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公开(公告)号：CN110210152B
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN201910494902.8
申请日：2019-06-06
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/08 , G06F113/04
Abstract: 本发明涉及一种超高次谐波源建模方法，包括步骤S1：提供任一时间段内的不同功率下的超高次谐波电流时间序列数据；步骤S2：利用神经网络算法对步骤S1的数据进行训练；步骤S3：利用神经网络算法生成不同功率下的各次超高次谐波电流幅值的预测数据；步骤S4：将步骤S3生成的预测数据和实测值进行误差计算，根据误差计算结果，选取误差最小的性能评价系数R2，选择给定计算精度ε下的R2值拟合曲线作为拟合结果；步骤S5：对步骤S4的最终拟合结果进行分析判断，若得到的预测值与实测值的误差在范围之内，则得到了训练好的神经网络模型。本发明能够预测任意一个超高次谐波源的输出超高次谐波电流特性，以便预先采取必要的治理措施或者更加合适的滤波器进行滤波。
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公开(公告)号：CN110210152A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910494902.8
申请日：2019-06-06
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种超高次谐波源建模方法，包括步骤S1：提供任一时间段内的不同功率下的超高次谐波电流时间序列数据；步骤S2：利用神经网络算法对步骤S1的数据进行训练；步骤S3：利用神经网络算法生成不同功率下的各次超高次谐波电流幅值的预测数据；步骤S4：将步骤S3生成的预测数据和实测值进行误差计算，根据误差计算结果，选取误差最小的性能评价系数R2，选择给定计算精度ε下的R2值拟合曲线作为拟合结果；步骤S5：对步骤S4的最终拟合结果进行分析判断，若得到的预测值与实测值的误差在范围之内，则得到了训练好的神经网络模型。本发明能够预测任意一个超高次谐波源的输出超高次谐波电流特性，以便预先采取必要的治理措施或者更加合适的滤波器进行滤波。
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公开(公告)号：CN109829652B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910110713.6
申请日：2019-02-12
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种长时间尺度动态谐波责任划分方法，包括以下步骤：步骤S1:采集需划分责任时段内谐波电压监测数据序列和各个用户在用电信息采集系统的平均有功功率计量数据；步骤S2:根据得到的谐波电压监测数据序列和平均有功功率计量数据，计算所有用户的平均有功功率与谐波电压数据的动态相关系数；步骤S3:根据得到的动态相关系数和评价有功功率值，构造动态谐波责任指标，并进行归一化处理；步骤S4:根据归一化后的动态谐波责任指标，构造长期谐波责任指标；步骤S5:根据得到的长期谐波责任指标，进行需划分责任时段内的谐波责任划分。本发明可用于解决用户难以接受短时谐波责任划分结果的问题。
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公开(公告)号：CN109146265A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810876385.6
申请日：2018-08-03
Applicant: 福州大学
CPC classification number: G06Q10/06312 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及一种基于动态规划时间序列相似性的三相不平衡源溯源方法。从电能质量监测系统中获取母线上安装的电能质量监测终端采集的预设时间内的负序电压监测数据，并形成负序电压时间序列数据；从用电信息采集系统中获取母线所供电的所有用户预设时间内的用电有功功率数据，并形成用电有功功率时间序列数据；使用数据标准化方法处理负序电压监测数据和用电有功功率数据，形成负序电压和用电有功功率的标准化时间序列数据；使用基于动态规划原理求解时间序列数据相似性的算法求解每个用户用电有功功率时间序列数据与母线上负序电压时间序列数据的相关性，并进行三相不平衡源溯源。本发明方法能够分析每个用户平均有功功率序列数据与负序电压序列数据的相关性，判断其中相关性最强的用户为三相不平衡源。
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公开(公告)号：CN109146265B
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN201810876385.6
申请日：2018-08-03
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种基于动态规划时间序列相似性的三相不平衡源溯源方法。从电能质量监测系统中获取母线上安装的电能质量监测终端采集的预设时间内的负序电压监测数据，并形成负序电压时间序列数据；从用电信息采集系统中获取母线所供电的所有用户预设时间内的用电有功功率数据，并形成用电有功功率时间序列数据；使用数据标准化方法处理负序电压监测数据和用电有功功率数据，形成负序电压和用电有功功率的标准化时间序列数据；使用基于动态规划原理求解时间序列数据相似性的算法求解每个用户用电有功功率时间序列数据与母线上负序电压时间序列数据的相关性，并进行三相不平衡源溯源。本发明方法能够分析每个用户平均有功功率序列数据与负序电压序列数据的相关性，判断其中相关性最强的用户为三相不平衡源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110208602A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910494547.4
