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公开(公告)号：CN119916126A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411845971.6
申请日：2024-12-16
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种零序电压投影量测距方法、系统、电子设备及存储介质，包括：采集每条馈线的零序电压数据，对故障馈线的故障区段进行定位，并以故障区段为界将该条馈线上的各检测点划分为上游检测点和下游检测点；检测故障上游检测点是否存在分支线，若存在分支线则将该分支线接入点作为故障区段上游的补充检测点；基于补充检测点，根据各检测点的零序电气量分别计算各检测点的零序电压投影量；根据零序电压投影量确定故障点上、下游距母线距离的分布函数，并联立故障点上、下游距母线距离分布函数进行求解，得到故障点到母线的距离。本发明针对混合线路提出了等效长度的计算方法，在参数准确的情况下混合线路测距有较高的精度。
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公开(公告)号：CN119891346A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411814840.1
申请日：2024-12-11
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Inventor： 周杨珺 , 高立克 , 易辰颖 , 周柯 , 周远超 , 张炜 , 潘俊涛 , 黄伟翔 , 黄贵平 , 李珊 , 吴丽芳 , 李菱 , 周宏瑞 , 秦丽文 , 奉斌 , 颜丽娟 , 伍红文 , 阳浩
Abstract: 本发明公开了一种分布式能源配电网多时间尺度可靠性体系的优化方法及系统，涉及电力系统技术领域，包括：构建配电网的综合成本模型；设定配电网运行的约束条件；采用改进的多目标灰狼算法进行优化；输出基于优化解的配电网可靠性运行策略。本发明提供的分布式能源配电网多时间尺度可靠性优化方法通过中长期和短期两个阶段时间尺度体系对配电网可靠性进行优化，其中以有功功率和负荷功率为目标设定配电网稳定运行，有效提高配电网运行的稳定性，从而界定配电网的可靠性。通过采用Sobol序列在灰狼算法中的初始种群设置阶段进行算法优化，另外在交叉变异阶段优化自适应因子，有效提高灰狼算法的计算效率，从而提高配电网可靠性体系的优化效率。
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公开(公告)号：CN119786113A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411602666.4
申请日：2024-11-11
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于Si微通道阵列的三维结构的制备方法及其应用，具体包括，采用光刻与电化学刻蚀相结合的方法制备Si微通道阵列：通过光刻制备刻蚀诱导坑，并在其基础上进行电化学刻蚀，对微通道进行湿法整形及抛光；采用食人鱼溶液对Si微通道阵列孔道内进行羟基化处理；采用ALD法在羟基化Si微通道阵列孔道中沉积放射源；通过本发明制备的三维载/换能一体化结构核电池不仅可以将放射源与Si形成pn结，排除放射源自吸收效应影响，三维结构还增大了放射源与换能器件接触面积，进而提高放射源能量利用率。
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公开(公告)号：CN119780596A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411594016.X
申请日：2024-11-08
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Inventor： 周杨珺 , 高立克 , 易辰颖 , 周柯 , 周远超 , 张炜 , 潘俊涛 , 黄伟翔 , 黄贵平 , 李珊 , 吴丽芳 , 李菱 , 秦丽文 , 奉斌 , 颜丽娟 , 伍红文 , 阳浩
Abstract: 本发明公开了分布式能源接入的配电网故障诊断方法及系统，涉及配电网故障诊断技术领域，包括收集气体燃料方面数据和可再生能源方面数据；判断气体燃料方面数据是否满足第一阈值条件；判断可再生能源方面数据是否满足第二阈值条件；基于两方面获取到的监测数据作为样本集数据，输入到改进后的沙丘猫优化模型中，得到优化后的参数，基于优化后的参数对配电网进行故障诊断。本发明考虑气体燃料和可再生能源两方面能源接入对配电网的影响来确定配电网故障诊断，通过监测配电网运行过程中状态参数与设定阈值的对比，来确定是否发生配电网故障。本发明监测和计算过程比较简单，使得诊断效率比较高，并且诊断结果比较全面。
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公开(公告)号：CN119761165A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411619894.2
申请日：2024-11-13
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种电流测量方法、电子设备及存储介质，属于电流测试技术领域，其中，电流测量方法包括建立模拟偏心和倾斜情况下的长直导线磁场模型；基于偏心和倾斜情况下的长直导线磁场模型获取样本数据；对样本数据进行处理并生成训练集和测试集；基于训练集构建并优化训练建神经网络模型；基于训练好的神经网络模型，对通电长直导线的偏移距离、环形阵列绕Z轴旋转的角度和环形阵列绕X轴旋转的角度进行预测；基于预测数据计算电流。能够减小导线偏心和倾斜带来的误差影响，能实现非常高的测量精度，对神经网络模型进行优化，使得电流测量误差可控制在0.5％之下。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119740853A
