龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：合肥工业大学
摘要：本发明公开了一种基于有限µPMU数据驱动的配电网故障测距方法及系统，方法包括：构造配电网的拓扑图，获取拓扑图的邻接矩阵和最短距离矩阵；根据最短距离矩阵，确定µPMU装置和智能电表在配电网节点中的放置位置；采集配电网发生故障时，µPMU装置测量的电压波形序列、智能电表测量的电压值；通过离散小波变换将电压波形序列分解，获取细节分量和近似分量；将近似分量和智能电表测量的电压值结合，获取故障选线原始电压输入特征矩阵并联合邻接矩阵作为输入，输入至故障选线图卷积神经网络中，获取最优故障线路特征；将细节分量和最优故障线路特征输入至故障测距人工神经网络中，获取故障的位置信息。本发明能解决传统方法中阻抗法故障定位多重估计问题。
主权项：1.一种基于有限µPMU数据驱动的配电网故障测距方法，其特征在于，包括：构造配电网的拓扑图，并获取拓扑图的邻接矩阵和最短距离矩阵；根据归一化后的最短距离矩阵，确定µPMU装置在配电网节点中的放置位置，以及在配电网的其他节点放置智能电表；采集配电网发生故障时，µPMU装置测量的电压波形序列，以及智能电表测量的电压值；通过离散小波变换将µPMU装置测量的电压波形序列分解，获取细节分量和近似分量；将近似分量和智能电表测量的电压值结合，获取故障选线原始电压输入特征矩阵；将细节分量作为故障测距原始电压输入特征矩阵；将故障选线原始电压输入特征矩阵联合邻接矩阵作为输入，输入至故障选线图卷积神经网络中，获取最优故障线路特征；将故障测距原始电压输入特征矩阵和最优故障线路特征作为输入，输入至故障测距人工神经网络中，获取故障的位置信息。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 合肥工业大学 一种基于有限µPMU数据驱动的配电网故障测距方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号