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公开(公告)号:CN116796625A
公开(公告)日:2023-09-22
申请号:CN202310435624.5
申请日:2023-04-21
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/088 , G06F18/214 , G06F119/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种基于数字孪生的变压器热状态异常检测方法及系统,获取变压器运行数据;对获取的数据进行预处理,得到多维数据;将多维数据输入到建立的电磁‑流热耦合物理场机理仿真模型中,得到仿真值;将机理仿真推演获得的绕组热点温度、油温值与监测得到的绕组电流标幺值、顶层油温值输入到预先训练好的DAE‑SVDD模型判断变压器是否异常。本发明结合两种建模方法优势,充分利用设备机理模型信息及采集状态数据信息,考虑了设备环境、负载、状态数据等参量之间的关联关系,既减少了机理建模计算量,又能降低数据驱动模型对样本数据的高要求,能够更好的应对新型电力系统复杂场景,提高设备信息利用率,提升现场异常检测准确率。
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公开(公告)号:CN119441511B
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202510028842.6
申请日:2025-01-08
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司大数据中心 , 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
Inventor: 陈振宇 , 杨维 , 刘识 , 李博 , 任俊达 , 王耀影 , 皮志贤 , 王海陆 , 李明 , 邱镇 , 黄晓光 , 崔迎宝 , 王晓东 , 秦余 , 梁翀 , 薛濛 , 浦正国 , 汪子航
IPC: G06F16/38 , G06F16/35 , G06N3/0499 , G06N3/0985
Abstract: 本发明实施例提供一种基于元学习的电力样本多模态检索方法及系统,属于互联网与云计算技术领域。所述检索方法包括:获取待检索的多模态关键词组,其中,所述多模态关键词组包括至少一个关键词,所述关键词为文本单词或图像;采用源域元学习网络处理所述关键词组,以得到关键词特征;将所述关键词特征输入检索网络中,以得到检索特征;将所述检索特征输入目标域元学习网络中,以得到所述关键词组对应的检索结果。相较于现有技术而言,该检索方法及系统克服了现有检索方法难以适应多样化关键词输入的技术缺陷,提高了检索网络对于多维度关键词的检索效率。
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公开(公告)号:CN119645056A
公开(公告)日:2025-03-18
申请号:CN202411673532.1
申请日:2024-11-21
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司
IPC: G05D1/46 , G05D1/648 , G05D109/20
Abstract: 本申请提供一种输电线路无人机巡检方法及相关装置,该方法包括先接收目标用户向所述虚拟数字人下达的交互信息;其中,所述交互信息包括语音信息、手势信息或文本信息;然后通过所述虚拟数字人分析所述交互信息,并基于分析所述交互信息的结果控制目标无人机进行输电线路的巡检作业;最后,通过所述虚拟数字人向所述目标用户反馈巡检提示信息,从而通过虚拟数字人与用户进行交互,使得操作指令更加直观,反馈更加及时,极大的降低了用户控制无人机进行输电线路巡检的操作门槛,提高了无人机巡检的操作效率和实用性。
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公开(公告)号:CN118627724A
公开(公告)日:2024-09-10
申请号:CN202410646995.2
申请日:2024-05-23
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC: G06Q10/063 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/048
Abstract: 本公开提供一种配电网状态评估方法、装置、设备、存储介质及程序产品,该方法包括:确定配电网的母线和连接线路,并获取所述母线和所述连接线路的电力参数;基于所述母线和所述连接线路,构建得到图拓扑结构;利用预先构建的配电网状态评估模型,处理所述电力参数和所述图拓扑结构,得到配电网状态评估结果。本公开利用配电网的物理拓扑知识进行信息传递,将配电网的物理模型信息嵌入配电网状态评估模型的学习过程中,通过挖掘数据高维的结构信息来增强模型的抗差性能,不依赖于高冗余度的伪量测,提高了配电网状态评估的准确性。
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公开(公告)号:CN115207977A
公开(公告)日:2022-10-18
申请号:CN202210999422.9
申请日:2022-08-19
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司 , 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种有源配电网深度强化学习实时调度方法及系统,采用改进的DDPG算法自适应了光伏和负荷的不确定性变化,避免了对复杂不确定性进行建模,该算法通过对高维、连续的状态、动作空间进行合适的定义,避免了离散化带来的误差,模型泛化和收敛机制的改进使得算法更有利于收敛。所提实时控制策略综合考虑了系统供需两侧的不平衡程度和响应主体的可调度能力,事件驱动机制的设计使得响应主体能够快速准确地响应能量补偿需求,有效地实现了系统的安全稳定运行。已实施的案例研究表明,所提出的日内‑实时多时间尺度有源配电网低碳经济调度方法在历史数据信息有限的情况下,可以达到接近拥有完美预测信息的优化方法的性能,同时计算时间大幅缩短。
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公开(公告)号:CN115169443A
公开(公告)日:2022-10-11
申请号:CN202210687934.1
申请日:2022-06-17
Applicant: 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于电力数据的污染排放研判方法、系统以及终端机,涉及污染源监控技术领域,将用户划分为多个子群体;使超限排放用户数量在子群体内与正常用户数量比例相对平衡;在子群体内对超限排放的用户进行重采样,使超限排放用户数量与正常用户数量比例平衡;分别基于随机森林及梯度提升树算法在每个子群体上获取超限排放研判模型,并为每个子群体的超限排放研判模型设置独立的阈值;利用每个超限排放研判模型在与之对应的子群体上获取超限排放用户预测结果,并采用任一超限排放研判模型预测子群体中每个用户的超限排放状态。通过决策融合的方式生成最终结果,有效地完成污染源超限排放研判的目标。
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