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公开(公告)号：CN117411190B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311714322.8
申请日：2023-12-14
Applicant: 石家庄科林电气股份有限公司
Inventor： 屈爱艳 , 成亚伟 , 石志超 , 赵琦 , 杜强 , 辛帅 , 武拴娥 , 宋世涛 , 马跃 , 刘彩坤 , 葛艳蕊 , 于永福 , 梁福月 , 张玉龙 , 赵永强 , 张佩霞 , 于笑博 , 张世磊
Abstract: 本发明提供了一种基于多源信息的配电网拓扑识别方法、设备、系统及介质，首先获取上一时刻目标配电网的第一拓扑信息以及当前时刻目标配电网的多源信息，其中，多源信息包括：SCADA量测信息、μPMU量测信息以及AMI量测信息；根据μPMU量测信息，确定当前时刻是否为拓扑变化时刻，并在当前时刻为拓扑变化时刻时，根据μPMU量测信息、第一拓扑信息以及预先建立的第一神经网络，确定目标配电网的第二拓扑信息；根据第二拓扑信息、SCADA量测信息和AMI量测信息，确定当前时刻目标配电网的第三拓扑信息。通过使用更精准的μPMU量测信息进行初步的拓扑预测，然后结合、SCADA量测信息和AMI量测信息对预测的拓扑进行修正，综合考虑多源信息的特点，实现准确的配电网拓扑识别。
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公开(公告)号：CN117411190A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311714322.8
申请日：2023-12-14
Applicant: 石家庄科林电气股份有限公司
Inventor： 屈爱艳 , 成亚伟 , 石志超 , 赵琦 , 杜强 , 辛帅 , 武拴娥 , 宋世涛 , 马跃 , 刘彩坤 , 葛艳蕊 , 于永福 , 梁福月 , 张玉龙 , 赵永强 , 张佩霞 , 于笑博 , 张世磊
Abstract: 本发明提供了一种基于多源信息的配电网拓扑识别方法、设备、系统及介质，首先获取上一时刻目标配电网的第一拓扑信息以及当前时刻目标配电网的多源信息，其中，多源信息包括：SCADA量测信息、μPMU量测信息以及AMI量测信息；根据μPMU量测信息，确定当前时刻是否为拓扑变化时刻，并在当前时刻为拓扑变化时刻时，根据μPMU量测信息、第一拓扑信息以及预先建立的第一神经网络，确定目标配电网的第二拓扑信息；根据第二拓扑信息、SCADA量测信息和AMI量测信息，确定当前时刻目标配电网的第三拓扑信息。通过使用更精准的μPMU量测信息进行初步的拓扑预测，然后结合、SCADA量测信息和AMI量测信息对预测的拓扑进行修正，综合考虑多源信息的特点，实现准确的配电网拓扑识别。
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公开(公告)号：CN117371152A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311315519.4
申请日：2023-10-11
Applicant: 石家庄科林电气股份有限公司
Inventor： 屈爱艳 , 成亚伟 , 田韫玮 , 窦树国 , 董傲 , 李明 , 赵伟 , 史文涛 , 王凯永 , 刘胜渠 , 黄立楠 , 康华崇 , 刘佳宁 , 袁慧瑶 , 韩建龙 , 张超 , 殷超 , 王景泉
IPC: G06F30/18 , H02J3/00 , H02J3/06 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F18/22 , G06Q50/06 , G06F111/08 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F119/06
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络的配电网拓扑识别方法及系统，首先获取上一时刻目标配电网的第一拓扑，以及获取当前时刻的SCADA量测信息；其中，所述SCADA量测信息包括：节点功率、节点电压幅值和开关量；根据所述第一拓扑和所述开关量，确定目标配电网的第二拓扑；根据所述节点功率和所述节点电压幅值，对目标配电网的第二拓扑中进行修正，得到第三拓扑。本发明首先根据SCADA量测信息中的开关量，简单估计配电网的第二拓扑，然后依据节点功率和电压幅值对其进行修正，无需进行多次的潮流计算，对配电网拓扑估计的效率较高。
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公开(公告)号：CN116151129A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310408992.0
申请日：2023-04-18
Applicant: 石家庄科林电气股份有限公司
Inventor： 成亚伟 , 石志超 , 赵琦 , 杜强 , 辛帅 , 武拴娥 , 宋世涛 , 马跃 , 刘彩坤 , 葛艳蕊 , 于永福 , 梁福月 , 张玉龙 , 赵永强 , 张佩霞 , 于笑博 , 张世磊
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于极限学习机的电力调度系统故障诊断方法，涉及配电领域，具体涉及电力调度技术。本发明利用极限学习机技术预测用户日常负荷数据，以此与用户端用电负荷进行对比，一旦对比超出正常阈值范围，可判断出调度系统可能出现故障，调度端的检测设备进行启动，从而分区域分类别进行故障诊断，排查故障原因，减少了CPU的计算量，也能够在问题发生的第一时间及时排查问题和故障。用户端出现故障时，可通过云端对故障用户进行预警，及时告知用户端检查与排除故障。
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