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公开(公告)号：CN116485235A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310298422.0
申请日：2023-03-24
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司超高压分公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N5/04
摘要： 本发明公开了一种变电智能设备的等级判定方法、装置、介质及设备。方法包括：采集待评判等级的变电智能设备的各个因素下的各项指标数据；根据预先通过模糊综合评价法建立的指标隶属度函数、每个因素下的各项指标数据，确定每个因素下各个指标数据的指标分数，并根据指标分数以及各项指标的权重，确定每个因素的在证据推理决策模型中的原始基本概率分配；通过预先确定的置信度系数对原始基本概率分配进行修正，并通过证据合成算法公式对修正后的原始基本概率分配进行证据合成计算，确定每个因素的综合概率分配；利用证据推理决策准则对综合概率分配进行整合，确定待评判等级的变电智能设备的等级结果。
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公开(公告)号：CN112800238A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110081601.X
申请日：2021-01-21
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/237 , G06N5/02 , G06Q50/06
摘要： 本申请公开了一种面向专业领域的知识本体的构建方法及系统。其中，该方法包括：确定知识本体的专业领域；建立领域知识体系，根据所述领域知识体系收集与所述专业领域相关的文本资料，并且根据知识本体的应用场景以及知识本体的结构密度，确定知识本体的构建原则；根据所述知识本体的构建原则，抽取领域知识资料中的概念属性，确定所述文本资料中的术语；对所述术语进行分类，确定所述术语的类以及类的等级体系，并且根据所述术语的类，确定所述类的属性以及属性的分面；基于所述类的属性以及属性的分面，构建面向所述专业领域的知识本体。
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公开(公告)号：CN113312977A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110480514.1
申请日：2021-04-30
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种输变电设备多层级关联的图像标注方法及系统，其中方法包括：基于图像质量识别标准对包括输变电设备缺陷的样本图像进行识别，识别出符合图像质量标准的样本图像；基于所述样本图像中输变电设备的设备台帐和设备点位信息的对应关系，将所述样本图像的基本属性标注至属性标签，所述基本属性包括提供所述样本图像的采集终端；建立输变电设备的多级标签，分别对所述样本图像中输变电设备中的多级标签中的每一级标签进行标注；每一级标签与其对应的上级标签为从属关系：从最高级别标签开始依次向下一级标签进行标注，生成多级标签。
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公开(公告)号：CN118469366A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410468171.0
申请日：2024-04-18
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种电力设备健康状态评价方法及系统，属于电力设备状态评价技术领域。本发明方法，包括：确定用于电力设备状态评价的相关技术标准；根据所述相关技术标准，计算得到电力设备的部件单项扣分评价结果以及部件合计扣分评价结果；根据所述部件单项扣分评价结果以及部件合计扣分评价结果，确定所述部件的健康状态评价结果；根据所述部件的健康状态评价结果，确定电力设备的健康状态评价结果。本发明提高了设备健康状态评价的实用性。
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公开(公告)号：CN113591401B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202110974644.0
申请日：2021-08-24
申请人： 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F16/906 , G06F16/909 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了一种基于时间序列分解的电力变压器数据清洗方法，该方法包括：S1，根据变压器的监测数据，获得原始的时间序列，并对时间序列中的缺失数据、冲突数据进行初步检测；S2，采用变分模态分解算法对时间序列进行分解，利用时间序列与表征趋势项的模态分量相减得到残差序列，异常值在残差序列中得到更好的表征；S3，利用DBCSAN聚类算法对残差序列进行聚类分析，得到时间序列的异常数据点；S4，剔除时间序列的异常数据点，为保证时间序列的连续完整，采用SVR对数据进行清洗重构。本发明针对电力变压器监测数据异常构建了异常数据识别以及数据修复重构的完整数据清洗流程。
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公开(公告)号：CN113673162B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202110976514.0
