CN112763846B - 基于多数据源信息融合的配电线路智能停电判断方法 - Google Patents
基于多数据源信息融合的配电线路智能停电判断方法 Download PDFInfo
- Publication number
- CN112763846B CN112763846B CN202011540659.8A CN202011540659A CN112763846B CN 112763846 B CN112763846 B CN 112763846B CN 202011540659 A CN202011540659 A CN 202011540659A CN 112763846 B CN112763846 B CN 112763846B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- line
- power
- power outage
- information
- power failure
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Active
Links
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G01—MEASURING; TESTING
- G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
- G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
- G01R31/08—Locating faults in cables, transmission lines, or networks
- G01R31/088—Aspects of digital computing
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
- Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
- Y04S10/00—Systems supporting electrical power generation, transmission or distribution
- Y04S10/50—Systems or methods supporting the power network operation or management, involving a certain degree of interaction with the load-side end user applications
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Mathematical Physics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Remote Monitoring And Control Of Power-Distribution Networks (AREA)
- Supply And Distribution Of Alternating Current (AREA)
Abstract
本申请公开了基于多数据源信息融合的配电线路智能停电判断方法,包括:获取电网设备台账数据、配变与线路对应关系以及电网拓扑信息;构建变电站‑线路‑配变的站线变对应关系;采集线路的电流跌落情况、线路所带配变停电情况等停电特征信息并鉴别线路停电事件;采集线路告警信息和报送停电信息并对线路停电事件进行停电分类判断;根据线路停电时段内所带配变的停电占比及电网拓扑信息确定线路停电范围;根据停电特征信息、停电分类及停电范围计算停电事件类型对应的停电指标,针对性开展线路停电治理工作。本发明基于大数据分析及多数据源信息融合,提高了配电线路停电监测的准确性,有利于针对性开展频繁停电线路治理工作。
Description
技术领域
本发明属于配电系统技术领域,涉及一种基于多数据源信息融合的配电线路智能停电判断方法。
背景技术
配电网位于电网末端,直接关系到用户的用电体验。由于配电网“点多、面广、设备多”的特点,若不明确配电线路停电情况会给配电线路停电的防治管控和精准治理带来困难。
传统的配电线路停电判断方法只依靠单一系统数据源,判断停电准确性低,未充分考虑用户转供负荷、线路出站第一号杆安装开关等问题,亟需从用户供电可靠性角度出发制定基于多数据源信息融合的可靠的配电线路停电判断方法。
发明内容
为解决现有技术中的不足,本申请提供一种基于多数据源信息融合的配电线路智能停电判断方法,基于多数据源信息融合,从用户供电可靠性角度出发进行配电线路停电判断,可提高配电线路停电判断准确率。
为了实现上述目标,本申请采用如下技术方案:
一种基于多数据源信息融合的配电线路智能停电判断方法,所述方法包括以下步骤:
步骤1:获取电网设备台账数据、配变与线路对应关系以及电网拓扑信息;
