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国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;国网辽宁省电力有限公司;国家电网有限公司王顺江获国家专利权

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龙图腾网获悉国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;国网辽宁省电力有限公司;国家电网有限公司申请的专利双源校核的宽频异动识别系统及检测方法获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN115982660B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-24发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202211736346.9,技术领域涉及:G06F18/2433;该发明授权双源校核的宽频异动识别系统及检测方法是由王顺江;郭祎珅;王铎;刘杨;楚天丰;邱鹏;顾欣然;张莹;张东旭;彭程;刘志远;王彦宇;刘翰儒;杨金哲;杨涵杰;刘晟男;成家璐;田耕设计研发完成,并于2022-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

双源校核的宽频异动识别系统及检测方法在说明书摘要公布了:本发明属于电力系统宽频检测技术领域,尤其涉及一种双源校核的宽频异动识别系统及检测方法。本发明包括:采用拉格朗插值的方法补充SCADA数据进行数据对应,在相邻两量测值间均匀插值,直到实现两源量测数据的匹配,每一个宽频量测值都有与之对应的SCADA量测值;宽频测量值与SCADA量测值插值数据同一节点进行差值计算;利用改进的遗传算法优化后BP神经网络正确数据进行差值训练;将收集到的、已进行对时处理的量测差值输入训练好的模型中,通过输出值即可判断是否存在坏数据;利用特征平滑线校验方法认定宽频装置存在不良数据。本发明能够有效地辨识出两数据源的前端不良数据,计算量小、耗时较短,校核的结果更加可靠。

本发明授权双源校核的宽频异动识别系统及检测方法在权利要求书中公布了:1.双源校核的宽频异动识别检测方法,其特征是:包括以下步骤: 步骤1.采用拉格朗插值的方法补充SCADA数据进行数据对应,在相邻两量测值间均匀插值,直到实现两源量测数据的匹配,每一个宽频量测值都有与之对应的SCADA量测值; 步骤2.宽频测量值与SCADA量测值插值数据同一节点进行差值计算; 步骤3.利用改进的遗传算法优化后的BP神经网络对步骤2的差值进行训练,得到输出模型; 步骤4.将收集到的、已进行对时处理的量测差值输入训练好的模型,通过输出值即可判断是否存在坏数据; 步骤5.再将坏的数据序列,利用特征平滑线校验方法认定宽频装置存在不良数据;校验宽频信号是否跳变,确定宽频装置数据是否存在差错; 所述采用拉格朗插值的方法补充SCADA数据进行数据对应,在相邻两量测值间均匀插值,直到实现两源量测数据的匹配,每一个宽频量测值都有与之对应的SCADA量测值,包括: 对于SCADA量测值中的n个采样点进行,拉格朗插值补充,填补与宽频对比的缺失量; 1; 其中n代表已知的采集点个数,i代表第i个数据,j代表第j个数据,x代表采集点对应的x轴分量,y代表采集点对应的y轴分量,Lx代表所求的缺失量; 所述宽频测量值与SCADA量测值插值数据同一节点进行差值计算,表达式为: 2; 其中:Dti为第i点的差值,为第i个点的宽频测量值,为第i个点的SCADA插值补充值; 所述再将坏的数据序列,利用特征平滑线校验方法认定宽频装置存在不良数据,包括:步骤51.对于宽频数据样品集U,计算出宽频信号数据在同一时刻的最大值与最小值: 12; 上式中,Xmax为宽频信号数据在同一时刻的最大值,Xmin宽频信号数据在同一时刻的最小值,……为采集数据在同一周期中的最大值,……为采集数据在同一周期的最小值; 步骤52.通过对比提取得到特征曲线: 13; 上式中,Xd为特征曲线,Xd1……Xd200为构成特征曲线的200个值; 步骤53.与历史数据的电流、电压或谐波最大最小值,计算历史数据域的上下限: 14; 上式中,、均为允许变化阈值的无量纲值,为xd的第i个值,i为第i个点; 步骤54.计算电流、电压或谐波数据可行域的上下限: 15; 上式中,为可行域上限,为可行域下限,Kt为允许变化的阈值系数,与均为允许变化阈值的无量纲值,i为i为第i个点; 利用计算出的可行域上下限形成电流、电压或谐波数据的可行域矩阵,宽频信号的可行域矩阵为: 16; 可行域矩阵的每一列元素[,]代表该和均为[-K1,+Ki]之间的无量纲值;在异常数据识别时,对于待测数据,当中第i个分量满足≤时,计算待检数据上限: 17; 上式中,为待检数据上限,xnew,i为第i个分量; 当中第i个分量满足≥时,计算待检数据下限: 18。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;国网辽宁省电力有限公司;国家电网有限公司,其通讯地址为:110006 辽宁省沈阳市和平区四平街39-7号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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