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202411432493.6
申请日：2024-10-14
Applicant: 南方电网科学研究院有限责任公司 , 广西电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/067 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/22 , G06F16/2455 , G06F16/248 , G06F16/29 , G06N20/00
Abstract: 本申请涉及一种数字化配电网可视化方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：构建配电网中各个线路节点之间的关系图；基于配电网对应的拓扑风险图，确定高风险拓扑风险图和低风险拓扑风险图；其中，拓扑风险图中的线条用于表示配电网中各个线路节点和线路之间的连接关系，各个线路节点的参数信息用于表示配电网中各个线路节点的电网数据和风险表现因子；基于预设时间段内高风险拓扑风险图的出现次数，确定配电网中相应线路和线路节点的预警等级；在用户界面显示关系图、高风险拓扑风险图、低风险拓扑风险图以及预警等级。采用该方法，可直观地展示配电网对应的数据信息。
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公开(公告)号：CN119716277A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411619893.8
申请日：2024-11-13
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种微纳电场传感器，其中有三电极，包括阴极、引出极和收集极，三电极通过引线与外部的控制电路连接，还有绝缘层，设置于阴极、引出极和收集极之间，用于隔开三电极，以确保电场的独立性和信号的准确性。本发明装置凭借其先进的纳米制造技术，能避免传统的电场传感器制备过程中成本较高、周期较长、易掺杂的问题，能够有效地提高电场传感器的性能，提升其可靠性和稳定性，适应日益增长的小型化和集成化的技术需求。
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公开(公告)号：CN114461277B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202111634287.X
申请日：2021-12-29
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网数字电网集团有限公司
Abstract: 本发明属于DSP设计技术领域，具体涉及一种电力专用DSP指令集的设计及应用方法，设计方法包括设计通用寄存器、采用超长指令字技术设计将标量指令成VILW指令和采用单指令多数据流技术设计矢量指令，本发明设计了矢量指令，可优化电力应用算法中大量存在的矢量运算。且采用超长指令字（VLIW）技术，由编译器决定指令间的执行顺序，避免了设计复杂的硬件指令调度器，支持两种指令格式：四槽VLIW指令和两槽立即指令；多种指令格式可实现更紧凑的指令编码，优化操作数不足时无法充分利用编码空间的情况，指令格式定义时对每个操作的支持类型做了限定，而不是支持所有操作，既可以降低设计复杂度，也可以充分利用寄存器和运算资源。
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公开(公告)号：CN119482525A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411349062.3
申请日：2024-09-26
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种不对称故障下实境试验平台PCS的电压支撑方法及系统包括：获取实境试验平台PCS不对称故障下的电路参数信息，并对电路参数信息进行第一预处理；预设第一电压支撑策略，将实境试验平台并网点电压幅值最大值和最小值以及电网负序电压幅值按照第一电压支撑策略进行计算，获取正负序有功电流参考值、无功电流参考值；将正负序有功电流参考值、无功电流参考值组合成αβ坐标系下的电流参考值，并与实境试验平台PCS输出电流作差，经过比例谐振控制器得到调制信号，再通过SVPWM生成开关信号作用于储能变流器PCS。通过精确控制PCS输出电流的正负序分量，本发明能够有效抑制电网中的负序电压，从而减少不对称故障对电网的影响。
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公开(公告)号：CN119337700A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411233198.8
申请日：2024-09-04
Applicant: 广西电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网科学研究院有限责任公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/092 , H02J3/00 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于改进深度强化学习的模型参数辨识方法及系统，包括：初始化生成多个随机参数向量，进行迭代；在每次迭代中，根据参数向量的新颖性，选择最高新颖性的参数向量进行更新；对选定的参数向量进行变异，生成多个变异向量，由变异向量决定参数向量更新的方向；对每个变异的参数向量进行梯度估计，计算其适应度；结合能梯度和新颖性梯度，计算的总体梯度；根据计算得到的总体梯度更新参数向量，并重复迭代过程，直至获得估计残差最小的参数向量。本发明能够更好地处理参数辨识过程中的不确定性和环境变化，有效避免了局部最优解，加快了学习速度，显著提高了学习效率和策略的鲁棒性。
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