步骤2:根据电网设备台账数据、配变与线路对应关系以及电网拓扑信息构建变电站-线路-配变的站线变对应关系;
步骤3:采集线路的电流跌落情况、线路所带配变停电情况等停电特征信息;
步骤4:根据线路电流跌落情况和线路所带配变停电情况等停电特征信息,鉴别线路停电事件;
步骤5:采集线路告警信息和报送停电信息;
步骤6:根据线路告警信息和报送停电信息,对线路停电事件进行停电分类判断;
步骤7:根据线路停电时段内所带配变的停电占比及电网拓扑信息确定线路停电范围;
步骤8:根据停电特征信息、停电分类及停电范围计算停电事件类型对应的停电指标,所述停电指标用于针对性开展线路停电治理工作。
本发明进一步包括以下优选方案:
优选地,步骤1具体包括:从电力生产管理系统中获取公用设备台账数据以及公用配变与线路对应关系,从GIS系统中获取电网拓扑信息,从营销业务应用系统中获取专用设备台账数据以及专用配变与线路对应关系;
所述公用设备包括公用线路、公用配变;所述专用设备包括专用线路、专用配变;
所述设备台账数据包括线路数据和配变台账数据;
所述线路台账数据包括线路的ID、名称、所属地市、所属变电站和运维单位等信息;
所述配变台账数据包括配变名称、配变ID、所属线路和运维单位等信息;
所述电网拓扑信息包括变电站、线路、配变、开关、杆塔等设备的电网拓扑信息。
优选地,步骤2具体为:利用从电力生产管理系统和营销业务应用系统中获取的配变与线路对应关系,根据电网拓扑构建变电站-线路-配变的对应关系。
优选地,步骤3具体包括:
通过电网调度自动化D5000系统采集线路电流跌落情况;
通过用电信息采集系统采集线路所带配变停电情况,即:根据电力生产管理系统和营销业务应用系统中的配变与线路对应关系以及用电信息采集系统采集的配变停电信息,确定线路电流跌落时段内线路所带配变的停电占比。
优选地,步骤4所述根据线路电流跌落情况和线路所带配变停电情况的停电特征信息,鉴别线路停电事件,具体的鉴别方法为:
若线路电流跌落满足由10A及以上跌落至2A及以下且持续时长超过30分钟,且在线路电流跌落时段内,50%及以上线路所带配变发生停电,即由用电信息采集系统采集的配变三相电压、电流及有功、无功功率均为空或者零,满足以上所有条件则判断为线路停电,否则不计入线路停电事件。
优选地,步骤5具体为:通过电网调度自动化D5000系统采集线路告警信息;
所述线路告警信息包括线路过流、速断或事故分闸等信息;
所述报送停电信息分为报送预安排停电信息和报送故障停电信息;
所述报送预安排停电信息为真实发生预安排停电前运维人员报送为预安排停电的停电信息;
预安排停电分为计划停电、临时停电和停限电;
所述报送故障停电信息为真实发生故障停电后运维人员报送为故障停电的停电信息。
优选地,步骤6具体为:首先对报送停电信息进行判断,若报送停电信息为预安排停电信息,则停电分类判断结果为预安排停电,若报送停电信息为故障停电信息则停电分类判断结果为故障停电,既不是报送为预安排停电也不是报送为故障停电的停电事件通过参考变电站事故信号辅助判断停电分类;
若接收到变电站事故信号中的线路告警信息,则停电分类判断结果为故障停电,否则停电分类判断结果为待确认停电,待确认停电由运维人员人工确定停电分类。
优选地,步骤7具体为:根据电力生产管理系统和营销业务应用系统中的线变对应关系以及用电信息采集系统采集的配变电气量信息,确定线路停电时段内线路所带配变的停电情况,结合GIS电网拓扑信息确定线路停电范围。
优选地,步骤8中,结合配变停电时间,计算各类型停电事件对应的停电指标,包括全口径停电率、全口径停电时户数;
所述全口径停电包含故障停电和预安排停电,全口径停电率为统计区域范围内每百条线路平均停电次数,具体计算公式为:
全口径停电时户数为单条线路停电时间段内,线下配变停电时长的累加。
本申请所达到的有益效果:
本申请基于大数据分析及多数据源信息融合,采用计算机信息化手段,提高配电线路停电监测的准确性,有利于针对性开展频繁停电线路治理工作,减少频繁停电投诉,提高供电可靠性。
附图说明
图1是本发明基于多数据源信息融合的配电线路停电判断方法流程示意图;
图2为本发明基于多数据源信息融合的配电线路停电判断方法实施例流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本申请作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案,而不能以此来限制本申请的保护范围。
本发明的一种基于多数据源信息融合的配电线路智能停电判断方法,从pms2.0系统中获取公用设备台账数据信息以及线变对应关系,从GIS系统中获取电网拓扑信息,从电力营销系统中获取专用设备台账数据信息以及线变关系;根据公用和专用设备台账数据、pms2.0系统中的线路与公变对应关系以及电力营销系统中的线路与专变对应关系构建变电站-线路-配变的对应关系;根据多系统多源数据综合判定线路停电信息;根据所述停电信息及电网拓扑信息判定线路停电范围;根据所述停电信息及停电范围计算停电指标,根据停电指标针对性开展线路停电治理工作。
如图1-图2所示,本发明的一种基于多数据源信息融合的配电线路智能停电判断方法,包括以下步骤:
