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公开(公告)号：CN116310407A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211095695.7
申请日：2022-09-08
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种面向配用电多维业务的异构数据语义提取方法，包括以下步骤：步骤1、对配用电多维图片数据进行预处理；步骤2、采用深度学习模型结合人工校正的方式，对步骤1预处理后的配用电多维图片数据进行语义标签提取，构建图像语义标签集；步骤3、基于步骤2所构建的构建图像语义标签集，进行巡检文本数据语义提取，为巡检文本中设备、地点匹配相应的语义标签；步骤4、基于所述步骤3巡检文本数据关键词提取结果，与所述步骤2图片语义标签，利用LCS算法建立文本和图片语义序列，计算序列间的相似度，进行数据匹配校核。本发明能够提高数据语义提取准确度。
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公开(公告)号：CN114219763A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111368921.X
申请日：2021-11-18
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G01J5/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于Faster‑RCNN算法的配电设备异常发热点红外图片检测方法，包括以下步骤：步骤1、构建FasterRCNN目标损失函数，包括分类损失函数和回归损失函数；步骤2、基于步骤1所构建的FasterRCNN目标损失函数构建异常发热点红外图像检测算法，该异常发热点红外图像检测算法FastR‑CNN算法模型和区域建议网络RPN两个网络结构部分；步骤3、对步骤2的异常发热点红外图像检测算法中区域建议网络RPN和FastR‑CNN网络进行训练，不断优化学习至共享特征，进而红外图片故障点识别与定位的结果。本发明能够实现配电设备红外图像异常发热故障点目标识别。
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公开(公告)号：CN114217524A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111368913.5
申请日：2021-11-18
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于深度强化学习的电网实时自适应决策方法，包括如下步骤：步骤1、将新型电力系统机组自适应调度问题建模为马尔科夫决策过程；步骤2、研究SAC算法的基础原理，求解使得步骤1中MDP模型累计奖励值最大的策略；步骤3、设计基于IL中行为克隆的神经网络预训练方案，模拟专家经验，优化原始动作空间，提出IL‑SAC算法，并基于IL‑SAC算法以及105个真实电网场景数据训练相应的电网优化调度智能体，在测试时该智能体应对不同的电网场景数据能够输出实时决策方案，实现新型电网系统的智能调控。本发明能够实时地输出电网调度策略。
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公开(公告)号：CN114004058A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111118062.9
申请日：2021-09-22
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/16 , G06K9/62 , G06Q50/06 , G06F119/02
摘要： 本发明涉及一种面向业务中台的配用电低压量测数据异常缺失修复方法，包括以下步骤：步骤1、构建用电数据矩阵；步骤2、记录用电数据矩阵中缺失数据的位置集合；步骤3、构建预填充模型，对步骤1中用电数据矩阵中缺失数据进行预填充；步骤4、对步骤3中预填充后的用电数据矩阵进行聚类；步骤5、建立矩阵核范数和L1范数联合优化的用电数据低秩修复模型；步骤6、求解矩阵核范数和L1范数联合优化的用电数据低秩修复模型，得到二次修复后的用电数据矩阵。本发明能够通过低秩矩阵恢复得到更高精度的恢复数据，有效提高配电业务中台信息采集系统数据质量。
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公开(公告)号：CN118964875A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411440528.0
申请日：2024-10-16
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/15 , G06F18/22 , G06Q50/06 , G06F123/02
摘要： 本发明提供了一种配电网量测数据修复方法及装置，可以应用于配电网量测数据处理技术领域。该配电网量测数据修复方法包括：基于不同的多个序列时间步长，从历史数据集合中确定与缺失量测数据相匹配的多个历史配电网量测数据序列；基于历史配电网量测数据序列和与历史配电网量测数据序列相匹配的参考数据序列，生成修复向量；基于修复向量和降维后修复向量，得到多个目标修复向量，其中，降维后修复向量是通过对待降维的修复向量进行降维得到的；将多个目标修复向量分别输入至修复模型中，得到多个修复数据；以及基于多个修复数据，得到与缺失量测数据相匹配的目标修复数据。
