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公开(公告)号：CN111965476A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010587147.0
申请日：2020-06-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司
IPC: G01R31/08 , G01R19/165 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电网技术领域，公开了一种基于图卷积神经网络的低电压诊断方法，基于配电网构建拓扑连接图、节点物理信息；根据图模型计算图的拉普拉斯矩阵；并对拉普拉斯矩阵进行谱分解；利用图模型上的傅里叶变换进行图的卷积操作；输入X通过Lc图卷积层和Lf全连通层，通过soft max激活函数，利用卷积核和全连接网络计算最终输出的y；基于训练结果进行模型优化。与现有技术相比，本发明在空间维度上应用图卷积神经网络对图状态进行推理预测，完成低电压节点诊断，有效地提高了低电压实时诊断的有效性与实时性，提高了电力系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN112003308A
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN202010854641.9
申请日：2020-08-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
Abstract: 本发明涉及配电网控制技术领域，公开了一种基于遗传算法的台区负荷平衡控制方法，通过周期性读取台区首端三相电流数据，筛除异常数据，计算三相电流不平衡度和负载率，如果连续n次三相电流不平衡度大于阈值且负载率大于阈值，则基于遗传算法形成控制策略，主要包括产生初始种群；个体评价；选择；交叉；变异；策略校验等。与现有技术相比，本发明采用搜索能力较强且对目标函数依赖度低的遗传算法进行非线性多目标优化，以尽量少的动作次数达到较好的三相不平衡治理效果。
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公开(公告)号：CN113466609B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202110563017.8
申请日：2021-05-21
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及复杂配电网故障检测技术领域，公开了一种考虑DG接入后配网故障诊断的微型同步测量终端部署方法，包括：步骤一：根据线路是否含有继电保护设备，将配电网线路分为有保护线路和无保护线路；根据用户需求，将无保护线路分为低故障诊断需求线路和高故障诊断需求线路；步骤二：使用快速隔离布置法在有保护线路上配置微型同步测量终端，使用广域监测方法在低故障诊断需求线路上配置微型同步测量终端，使用局部监测方法在高故障诊断需求线路上配置微型同步测量终端。与现有技术相比，本发明综合了母线负荷分类准则、快速隔离部署法、广域监测方法和局部监测方法，在配电网部署微型同步测量终端。
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公开(公告)号：CN113484669A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110699521.0
申请日：2021-06-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及配电网运行和设备管理技术领域，公开了一种基于双向LSTM的配电网低电压原因定位方法，建立每个配变节点的运行状态矩阵；确定低电压节点并对低电压节点标注，确定低电压起止时间；分别计算各工参与低电压的相关系数，将指标作为低电压成因指标；确认低电压成因标注样本分项成因；构建成因独热向量；构建嵌入向量并拼接生成节点特征向量；构建基于双向LSTM低电压成因训练模型；加载待预测节点的运行状态矩阵，对其低电压分类及低电压成因进行预测。与现有技术相比，本发明应用双向LSTM进行分类，不仅考虑配电工参导致的低电压，还充分利用线路负荷累计信息和负荷时间序列变化信息，更适用于实际工作需求。
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公开(公告)号：CN113484669B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202110699521.0
申请日：2021-06-23
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及配电网运行和设备管理技术领域，公开了一种基于双向LSTM的配电网低电压原因定位方法，建立每个配变节点的运行状态矩阵；确定低电压节点并对低电压节点标注，确定低电压起止时间；分别计算各工参与低电压的相关系数，将指标作为低电压成因指标；确认低电压成因标注样本分项成因；构建成因独热向量；构建嵌入向量并拼接生成节点特征向量；构建基于双向LSTM低电压成因训练模型；加载待预测节点的运行状态矩阵，对其低电压分类及低电压成因进行预测。与现有技术相比，本发明应用双向LSTM进行分类，不仅考虑配电工参导致的低电压，还充分利用线路负荷累计信息和负荷时间序列变化信息，更适用于实际工作需求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113466609A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110563017.8
