广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司汕头供电局王玉姬获国家专利权
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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司汕头供电局申请的专利配电网的故障处理方法、装置、电子设备及介质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:CN115796053B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-19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:202211725297.9,技术领域涉及:G06F30/27;该发明授权配电网的故障处理方法、装置、电子设备及介质是由王玉姬;林裕新;罗滨;杨炜楠;王腾;余远泽;雷歌琳;黄子建;王德中;蔡依麟;唐康康;黄蕴青;廖悦凯设计研发完成,并于2022-12-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本配电网的故障处理方法、装置、电子设备及介质在说明书摘要公布了:本发明公开了一种配电网的故障处理方法、装置、电子设备及介质,该方法包括:获取更新后的配电网的馈线组图集及馈线组图集的图模文件,其中,馈线组图集中包括:馈线组环网图及馈线单线图;当图模文件满足图模验证条件时,确定馈线组环网图的配电网层级信息及对应的自动化模式信息;根据配电网层级信息、自动化模式信息及预设的机器学习模型,对配电网的故障进行故障定位及隔离。通过改进后的基于配电网全联络拓扑关系的馈线组环网图,优化了配电网拓扑层级关系,根据优化的故障定位隔离功能,同时兼容主站集中型和主站就地协同式的启动流程,更有利于配调人员全盘了解配电网网架结构及全盘运行状况,实现了配电主站自愈功能的智能化。
本发明授权配电网的故障处理方法、装置、电子设备及介质在权利要求书中公布了:1.一种配电网的故障处理方法,其特征在于,包括: 获取更新后的配电网的馈线组图集及所述馈线组图集的图模文件,其中,所述馈线组图集中包括:馈线组环网图及馈线单线图;其中,所述馈线组环网图显示有主干层的设备及其内部接线图,以及分支层的首开关、联络开关、双电源用户的进线开关和分布式电源并网点开关; 当所述图模文件满足图模验证条件时,确定所述馈线组环网图的配电网层级信息及对应的自动化模式信息;其中,所述图模验证条件为对所述图模文件中数据是否正确而设定的验证条件; 根据所述配电网层级信息及所述自动化模式信息,当所述配电网中的故障分支层满足告警分闸条件时,确定所述配电网的故障类型为分支层级故障; 当第一故障主干层中的所有配电终端均为主站集中型并且满足故障条件时确定所述故障类型为第一主层级故障; 当第二故障主干层中的部分配电终端为同一种就地控制型时,确定所述故障类型为第二主层级故障; 根据所述故障类型,确定配电网的故障处理方式; 根据所述故障处理方式及机器学习模型,对所述故障进行故障定位及隔离;其中,将故障对应的馈线单线图或馈线组环网图输入至机器学习模型中,进而通过机器学习模型对所述故障进行故障定位及隔离; 其中,所述确定所述馈线组环网图的配电网层级信息及对应的自动化模式信息,包括: 对所述馈线组环网图进行解析,按照绘制所述馈线组环网图时设定的区分标识,确定所述配电网的配电网主干层及配电网分支层; 将所述配电网主干层及所述配电网分支层作为所述配电网层级信息; 根据所述配电网主干层的配电终端,确定所述自动化模式信息; 其中,当故障类型为分支层级故障时,所述根据所述故障处理方式及机器学习模型,对所述故障进行故障定位及隔离,包括: 获取所述故障分支层对应的目标馈线单线图; 通过所述机器学习模型对所述故障分支层中的告警配电终端及告警信息进行分析,得到第一故障区段; 在所述目标馈线单线图中按照预设标识方式,对所述第一故障区段进行故障标识; 其中,当故障类型为第一主层级故障时,所述根据所述故障处理方式及机器学习模型,对所述故障进行故障定位及隔离,包括: 获取所述第一故障主干层对应的第一目标环网图; 通过所述机器学习模型对所述第一故障主干层中的故障告警信号进行分析,得到第二故障区段及故障点; 在所述第一目标环网图中按照预设标识方式,对所述第二故障区段进行故障标识,断开所述故障点前后的开关; 其中,当故障类型为第二主层级故障时,所述根据所述故障处理方式及机器学习模型,对所述故障进行故障定位及隔离,包括: 获取所述第二故障主干层对应的第二目标环网图; 根据所述第二目标环网图,确定已就地隔离的初步定位区段; 通过所述机器学习模型对所述初步定位区段中其他集中型终端的其他故障告警信号进行分析,得到第三故障区段、故障上游的第一最小边界开关及故障下游的第二最小边界开关; 在所述第二目标环网图中按照预设标识方式,对所述第三故障区段进行故障标识,对所述第一最小边界开关及所述第二最小边界开关进行隔离控制。
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