申请日：2019-06-06
Applicant: 福州大学
IPC: G01R23/163
Abstract: 本发明涉及一种利于变压器超高次谐波传递特性计算电路及其计算方法，步骤S1：提供变压器超高次谐波传递特性计算电路的参数；步骤S2：根据基尔霍夫电路定理和频域法分析所述变压器超高次谐波传递特性计算电路得到G(s)的函数；步骤S3：令s＝jω将G(s)的函数转化为G(jω)函数，G(jω)＝α+βj；步骤S4：求|G(jω)|模值的函数， 以频率w为x轴，|G(jω)|为y轴作变压器传递特性图；若在某个频率下得到的阻抗幅值|G(jω)|在10以上，则说明超高次谐波较难通过变压器传递，若在某个频率下得到的阻抗幅值|G(jω)|在0-10之间，则说明在这个频率下超高次谐波较容易通过变压器传递；从而找到容易通过变压器的特定频率的超高次谐波，对其进行防治，提高配电网的电能质量。
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公开(公告)号：CN109239456A
公开(公告)日：2019-01-18
申请号：CN201810879919.0
申请日：2018-08-03
Applicant: 福州大学
IPC: G01R23/16 , G06F16/2458 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于动态规划时间序列相似性算法的谐波溯源方法，其包括：从电能质量监测系统中获取某条母线上装的电能质量监测终端采集的一段时间内的谐波电压监测数据；从用电信息采集系统中获取此条母线所供电的所有用户的此时段内的用电有功功率数据；使用数据标准化方法处理谐波电压监测数据和用电有功功率数据；使用基于动态规划原理求解时间序列数据相似性的算法求解每个用户用电有功功率序列数据与公共连接点谐波电压序列数据的相关性，并进行谐波溯源。本发明充分挖掘大量部署的智能电表数据价值，通过用户用电情况与谐波情况的数据关联分析结果，推断引起谐波问题的可能用户，为准确的谐波责任划分、未来依质定价和精准治理提供依据。
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公开(公告)号：CN109239456B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN201810879919.0
申请日：2018-08-03
Applicant: 福州大学
IPC: G01R23/16 , G06F16/2458 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于动态规划时间序列相似性算法的谐波溯源方法，其包括：从电能质量监测系统中获取某条母线上装的电能质量监测终端采集的一段时间内的谐波电压监测数据；从用电信息采集系统中获取此条母线所供电的所有用户的此时段内的用电有功功率数据；使用数据标准化方法处理谐波电压监测数据和用电有功功率数据；使用基于动态规划原理求解时间序列数据相似性的算法求解每个用户用电有功功率序列数据与公共连接点谐波电压序列数据的相关性，并进行谐波溯源。本发明充分挖掘大量部署的智能电表数据价值，通过用户用电情况与谐波情况的数据关联分析结果，推断引起谐波问题的可能用户，为准确的谐波责任划分、未来依质定价和精准治理提供依据。
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公开(公告)号：CN110208602B
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201910494547.4
申请日：2019-06-06
Applicant: 福州大学
IPC: G01R23/163
Abstract: 本发明涉及一种利于变压器超高次谐波传递特性计算电路及其计算方法，步骤S1：提供变压器超高次谐波传递特性计算电路的参数；步骤S2：根据基尔霍夫电路定理和频域法分析所述变压器超高次谐波传递特性计算电路得到G(s)的函数；步骤S3：令s＝jω将G(s)的函数转化为G(jω)函数，G(jω)＝α+βj；步骤S4：求|G(jω)|模值的函数，以频率w为x轴，|G(jω)|为y轴作变压器传递特性图；若在某个频率下得到的阻抗幅值|G(jω)|在10以上，则说明超高次谐波较难通过变压器传递，若在某个频率下得到的阻抗幅值|G(jω)|在0‑10之间，则说明在这个频率下超高次谐波较容易通过变压器传递；从而找到容易通过变压器的特定频率的超高次谐波，对其进行防治，提高配电网的电能质量。
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公开(公告)号：CN109829652A
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201910110713.6
申请日：2019-02-12
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明涉及一种长时间尺度动态谐波责任划分方法，包括以下步骤：步骤S1:采集需划分责任时段内谐波电压监测数据序列和各个用户在用电信息采集系统的平均有功功率计量数据；步骤S2:根据得到的谐波电压监测数据序列和平均有功功率计量数据，计算所有用户的平均有功功率与谐波电压数据的动态相关系数；步骤S3:根据得到的动态相关系数和评价有功功率值，构造动态谐波责任指标，并进行归一化处理；步骤S4:根据归一化后的动态谐波责任指标，构造长期谐波责任指标；步骤S5:根据得到的长期谐波责任指标，进行需划分责任时段内的谐波责任划分。本发明可用于解决用户难以接受短时谐波责任划分结果的问题。
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