申请日：2021-08-24
申请人： 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N7/02 , G06F111/10
摘要： 本发明提供了一种基于模糊评判及DSmT的变压器本体状态评估方法，该方法包括：获取指标参数，对指标参数进行相对劣化度转化，得到相对劣化度值，计算各类指标参数对其试验模块的单指标权重及各个试验模块的权重，搭建模糊评判模型，将相对劣化度值输入模糊评判模型中，得到单指标状态等级隶属度，基于DSmT对单指标状态等级隶属度、单指标权重及试验模块的权重进行两次融合，得到变压器本体状态等级隶属度，根据等级隶属度，得到变压器本体状态等级结果。本发明提供的基于模糊评判及DSmT的变压器本体状态评估方法，克服了等级边界绝对化的局限性，有效地解决变压器状态评估中存在的不确定性问题，能够整体地反映变压器本体的绝缘状态。
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公开(公告)号：CN113673162A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110976514.0
申请日：2021-08-24
申请人： 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06N7/02 , G06F111/10
摘要： 本发明提供了一种基于模糊评判及DSmT的变压器本体状态评估方法，该方法包括：获取指标参数，对指标参数进行相对劣化度转化，得到相对劣化度值，计算各类指标参数对其试验模块的单指标权重及各个试验模块的权重，搭建模糊评判模型，将相对劣化度值输入模糊评判模型中，得到单指标状态等级隶属度，基于DSmT对单指标状态等级隶属度、单指标权重及试验模块的权重进行两次融合，得到变压器本体状态等级隶属度，根据等级隶属度，得到变压器本体状态等级结果。本发明提供的基于模糊评判及DSmT的变压器本体状态评估方法，克服了等级边界绝对化的局限性，有效地解决变压器状态评估中存在的不确定性问题，能够整体地反映变压器本体的绝缘状态。
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公开(公告)号：CN113610735A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110982650.0
申请日：2021-08-25
申请人： 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司
摘要： 本发明公开了一种面向电力设备红外图像的混合噪声去除方法，包括步骤：S1)利用TWSC模型对含有混合噪声的电力设备红外图像进行初步去噪，滤除掉高斯噪声；S2)采用SGTD模型对滤除掉高斯噪声的电力设备红外图像进行结构纹理分解，得到结构部分和纹理部分；S3)采用中值滤波对纹理部分的剩余脉冲噪声进行滤除，在保护电力设备红外图像结构信息的同时实现混合噪声的去除；S4)对去噪后的纹理分量和结构分量进行重构，得到去噪后的电力设备红外图像。本发明结合TWSC模型、图像结构纹理分解以及中值滤波算法对含有混合噪声的电力设备红外图像的噪声进行滤除，达到在滤除混合噪声的同时较好地保持了图像的边缘信息与纹理特征。
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公开(公告)号：CN113671421A
公开(公告)日：2021-11-19
申请号：CN202110976585.0
申请日：2021-08-24
申请人： 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司
摘要： 本发明提供了一种变压器状态评估与故障预警方法，该方法包括：通过采集模块采集监测参量，并将其传输给边缘代理模块中的智能分析模型，在智能分析模型中进行数据预处理及时序预测，得到序列数据，将序列数据传输给边缘代理模块中的综合分析模型，通过综合分析模型对序列数据进行诊断分析，得到变压器状态变化趋势及预警消息，将监测参量、变压器状态变化趋势及预警消息定时上传至云端管理平台，云端管理平台根据监测参量、变压器状态变化趋势及预警消息对变压器进行状态评估，得到变压器评估报告并返回至边缘代理模块。本发明提供的变压器状态评估与故障预警方法，改善了变压器的管理方法，提高了变压器的监测效率。
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公开(公告)号：CN113591401A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110974644.0
申请日：2021-08-24
申请人： 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司检修分公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F16/906 , G06F16/909 , G06F111/04
摘要： 本发明公开了一种基于时间序列分解的电力变压器数据清洗方法，该方法包括：S1，根据变压器的监测数据，获得原始的时间序列，并对时间序列中的缺失数据、冲突数据进行初步检测；S2，采用变分模态分解算法对时间序列进行分解，利用时间序列与表征趋势项的模态分量相减得到残差序列，异常值在残差序列中得到更好的表征；S3，利用DBCSAN聚类算法对残差序列进行聚类分析，得到时间序列的异常数据点；S4，剔除时间序列的异常数据点，为保证时间序列的连续完整，采用SVR对数据进行清洗重构。本发明针对电力变压器监测数据异常构建了异常数据识别以及数据修复重构的完整数据清洗流程。
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