步骤1:获取电网设备台账数据、配变与线路对应关系以及电网拓扑信息;
具体的,包括从电力生产管理系统(pms2.0系统)中获取公用设备台账数据以及公用配变与线路对应关系,从GIS系统中获取电网拓扑信息,从营销业务应用系统中获取专用设备台账数据以及专用配变与线路对应关系;
所述GIS系统为地理信息系统,Geographic Information System或Geo-Information system,简称GIS;
所述公用设备包括公用线路、公用配变等;所述专用设备包括专用线路、专用配变等;
所述设备台账数据包括线路数据和配变台账数据;
所述线路台账数据包括线路的ID、名称、所属地市、所属变电站、运维单位等信息;
所述配变台账数据包括配变名称、配变ID、所属线路、运维单位等信息;
所述电网拓扑信息包括变电站、线路、配变、开关、杆塔等设备的电网拓扑信息等。
具体实施时,可选择特定线路,如10千伏线路。
步骤2:根据电网设备台账数据、配变与线路对应关系以及电网拓扑信息构建变电站-线路-配变的站线变对应关系;
即利用从电力生产管理系统和营销业务应用系统中获取的配变与线路对应关系等信息,根据电网拓扑构建变电站-线路-配变的对应关系。
步骤3:采集线路的电流跌落情况、线路所带配变停电情况等停电特征信息;
具体的,通过电网调度自动化D5000系统采集线路电流跌落情况;
通过用电信息采集系统采集线路所带配变停电情况,即:根据电力生产管理系统和营销业务应用系统中的配变与线路对应关系以及用电信息采集系统采集的配变停电信息,确定线路电流跌落时段内线路所带配变的停电占比。
步骤4:根据线路电流跌落情况和线路所带配变停电情况的停电特征信息,鉴别线路停电事件;
具体的鉴别方法为:
若线路电流跌落满足由10A及以上(排除掉低负荷线路)跌落至2A及以下且持续时长超过30分钟,且在线路电流跌落时段内,50%及以上线路所带配变发生停电,即由用电信息采集系统采集的配变三相电压、电流及有功、无功功率均为空或者零,满足以上所有条件则判断为线路停电,否则不计入线路停电事件。
瞬时停电、重合闸等时长小于30分钟的用户感知度较低的停电以及低负荷线路(负荷低于10A的线路)正常用电、转供负荷造成的错判停电均可根据上述鉴别条件筛选为不计入停电事件。
步骤5:采集线路告警信息和报送停电信息。
具体的,通过电网调度自动化D5000系统采集线路告警信息;
所述线路告警信息包括线路过流、速断或事故分闸等信息;
通过国网9559业务支持系统采集线路报送停电信息,所述报送停电信息分为报送预安排停电信息和报送故障停电信息;
所述报送预安排停电信息为真实发生预安排停电前运维人员在国网95598业务支持系统中报送为预安排停电的停电信息;
预安排停电分为计划停电、临时停电和停限电;
所述报送故障停电信息为真实发生故障停电后运维人员在国网95598业务支持系统中报送为故障停电的停电信息。
步骤6:根据线路告警信息和报送停电信息,对线路停电事件进行停电分类判断;
具体的,首先对报送停电信息进行判断,若报送停电信息为预安排停电,则停电分类判断结果为预安排停电,若报送停电信息为故障停电,则停电分类判断结果为故障停电,既不是报送为预安排停电也不是报送为故障停电的停电事件通过参考变电站事故信号辅助判断停电分类;
若接收到变电站事故信号中的线路告警信息,则停电分类判断结果为故障停电,否则停电分类判断结果为待确认停电,待确认停电由运维人员人工确定停电分类。
步骤7:根据线路停电时段内所带配变的停电占比及电网拓扑信息确定线路停电范围;
具体的,根据电力生产管理系统和营销业务应用系统中的线变对应关系以及用电信息采集系统采集的配变电气量信息,确定线路停电时段内线路所带配变的停电情况,结合GIS电网拓扑信息确定线路停电范围。
步骤8:根据停电特征信息、停电分类及停电范围计算停电事件类型对应的停电指标,所述停电指标用于针对性开展线路停电治理工作。
具体的,结合配变停电时间,计算各类型停电事件对应的停电指标,包括全口径停电率、全口径停电时户数;
所述全口径停电包含故障停电和预安排停电,全口径停电率为统计区域范围内每百条线路平均停电次数,具体计算公式为:
全口径停电时户数为单条线路停电时间段内,线下配变停电时长的累加。
重点关注单次导致300及以上户数停电的线路停电。
本发明申请人结合说明书附图对本发明的实施示例做了详细的说明与描述,但是本领域技术人员应该理解,以上实施示例仅为本发明的优选实施方案,详尽的说明只是为了帮助读者更好地理解本发明精神,而并非对本发明保护范围的限制,相反,任何基于本发明的发明精神所作的任何改进或修饰都应当落在本发明的保护范围之内。
Claims (7)
1.一种基于多数据源信息融合的配电线路智能停电判断方法,其特征在于:
所述方法包括以下步骤:
步骤1:获取电网设备台账数据、配变与线路对应关系以及电网拓扑信息;
步骤2:根据电网设备台账数据、配变与线路对应关系以及电网拓扑信息构建变电站-线路-配变的站线变对应关系;
步骤3:采集线路的电流跌落情况、线路所带配变停电情况的停电特征信息;
步骤4:根据线路电流跌落情况和线路所带配变停电情况的停电特征信息,鉴别线路停电事件,具体的鉴别方法为:
若线路电流跌落满足由10A及以上跌落至2A及以下且持续时长超过30分钟,且在线路电流跌落时段内,50%及以上线路所带配变发生停电,即由用电信息采集系统采集的配变三相电压、电流及有功、无功功率均为空或者零,满足以上所有条件则判断为线路停电,否则不计入线路停电事件;
步骤5:采集线路告警信息和报送停电信息;
步骤6:根据线路告警信息和报送停电信息,对线路停电事件进行停电分类判断,若接收到变电站事故信号中的线路告警信息,则停电分类判断结果为故障停电,否则停电分类判断结果为待确认停电,待确认停电由运维人员人工确定停电分类;
步骤7:根据线路停电时段内所带配变的停电占比及电网拓扑信息确定线路停电范围;
步骤8:根据停电特征信息、停电分类及停电范围计算停电事件类型对应的停电指标,所述停电指标用于针对性开展线路停电治理工作,具体的:结合配变停电时间,计算各类型停电事件对应的停电指标,包括全口径停电率、全口径停电时户数;
所述全口径停电包含故障停电和预安排停电,全口径停电率为统计区域范围内每百条线路平均停电次数,具体计算公式为:
全口径停电时户数为单条线路停电时间段内,线下配变停电时长的累加。
2.根据权利要求1所述的一种基于多数据源信息融合的配电线路智能停电判断方法,其特征在于:
步骤1具体包括:从电力生产管理系统中获取公用设备台账数据以及公用配变与线路对应关系,从GIS系统中获取电网拓扑信息,从营销业务应用系统中获取专用设备台账数据以及专用配变与线路对应关系;
所述公用设备包括公用线路、公用配变;所述专用设备包括专用线路、专用配变;
所述设备台账数据包括线路数据和配变台账数据;
所述线路台账数据包括线路的ID、名称、所属地市、所属变电站和运维单位信息;
所述配变台账数据包括配变名称、配变ID、所属线路和运维单位信息;
所述电网拓扑信息包括变电站、线路、配变、开关、杆塔设备的电网拓扑信息。
3.根据权利要求1或2所述的一种基于多数据源信息融合的配电线路智能停电判断方法,其特征在于:
步骤2具体为:利用从电力生产管理系统和营销业务应用系统中获取的配变与线路对应关系,根据电网拓扑构建变电站-线路-配变的对应关系。
4.根据权利要求3所述的一种基于多数据源信息融合的配电线路智能停电判断方法,其特征在于:
步骤3具体包括:
通过电网调度自动化D5000系统采集线路电流跌落情况;
通过用电信息采集系统采集线路所带配变停电情况,即:根据电力生产管理系统和营销业务应用系统中的配变与线路对应关系以及用电信息采集系统采集的配变停电信息,确定线路电流跌落时段内线路所带配变的停电占比。
5.根据权利要求1所述的一种基于多数据源信息融合的配电线路智能停电判断方法,其特征在于:
步骤5具体为:通过电网调度自动化D5000系统采集线路告警信息;
所述线路告警信息包括线路过流、速断或事故分闸等信息;
所述报送停电信息分为报送预安排停电信息和报送故障停电信息;
所述报送预安排停电信息为真实发生预安排停电前运维人员报送为预安排停电的停电信息;
预安排停电分为计划停电、临时停电和停限电;
所述报送故障停电信息为真实发生故障停电后运维人员报送为故障停电的停电信息。
6.根据权利要求1或5所述的一种基于多数据源信息融合的配电线路智能停电判断方法,其特征在于:
步骤6具体为:首先对报送停电信息进行判断,若报送停电信息为预安排停电信息,则停电分类判断结果为预安排停电,若报送停电信息为故障停电信息则停电分类判断结果为故障停电,既不是报送为预安排停电也不是报送为故障停电的停电事件通过参考变电站事故信号辅助判断停电分类;
若接收到变电站事故信号中的线路告警信息,则停电分类判断结果为故障停电,否则停电分类判断结果为待确认停电,待确认停电由运维人员人工确定停电分类。
7.根据权利要求6所述的一种基于多数据源信息融合的配电线路智能停电判断方法,其特征在于:
步骤7具体为:根据电力生产管理系统和营销业务应用系统中的线变对应关系以及用电信息采集系统采集的配变电气量信息,确定线路停电时段内线路所带配变的停电情况,结合GIS电网拓扑信息确定线路停电范围。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011540659.8A CN112763846B (zh) | 2020-12-23 | 2020-12-23 | 基于多数据源信息融合的配电线路智能停电判断方法 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202011540659.8A CN112763846B (zh) | 2020-12-23 | 2020-12-23 | 基于多数据源信息融合的配电线路智能停电判断方法 |
Publications (2)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN112763846A CN112763846A (zh) | 2021-05-07 |
CN112763846B true CN112763846B (zh) | 2023-06-27 |
Family
ID=75694810