申请日：2021-05-21
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及复杂配电网故障检测技术领域，公开了一种考虑DG接入后配网故障诊断的微型同步测量终端部署方法，包括：步骤一：根据线路是否含有继电保护设备，将配电网线路分为有保护线路和无保护线路；根据用户需求，将无保护线路分为低故障诊断需求线路和高故障诊断需求线路；步骤二：使用快速隔离布置法在有保护线路上配置微型同步测量终端，使用广域监测方法在低故障诊断需求线路上配置微型同步测量终端，使用局部监测方法在高故障诊断需求线路上配置微型同步测量终端。与现有技术相比，本发明综合了母线负荷分类准则、快速隔离部署法、广域监测方法和局部监测方法，在配电网部署微型同步测量终端。
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公开(公告)号：CN113422522A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110558742.6
申请日：2021-05-21
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种电网微型同步测量终端复合自供能电路，复合储能型自供能电路由CT取能电路、整流电路、DC/DC变换电路和复合储能构成。首先，CT从电网侧获取能量并给整流电路提供交流电压输入。接着，整流电路将输入的交流电压变为直流电压。最后，由DC/DC变换电路调节得到预期直流电压。为了确保供能可靠性，本发明采取协同策略控制复合储能，最终实现输出稳定的直流电压。本发明中DC/DC变换电路采用氮化镓MOSFET代替传统硅MOSFET，氮化镓MOSFET的高开关频率特性大幅度减小了DC/DC变换电路中电感、电容等无源器件的取值，进而缩小了终端的体积和重量，该特性使得终端在电力线路全覆盖穿戴式安装变得更加方便。
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公开(公告)号：CN111965408A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010640890.8
申请日：2020-07-06
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
IPC: G01R19/00
Abstract: 本发明涉及配电网故障检测技术领域，公开了一种基于形态滤波器的交直流混合电网故障零序电压幅值检测方法，包括如下步骤S1：设计广义形态滤波器，采用选用不同尺寸的结构元素的算法，通过级联开闭运算，构造一类广义开-闭滤波器和闭-开滤波器；S2：在S1中广义形态滤波器滤波的基础上，利用S变换检测电力信号的故障压降深度。与现有技术相比，本发明使用广义形态滤波器，提高信号抗干扰能力，考虑故障压降检测中会产生时移性偏差，加入了调节因子，确保故障零序电压能够在不同调节因子的窗函数作用下变换，提高了故障零序电压幅值检测的精度。
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公开(公告)号：CN111965476B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202010587147.0
申请日：2020-06-24
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司
IPC: G01R31/08 , G01R19/165 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电网技术领域，公开了一种基于图卷积神经网络的低电压诊断方法，基于配电网构建拓扑连接图、节点物理信息；根据图模型计算图的拉普拉斯矩阵；并对拉普拉斯矩阵进行谱分解；利用图模型上的傅里叶变换进行图的卷积操作；输入X通过Lc图卷积层和Lf全连通层，通过soft max激活函数，利用卷积核和全连接网络计算最终输出的y；基于训练结果进行模型优化。与现有技术相比，本发明在空间维度上应用图卷积神经网络对图状态进行推理预测，完成低电压节点诊断，有效地提高了低电压实时诊断的有效性与实时性，提高了电力系统的可靠性。
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公开(公告)号：CN113985192A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202110633231.6
申请日：2021-06-07
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明涉及交直流配电网直流故障诊断技术领域，公开了一种交直流配网直流故障诊断方法，采用频域和时域混合方法提取线路故障电流特征量，包括基于傅里叶变换法提取故障电流的高频分量、基于相模变换法获取解耦后的母线正负极电压变化量；通过模拟交直流混合配电网在不同位置和线路长度等情况下故障，获得大量标签样本数据；利用训练样本数据对深度置信网络展开无监督训练和有监督参数调整；将待诊断数据输入到已训练的深度置信网络模型中，完成故障区域识别和诊断。与现有技术相比，本发明可充分提取故障电流特征，有效消除了直流子网正负极线路故障分量的耦合影响。
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