每个子区域的Transformer模型，获得每个子区域的分布式光伏功率预测模型；将未来预测时段的多源气象矩阵输入各自区域的分布式光伏功率预测模型，并利用第一多层感知器，获得待预测区域在未来预测时段的分布式光伏功率预测结果。本申请能够适用于分布式光伏功率预测，并提高分布式光伏功率预测的准确度。
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公开(公告)号：CN118628154A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202411052456.2
申请日：2024-08-02
Applicant: 中国三峡新能源(集团)股份有限公司 , 华北电力大学
Inventor： 吕东 , 张显 , 张楠 , 董晓亮 , 汪渊 , 何俐 , 刘敦楠 , 刘与之 , 杨文婧 , 张新城 , 陈梦娇 , 常新 , 冯恒 , 孙鸿雁 , 李鑫 , 朱皇儒 , 吕国良 , 金文昊 , 崔倩 , 韩文
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06N3/02
Abstract: 本申请涉及一种基于信息熵的组合模型电价预测方法及系统，包括：收集历史月份电价和电价影响因素数据，运用神经网络模型和时间序列模型预测历史近期电价，根据历史近期电价计算绝对误差，根据绝对误差计算两种模型的稳定性和准确性加权系数，得到最终加权系数，通过两种模型分别预测目标预测月的电价，并根据两个模型的最终加权系数得出最终预测电价。本申请基于信息熵通过两个模型的组合使用完成中长期电价预测，过程中考虑到影响电价的多种因素，综合多种预测模型的优点，预测结果更准确，对长周期电力市场的变化适应性较强。
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公开(公告)号：CN119340995B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411865374.X
申请日：2024-12-18
Applicant: 国网吉林省电力有限公司长春供电公司 , 华北电力大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F18/2337
Abstract: 本申请公开了一种分布式光伏功率预测方法、装置、设备、介质及产品，涉及分布式光伏技术领域。该方法包括获得多源气象矩阵；根据历史功率时序数据，采用基于时间序列形态的模糊聚类算法对待预测区域内的分布式光伏电站进行区域划分；采用贝叶斯方法确定每个子区域的最优网络参数；将最优网络参数应用于每个子区域的Transformer模型，获得每个子区域的分布式光伏功率预测模型；将未来预测时段的多源气象矩阵输入各自区域的分布式光伏功率预测模型，并利用第一多层感知器，获得待预测区域在未来预测时段的分布式光伏功率预测结果。本申请能够适用于分布式光伏功率预测，并提高分布式光伏功率预测的准确度。
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公开(公告)号：CN117911067A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311801447.4
申请日：2023-12-25
Applicant: 中国三峡新能源(集团)股份有限公司 , 华北电力大学
Inventor： 吕东 , 张显 , 张楠 , 董晓亮 , 汪渊 , 何俐 , 刘敦楠 , 刘与之 , 杨文婧 , 张新城 , 陈梦娇 , 常新 , 冯恒 , 孙鸿雁 , 李鑫 , 朱皇儒 , 吕国良 , 金文昊 , 崔倩 , 韩文
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及一种自适应模型组合的电力市场价格预测方法及系统，包括以下步骤：首先构建特征向量，通过调整余弦相似度，分别计算预测日和最近n个历史日特征向量的相似程度，搜索历史相似日，形成预测日的参考数据集；根据预测日的参考数据集，利用数理模型对预测日的电力市场价格进行第一预测；根据电力市场的边界条件数据，利用机理模型对预测日的电力市场价格进行第二预测；自适应组合预测价格，根据预测日的参考数据集，计算数理模型预测价格和机理模型预测价格的组合权重，形成预测日的电力市场价格预测结果。本发明，实现市场价格的智能预测，提高价格预测的准确度。
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