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202011540659.8A Active CN112763846B (zh) | 2020-12-23 | 2020-12-23 | 基于多数据源信息融合的配电线路智能停电判断方法 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN112763846B (zh) |
Families Citing this family (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN113377835A (zh) * | 2021-06-09 | 2021-09-10 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 基于长短期记忆深度学习网络的配网线路停电鉴别方法 |
CN114509616B (zh) * | 2021-08-26 | 2023-07-14 | 国网河北省电力有限公司石家庄供电分公司 | 一种停电分析到户问题排查方法 |
CN113960411B (zh) * | 2021-10-18 | 2023-10-20 | 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 | 基于多源数据融合的输电线路故障跳闸综合研判方法 |
CN115061013B (zh) * | 2022-08-17 | 2022-12-30 | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 | 基于停电事件大数据分析的低压常见故障研判方法及系统 |
CN115983519B (zh) * | 2023-03-20 | 2023-08-15 | 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 | 一种配电网数字化运维方法、系统及可读存储介质 |
CN117007912B (zh) * | 2023-09-28 | 2023-12-01 | 广东信通通信有限公司 | 配网线路停电分析方法、装置、设备及存储介质 |
Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101596345B1 (ko) * | 2014-12-05 | 2016-02-25 | 김규호 | 스마트 그리드를 이용한 통합 전력 관리 시스템 |
CN110647567A (zh) * | 2019-09-12 | 2020-01-03 | 国网河北省电力有限公司 | 基于末端数据融合的停电计划辅助决策系统 |
Family Cites Families (15)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103150688A (zh) * | 2013-03-21 | 2013-06-12 | 广东电网公司佛山供电局 | 配电网停电方法 |
CN103177401A (zh) * | 2013-03-21 | 2013-06-26 | 广东电网公司佛山供电局 | 配电网故障检修停电方法 |
CN104240139A (zh) * | 2013-06-19 | 2014-12-24 | 国家电网公司 | 基于三维gis的多系统信息融合电网综合可视化方法 |
CN105894172B (zh) * | 2015-11-17 | 2021-10-12 | 国家电网公司 | 一种基于营配融合的联合停电研判方法 |
CN105372534A (zh) * | 2015-12-04 | 2016-03-02 | 国网河南省电力公司电力科学研究院 | 一种多传感器多参量信息智能融合系统 |
FR3050036B1 (fr) * | 2016-04-08 | 2020-06-19 | Commissariat A L'energie Atomique Et Aux Energies Alternatives | Procede de detection de defauts non francs dans un cable par fusion de donnees |
CN106651652A (zh) * | 2016-12-19 | 2017-05-10 | 国电南瑞科技股份有限公司 | 基于电网gis的多业务系统信息融合电网可视化方法 |
JP2019194824A (ja) * | 2018-05-01 | 2019-11-07 | 貴和 神山 | Iso9001及び他マネジメントシステムの融合と組織化 |
CN110045207A (zh) * | 2019-04-26 | 2019-07-23 | 国网上海市电力公司 | 一种基于电网架构和多源数据融合的复杂故障诊断方法 |
CN110334740A (zh) * | 2019-06-05 | 2019-10-15 | 武汉大学 | 人工智能推理融合的电力设备故障检测定位方法 |
