公开(公告)号：CN116644733A

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202310593941.X

申请日：2023-05-24

Applicant: 国家电网有限公司 ,  国网智能电网研究院有限公司 ,  北京中电普华信息技术有限公司 ,  华北电力大学

Inventor： 郑倩 ,  雍怡博 ,  杨强 ,  陈恭 ,  袁葆 ,  王军 ,  钟天齐 ,  姜海东 ,  张涛 ,  王倩 ,  孙丽丽 ,  张莹 ,  管王宁 ,  李澳澳 ,  王思宁

IPC: G06F40/194 ,  G06F40/295 ,  G06F40/30 ,  G06F16/36

Abstract: 本发明公开了一种基于知识表示学习的电力标准条款差异识别方法及系统。方法包括：(1)获取电力标准条款知识图谱，根据实体名称检索出需要识别差异的标准条款信息，包括条款所在的文件编码、文件名称、目录、条款内容；(2)利用不确定性知识表示学习模型获取知识图谱中实体及关系的表示向量；(3)根据条款内容，利用基于深度学习的文本相似度计算模型计算两个标准条款的句子语义相似度；(4)在两个标准条款的句子语义相似度高于第一阈值的情况下，利用条款差异识别模型，求解两个标准条款的三元组相似度，实现条款差异识别。本发明可以快速、准确地定位条款内容差异并给出差异点精准提示，能够为电力设备标准条款统一提供技术支撑。

公开(公告)号：CN106356876B

公开(公告)日：2019-01-25

申请号：CN201610810749.1

申请日：2016-09-08

Applicant: 国网吉林省电力有限公司延边供电公司 ,  华北电力大学

Inventor： 刘文斌 ,  刘连光 ,  明晓航 ,  廖烨 ,  慕锟 ,  闫铭 ,  杨乃辉 ,  肖焕春 ,  王军

IPC: H02J3/26

公开(公告)号：CN103500364A

公开(公告)日：2014-01-08

申请号：CN201310429678.7

申请日：2013-09-18

Applicant: 广州供电局有限公司 ,  华北电力大学

Inventor： 王劲 ,  黄慧红 ,  许中 ,  崔晓飞 ,  马智远 ,  马素霞 ,  王军 ,  刘宇 ,  苏卫卫 ,  李丝媛 ,  陈国炎 ,  杜堉榕 ,  覃煜 ,  栾乐 ,  方建

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06

Abstract: 一种电能质量稳态指标预测方法和系统，获取已监测到的预设时间段内的历史数据，根据历史有功功率，利用时间序列算法计算预测时间段内的有功功率，得到预测有功功率。根据预测有功功率和历史数据，采用回归分析法计算预测时间段内的电能质量稳态指标数据，得到预测电能质量稳态指标数据。由于电网的有功功率相对比较稳定，根据历史有功功率利用时间序列算法对预测时间段内的有功功率进行预测，得到预测有功功率。然后根据预测有功功率和历史数据，利用回归分析法计算预测电能质量稳态指标数据，准确度高，可有效对电能质量稳态指标进行预测，为电网的安全运行提供保障，避免电能质量问题造成的影响。

公开(公告)号：CN111027569A

公开(公告)日：2020-04-17

申请号：CN201911066306.6

申请日：2019-11-04

Applicant: 华北电力大学(保定) ,  国网河北省电力有限公司检修分公司

Inventor： 刘云鹏 ,  陈同凡 ,  梁利辉 ,  裴少通 ,  武建华 ,  尹子会 ,  王军 ,  赵志刚 ,  康淑丰 ,  闫敏 ,  刘海峰

IPC: G06K9/46 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开了一种基于红外图像的劣化绝缘子识别诊断方法及其装置，包括以下步骤：获取绝缘子红外图谱数据库；对红外图谱数据库中的全部图像进行预处理，将图像的大小调整为同一尺寸；从预处理后的图像中按照一定比例随机选取出训练集和测试集；提取训练集中的图像的方向梯度直方图特征并采用主成分分析法进行降维处理；提取测试集中的图像的方向梯度直方图特征并采用主成分分析法进行降维处理；将降维处理后的训练集中的图像的方向梯度直方图特征输送至支持向量机模型中，通过贝叶斯优化算法进行优化，得到优化后的支持向量机模型；将降维处理后的测试集中的图像的方向梯度直方图特征输送至优化后的支持向量机模型中，进行故障诊断。

公开(公告)号：CN103500365B

公开(公告)日：2016-05-04

申请号：CN201310430694.8

申请日：2013-09-18

Applicant: 广州供电局有限公司 ,  华北电力大学

Inventor： 陆国俊 ,  王勇 ,  王劲 ,  许中 ,  崔晓飞 ,  马智远 ,  陈国炎 ,  马素霞 ,  黄慧红 ,  杜堉榕 ,  王军

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/02

CPC classification number: Y04S10/60

Abstract: 一种光伏发电功率预测方法和系统，采用相关性分析方法对历史数据进行分析，确定辐射强度预测相关时刻和发电功率预测相关时刻。采用BP神经网络对太阳辐射强度预测样本和光伏发电功率预测样本进行训练，得到太阳辐射强度预测模型和光伏发电功率预测模型。利用太阳辐射强度预测模型计算预测日预测时刻的太阳辐射强度，利用光伏发电功率预测模型计算预测日预测时刻的光伏发电功率。利用灰色关联度分析方法去除历史数据中关联度较低的辐射强度预测相关时刻的太阳辐射强度，提高了太阳辐射强度预测精度。采用BP神经网络良好的非线性函数逼近能力，对太阳辐射强度预测样本和光伏发电功率预测样本进行训练建立预测模型，提高了预测模型的预测精度。