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龍圖騰網(wǎng)獲悉鑫琪(蘇州)新能源科技有限公司申請(qǐng)的專利基于源網(wǎng)荷儲(chǔ)一體化的電力在線故障檢測(cè)方法及電子設(shè)備獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120405327B 。

龍圖騰網(wǎng)通過(guò)國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-26發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510919544.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01R31/08；該發(fā)明授權(quán)基于源網(wǎng)荷儲(chǔ)一體化的電力在線故障檢測(cè)方法及電子設(shè)備是由曹飛;李賀雨;王明;陳海燕設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-07-04向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本基于源網(wǎng)荷儲(chǔ)一體化的電力在線故障檢測(cè)方法及電子設(shè)備在說(shuō)明書(shū)摘要公布了：本發(fā)明涉及電力技術(shù)領(lǐng)域，更具體地說(shuō)，涉及基于源網(wǎng)荷儲(chǔ)一體化的電力在線故障檢測(cè)方法及電子設(shè)備，用于解決現(xiàn)有技術(shù)不能提供精確的系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估，不利于后續(xù)進(jìn)行準(zhǔn)確檢測(cè)和定位故障，不利于后續(xù)動(dòng)態(tài)調(diào)整儲(chǔ)能策略以優(yōu)化系統(tǒng)穩(wěn)定性的問(wèn)題；本發(fā)明通過(guò)處理多維度數(shù)據(jù)，提供精確的系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)評(píng)估，利用迭代算法獲得高精度的電壓幅值和相角估計(jì)，適用于傳統(tǒng)組件及儲(chǔ)能和新能源設(shè)備，能準(zhǔn)確檢測(cè)和定位故障，動(dòng)態(tài)調(diào)整儲(chǔ)能策略以優(yōu)化系統(tǒng)穩(wěn)定性，并通過(guò)加權(quán)殘差增強(qiáng)抗噪聲能力，選擇合適的時(shí)間步長(zhǎng)更新儲(chǔ)能電量，簡(jiǎn)化復(fù)雜計(jì)算，特別適合源網(wǎng)荷儲(chǔ)一體化系統(tǒng)，顯著提升管理效率和運(yùn)行可靠性。

本發(fā)明授權(quán)基于源網(wǎng)荷儲(chǔ)一體化的電力在線故障檢測(cè)方法及電子設(shè)備在權(quán)利要求書(shū)中公布了：1.基于源網(wǎng)荷儲(chǔ)一體化的電力在線故障檢測(cè)方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟一：采集源網(wǎng)荷儲(chǔ)一體化電力系統(tǒng)的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)采集的運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理操作； 步驟二：基于采集的運(yùn)行數(shù)據(jù)，對(duì)電力系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)估計(jì)，獲得系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)的精確估計(jì)值； 步驟三：基于狀態(tài)估計(jì)的結(jié)果，檢測(cè)電力系統(tǒng)中是否發(fā)生故障； 步驟三檢測(cè)電力系統(tǒng)中是否發(fā)生故障的具體過(guò)程如下： 獲取電力系統(tǒng)狀態(tài)估計(jì)值，包括：各個(gè)節(jié)點(diǎn)的電壓幅值和相角估計(jì)值，各條支路的潮流估計(jì)值，儲(chǔ)能設(shè)備的充放電狀態(tài)估計(jì)值； 獲取實(shí)時(shí)測(cè)量值，包括：各個(gè)節(jié)點(diǎn)的電壓幅值和相角測(cè)量值，各條支路的潮流測(cè)量值，儲(chǔ)能設(shè)備的充放電狀態(tài)測(cè)量值； 計(jì)算狀態(tài)估計(jì)值與實(shí)時(shí)測(cè)量值之間的殘差，對(duì)于每種類型的測(cè)量值，計(jì)算其對(duì)應(yīng)的殘差： ，； ，； ； 由于不同測(cè)量值的精度不同，需要對(duì)殘差進(jìn)行加權(quán)處理，權(quán)重矩陣W的元素與測(cè)量值的方差成反比：，其中是第k個(gè)測(cè)量的方差； 加權(quán)殘差為：，其中r是殘差向量，包含所有類型的殘差； 計(jì)算加權(quán)殘差的平方和：，如果超過(guò)預(yù)設(shè)的閾值，則表明電力系統(tǒng)發(fā)生了故障，其中為顯著性水平； 步驟四：利用狀態(tài)估計(jì)結(jié)果和故障檢測(cè)結(jié)果進(jìn)行故障定位，確定故障發(fā)生的位置； 步驟四確定故障發(fā)生的位置的具體過(guò)程如下： 獲取電力系統(tǒng)歷史狀態(tài)估計(jì)結(jié)果和歷史故障檢測(cè)結(jié)果，從中獲取故障前狀態(tài)估計(jì)結(jié)果：包含所有節(jié)點(diǎn)電壓、支路潮流、和儲(chǔ)能狀態(tài)，從中獲取故障后狀態(tài)估計(jì)結(jié)果：包含故障發(fā)生后同一時(shí)刻的節(jié)點(diǎn)電壓估計(jì)值、支路潮流估計(jì)值、和儲(chǔ)能狀態(tài)估計(jì)值； 計(jì)算所有節(jié)點(diǎn)故障前后狀態(tài)估計(jì)值的差值： ； 將每個(gè)節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)電壓變化差值、支路潮流變化差值和以及儲(chǔ)能狀態(tài)變化差值組合構(gòu)建故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)矩陣GFJ，將所有節(jié)點(diǎn)的故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)矩陣GFJ作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸入，并將每個(gè)節(jié)點(diǎn)的故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)矩陣GFJ所對(duì)應(yīng)的發(fā)生故障的風(fēng)險(xiǎn)概率值作為機(jī)器學(xué)習(xí)模型的輸出，以發(fā)生故障的風(fēng)險(xiǎn)概率值為預(yù)測(cè)目標(biāo)，以最小化所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)誤差之和作為訓(xùn)練目標(biāo)，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，直至預(yù)測(cè)誤差之和達(dá)到收斂時(shí)停止訓(xùn)練，得到節(jié)點(diǎn)故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型，節(jié)點(diǎn)故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的表達(dá)公式為: ； 其中λ1、λ2、λ3以及λ4均為回歸系數(shù)，η表示誤差項(xiàng)； 當(dāng)檢測(cè)到電力系統(tǒng)發(fā)生故障時(shí)，立即獲取電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果，對(duì)電力系統(tǒng)實(shí)時(shí)狀態(tài)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行處理后將其輸入節(jié)點(diǎn)故障風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型中，獲取所有節(jié)點(diǎn)發(fā)生故障的實(shí)時(shí)風(fēng)險(xiǎn)概率值，其中風(fēng)險(xiǎn)概率值最大值所對(duì)應(yīng)的節(jié)點(diǎn)即為故障發(fā)生的位置； 步驟五：根據(jù)故障檢測(cè)結(jié)果和故障定位結(jié)果，對(duì)儲(chǔ)能系統(tǒng)的運(yùn)行進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整。

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