CN110635477B (zh) * | 2019-09-30 | 2023-05-09 | 国网宁夏电力有限公司 | 一种基于多系统融合的配网故障研判方法、装置及系统 |
CN110766331A (zh) * | 2019-10-28 | 2020-02-07 | 广西电网有限责任公司南宁供电局 | 一种供电可靠性数据分析辅助方法 |
CN110879327B (zh) * | 2019-12-06 | 2021-08-10 | 国家电网有限公司 | 一种多元数据融合10kv线路监测方法 |
CN112085233A (zh) * | 2020-09-21 | 2020-12-15 | 国网河南省电力公司商丘供电公司 | 基于站域bim数据融合多源信息的电力数字信息模型 |
CN112083292B (zh) * | 2020-10-26 | 2023-09-05 | 积成电子股份有限公司 | 一种基于多源非健全信息融合的配电网主动故障研判方法 |
-
2020
- 2020-12-23 CN CN202011540659.8A patent/CN112763846B/zh active Active
Patent Citations (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
KR101596345B1 (ko) * | 2014-12-05 | 2016-02-25 | 김규호 | 스마트 그리드를 이용한 통합 전력 관리 시스템 |
CN110647567A (zh) * | 2019-09-12 | 2020-01-03 | 国网河北省电力有限公司 | 基于末端数据融合的停电计划辅助决策系统 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN112763846A (zh) | 2021-05-07 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN112763846B (zh) | 基于多数据源信息融合的配电线路智能停电判断方法 | |
CN109995145A (zh) | 一种基于智能配变终端的低压配电网故障主动研判方法 | |
CN112187518B (zh) | 智能融合终端台区拓扑识别方法及系统 | |
CN108287294B (zh) | 基于停电配变和拓扑分析的配电网故障区域快速辨识方法 | |
CN111162608A (zh) | 一种基于关联分析的配电变压器台区拓扑识别与校验方法 | |
CN103607042B (zh) | 面向城郊长架空线路故障指示器的配电网故障处理方法 | |
CN111682534B (zh) | 一种配电网馈线批量转供方案分析的方法 | |
CN109412273B (zh) | 一种基站电源远程监管系统 | |
CN109472476B (zh) | 一种停电识别分析方法及系统 | |
CN106651652A (zh) | 基于电网gis的多业务系统信息融合电网可视化方法 | |
CN111579917A (zh) | 一种低压配电网故障定位系统与方法 | |
CN111352028A (zh) | 一种塑壳断路器及线损分析方法 | |
CN110825834A (zh) | 一种计量自动化终端数据与gis系统配变关联匹配的方法、系统和可读存储介质 | |
CN103872770A (zh) | 一种基于接线模式的不同供电区域的馈线自动化配置方法 | |
CN112994239A (zh) | 一种智能电网低压配电台区监控系统 | |
Zhichun et al. | Topology identification method of low voltage distribution network based on data association analysis | |
CN110048413B (zh) | 一种地区新能源发电的碳减排计算方法及系统 | |
CN109767108A (zh) | 一种电力调度系统线路状态精准分析方法 | |
CN112766636B (zh) | 基于用电信息采集终端采集电气量信息的配变停电判断方法 | |
CN212483779U (zh) | 一种塑壳断路器装置 | |
CN110749802B (zh) | 低压配电网的故障定位方法和系统 | |
CN104537571A (zh) | 一种基于gis 的电力调度数据图形化展示方法 | |
CN109980787B (zh) | 一种基于配网实时数据和设备拓扑的故障区间定位的方法 | |
CN103545805A (zh) | 一种基于模型化的铁路电力供电臂监控方法 | |
CN114722340B (zh) | 一种配电网停电范围分析方法 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
GR01 | Patent grant | ||
GR01 | Patent grant |