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申请/专利权人：中国电力科学研究院有限公司
摘要：本发明公开了一种新型电力系统广域电容式电压互感器计量误差检测方法，包括：构建新型电力系统广域变电站集群的拓扑结构，并采集预设时间段内拓扑结构中所有输电线路两端电容式电压互感器的A、B、C三相时序电压数据；根据A、B、C三相时序电压数据计算每条输电线路的一维时序计量误差；采用对称点模式将每条输电线路的一维时序计量误差转换成二维时频图，生成不同误差的对称点模式图谱；根据不同误差的对称点模式图谱训练预先构建的深度卷积神经网络模型，生成误差在线识别模型；将采集的新型电力系统广域变电站集群的实时A、B、C三相时序电压数据输入至误差在线识别模型，输出新型电力系统广域变电站集群的计量误差预测结果。
主权项：1.一种新型电力系统广域电容式电压互感器计量误差检测方法，其特征在于，包括：构建新型电力系统广域变电站集群的拓扑结构，并采集预设时间段内所述拓扑结构中所有输电线路两端电容式电压互感器的A、B、C三相时序电压数据，其中所述A、B、C三相时序电压数据包括电压幅值时序数据和电压相位时序数据；采用欧式距离方法根据所述A、B、C三相时序电压数据计算每条所述输电线路的一维时序计量误差，其中所述一维时序计量误差包括：幅值时序计量误差和相位时序计量误差；采用对称点模式将每条所述输电线路的所述一维时序计量误差转换成二维时频图，生成不同误差的对称点模式图谱，其中所述对称点模式图谱包括：幅值距离特征图谱以及相位距离特征图谱；根据不同误差的所述对称点模式图谱训练预先构建的深度卷积神经网络模型，生成误差在线识别模型，其中所述深度卷积神经网络模型为将L1注意力应用于Resnet50网络结构建立的Resnet50-L1M网络结构；将采集的所述新型电力系统广域变电站集群的实时A、B、C三相时序电压数据输入至所述误差在线识别模型，输出所述新型电力系统广域变电站集群的计量误差预测结果。
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