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公开(公告)号:CN118503452A
公开(公告)日:2024-08-16
申请号:CN202410775789.1
申请日:2024-06-17
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 厦门大学 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明提出了基于图节点采样与大语言模型的配电网故障归因分析方法,包括如下步骤:步骤一、设计多维度故障本体,用于指导故障数据的结构化;步骤二、构建知识图谱,用于存储和表示配电网中的故障信息;步骤三、集成大语言模型LLM,用于处理和分析故障信息;步骤四、使用基于强化学习的节点选择算法,从知识图谱中选择与当前分析任务最相关的节点,并将这些节点信息提供给大语言模型以增强其诊断预测能力;步骤五、通过精选的节点抽样,利用知识图谱与大型语言模型的集成来优化故障分析的精确性和效率。本发明利用强化学习动态选择关键信息节点,来增强大语言模型的故障分析能力。提高了故障诊断的准确性和效率,同时优化了系统的适应性和灵活性。
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公开(公告)号:CN117370633A
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202311506516.9
申请日:2023-11-13
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 厦门大学 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06F16/951 , G06F16/953 , G06F16/36 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N5/022
Abstract: 本发明涉及一种基于事件框架模板的配网故障单事件图谱构建方法。本体层面采用事件框架模板模型自顶向下初步进行事件图谱本体构建,再从语义分析出发对事件图谱本体进行补全,最后通过数据映射和结构映射从实例层面构建事件图谱。首先对故障单结构化数据进行预处理;其次设计了一套事件图谱领域本体构建规范化方法;然后,按照该方法指导配电网故障事件图谱本体构建;之后对故障单结构化数据进行数据映射和结构映射,构建起配电网故障事件图谱;最后,通过查询和统计分析对事件图谱进行有效性检验。本发明所述方法可以满足配电网故障定位归因和辅助决策的下游应用场景,依靠图结构关联多样性优势,为后续故障定位归因和辅助决策提供一定的帮助。
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公开(公告)号:CN117370568A
公开(公告)日:2024-01-09
申请号:CN202311272913.4
申请日:2023-09-28
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 厦门大学
Abstract: 本发明涉及一种基于预训练语言模型的电网主设备知识图谱补全方法,包括:构建电网设备缺陷知识图谱;将电网设备缺陷知识图谱嵌入到低维向量空间中;结合预训练语言模型和基于结构的模型构建混合知识图谱嵌入模型PLMSM;在PLMSM模型中,输入实体及其补充信息首先被送入预训练语言模型以获取它们的嵌入,这些嵌入与由基于结构的模型生成的嵌入相结合以提高实体补全性能;通过训练集对PLMSM模型进行训练,并通过验证集验证模型的训练结果,选取最佳模型;在训练过程中,采用负采样方法对PLMSM模型进行优化;通过测试集对得到的PLMSM模型进行测试;测试通过的PLMSM模型即可用于实体补全任务。该方法有利于提高实体补全性能,从而提高电力系统的安全稳定性。
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公开(公告)号:CN115759467A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211546981.0
申请日:2022-12-03
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N20/20 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , H02J3/38 , G06F18/23213 , G06F18/24
Abstract: 本发明提供了一种误差修正的分时刻集成学习光伏预测方法,包括以下步骤:步骤1:获取待预测光伏用户在历史近1年的光伏出力数据;步骤2:对出力、气象数据进行异常处理;步骤3:使用GAN算法,将已有的关联气象数据、出力数据组成的向量集进行有效扩充;步骤4:每个用户id,分时刻建模;步骤5:在每个类簇中,分别构建基于3种基模型的集成学习算法模型;步骤6:实现分时刻的误差修正。应用本技术方案可实现精准光伏出力预测的情况下,有效地节约计算资源,节省企业运行成本。
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公开(公告)号:CN111668833A
公开(公告)日:2020-09-15
申请号:CN202010476474.9
申请日:2020-05-29
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种基于特征信号注入与识别的台区拓扑识别方法,对于仅部署了集中器的低压配电台区,在集中器上装设边缘处理单元,在户表HPLC模块内置特征信号发送功能,然后进行台区拓扑识别;对于部署了集中器和边缘物联代理装置的低压配电台区,在配变出线处装设智能断路器,在分支箱进、出线处根据拓扑识别需求装设智能断路器,在表前开关装设智能断路器,在户表HPLC模块内置特征信号发送功能,对集中器进行升级,使其具备时钟同步及时间序列生成功能,然后进行台区拓扑识别。该方法有利于以较低的成本识别台区拓扑。