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公开(公告)号：CN114004058B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202111118062.9
申请日：2021-09-22
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F17/16 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06Q50/06 , G06F119/02
摘要： 本发明涉及一种面向业务中台的配用电低压量测数据异常缺失修复方法，包括以下步骤：步骤1、构建用电数据矩阵；步骤2、记录用电数据矩阵中缺失数据的位置集合；步骤3、构建预填充模型，对步骤1中用电数据矩阵中缺失数据进行预填充；步骤4、对步骤3中预填充后的用电数据矩阵进行聚类；步骤5、建立矩阵核范数和L1范数联合优化的用电数据低秩修复模型；步骤6、求解矩阵核范数和L1范数联合优化的用电数据低秩修复模型，得到二次修复后的用电数据矩阵。本发明能够通过低秩矩阵恢复得到更高精度的恢复数据，有效提高配电业务中台信息采集系统数据质量。
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公开(公告)号：CN118964874A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411433105.6
申请日：2024-10-15
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/15 , G06F18/22 , G06Q50/06 , G06F123/02
摘要： 本发明提供了一种配电网量测数据修复方法及装置，可以应用于电力监控技术领域和电力数据修复技术领域。该方法包括：在确定配电网量测数据集中存在缺失数据的情况下，确定缺失数据的数据类型和配电网量测数据集中多个量测数据各自的数据类型；在确定多个量测数据各自的数据类型不同且同一监测时刻仅存在一个缺失数据的情况下，基于与缺失数据相同监测时刻的多个量测数据和电气关联性函数，确定缺失数据的第一初始修复数据；基于配电网量测数据集，生成配电网量测数据张量；对配电网量测数据张量进行张量分解的数据修复，得到与缺失数据相匹配的第二初始修复数据；基于第一初始修复数据和第二初始修复数据，得到与缺失数据相匹配的修复数据。
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公开(公告)号：CN114217524B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202111368913.5
申请日：2021-11-18
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于深度强化学习的电网实时自适应决策方法，包括如下步骤：步骤1、将新型电力系统机组自适应调度问题建模为马尔科夫决策过程；步骤2、研究SAC算法的基础原理，求解使得步骤1中MDP模型累计奖励值最大的策略；步骤3、设计基于IL中行为克隆的神经网络预训练方案，模拟专家经验，优化原始动作空间，提出IL‑SAC算法，并基于IL‑SAC算法以及105个真实电网场景数据训练相应的电网优化调度智能体，在测试时该智能体应对不同的电网场景数据能够输出实时决策方案，实现新型电网系统的智能调控。本发明能够实时地输出电网调度策略。
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公开(公告)号：CN116257487A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202211095716.5
申请日：2022-09-08
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/11 , G06F16/13 , G06F16/182
摘要： 本发明涉及一种基于MongoDB索引的用电信息非结构化数据存储方法，包括以下步骤：步骤1、对用电信息采集系统非结构化用电信息数据和客户数据进行采集；步骤2、搭建用电信息采集系统非结构化数据存储平台；步骤3、为每个用户建立一个专有的用户文件；并将用户文件中所有元数据信息都存储在MongoDB存储系统中；步骤4、基于步骤2所构建的用电信息采集系统非结构化数据存储平台，实现HDFS架构与MongoDB存储系统间的非结构化数据的存储和读取。本发明能够实现数据的快速存储和精确提取。
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公开(公告)号：CN114004273A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111107129.9
申请日：2021-09-22
申请人： 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于GRNN‑PCA的有源台区线损合理区间计算方法，包括以下步骤：步骤1、提取有源台区影响因子；步骤2、根据选取的有源台区容量进行多级分类，每类有源台区均包括步骤1所述的有源台区影响因子；步骤3、训练GRNN网络，对步骤2中各级台区进行GRNN线损计算，得到GRNN训练结果；步骤4、用测试集对GRNN训练结果准确度进行评价，得到评价结果；步骤5、若步骤4得到的评价结果相对误差的评价指标，则结合GRNN计算出的线损变化区间进行线损合理区间选取，否则返回步骤4重新进行计算，重复步骤4和步骤5直至满足要求。本发明能够实现台区合理区间计算。
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