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公开(公告)号:CN110658389A
公开(公告)日:2020-01-07
申请号:CN201910937562.1
申请日:2019-09-30
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R27/26
Abstract: 本发明涉及一种模块化多电平换流器的子模块电容器容量辨识方法,采集MMC数学模型的桥臂电流信号进行MMC子模块中的电容器电流估计,同时获取MMC子模块电容器电压信号,采用基于卡尔曼滤波的估计算法对电容器电流估计结果以及电容器电压信号进行计算,得到子模块电容器的估计电容值。本发明可以快速在线实现电容器的状态评估。
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公开(公告)号:CN119152424A
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202411166306.4
申请日:2024-08-23
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor: 姚文旭 , 林爽 , 马腾 , 谢炜 , 钱健 , 熊嘉丽 , 林晨翔 , 周晨曦 , 李扬笛 , 杨彦 , 黄建业 , 郑州 , 武欣欣 , 廖飞龙 , 刘冰倩 , 郑琦鸿 , 廖晔
IPC: G06V20/50 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0495
Abstract: 本发明涉及一种电力作业场景元素轻量化检测方法,包括以下步骤:采集电力作业场景图像样本,并对图像样本中的元素进行标注;对电力作业场景图像样本进行预处理;对YOLOv5s模型进行轻量化改进,基于轻量化改进后的YOLOv5s模型构建轻量化电力作业场景元素检测模型;通过预处理后的图像样本对轻量化电力作业场景元素检测模型进行训练,得到训练完成的轻量化电力作业场景元素检测模型;实时采集电力作业场景图像样本,并通过训练完成的轻量化电力作业场景元素检测模型进行元素检测。
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公开(公告)号:CN119049130A
公开(公告)日:2024-11-29
申请号:CN202411186011.3
申请日:2024-08-27
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor: 李扬笛 , 姚文旭 , 林爽 , 钱健 , 马腾 , 林晨翔 , 杨彦 , 熊嘉丽 , 周晨曦 , 黄建业 , 谢炜 , 郑州 , 刘冰倩 , 廖飞龙 , 武欣欣 , 郑琦鸿 , 廖晔
IPC: G06V40/20 , G06V10/20 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06V10/44 , G06N3/092 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及一种基于混合神经网络的电力作业现场安全管控方法及系统,包括以下步骤:在电力作业现场部署若干组图像采集装置,采集电力作业现场图像;对采集的电力作业现场图像进行预处理;将预处理后的作业现场图像输入预训练好的混合神经网络,使用混合神经网络对电力作业现场的典型违章信息进行智能识别;根据识别的典型违章信息对电力作业现场人员发出警示并保存识别的违章信息;电力作业现场管理人员根据识别的违章信息结果,对混合神经网络进行优化。提升了电力作业现场的安全管控水平。
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公开(公告)号:CN118701973A
公开(公告)日:2024-09-27
申请号:CN202410973009.4
申请日:2024-07-19
Applicant: 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变电站吊车与带电体距离的自动预警装置,包括安装框、多个第一固定组件、多个第二固定组件、以及固定安装在安装框外表面的多个超声波传感器和警报器。第一固定组件包括支座、第一螺杆;支座固定连接在安装框第二侧板顶端;第一螺杆贯穿支座并与支座通过螺纹连接;第一螺杆靠近吊钩侧板的一端设有第一压盘,远离吊钩侧板的一端设有第一拧手。第二固定组件包括固定夹板、固定板和第二螺杆;固定板与固定夹板平行设置且固定连接在安装框第三侧板底端;第二螺杆贯穿固定板并与固定板通过螺纹连接;第二螺杆靠近固定夹板的一端设有第二压盘,远离固定夹板的一端设有第二拧手。
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公开(公告)号:CN117853758A
公开(公告)日:2024-04-09
申请号:CN202410008544.6
申请日:2024-01-03
Applicant: 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V20/52
Abstract: 本发明提出一种基于YOLO算法的智能变电站现场监控多目标跟踪方法,利用YOLO算法对所有运动物体进行检测,从而实现快速且准确的目标检测,针对遮挡严重的物体,提出使用AKCF(增强核相关滤波器)来提高算法性能,能够通过最小化目标特征和候选区域特征之间的距离来跟踪目标,从而解决目标严重遮挡的问题。进一步提出基于优先级匹配和基于运动估计的再匹配的两阶段目标关联方法,以增加跟踪的准确性。本发明在多目标跟踪方面具有较高的准确性和鲁棒性,能够应对复杂的实际场景,对于智能变电站的安全监控、缺陷检测等方面具有广阔的应用前景。
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