-
公开(公告)号：CN104239413B
公开(公告)日：2018-04-27
申请号：CN201410402094.5
申请日：2014-08-15
Applicant: 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 河南腾龙信息工程有限公司
CPC classification number: Y04S10/60
Abstract: 本发明公开了一种电网数据在线分析处理方法，包括如下步骤：步骤一，电网数据采集步骤；步骤二，数据预处理步骤；将采集到的电网数据进行预处理；步骤三，文件生成步骤；将数据预处理后汇总，生成.TXT文本文件；步骤四，数据在线计算步骤；将数据在组态计算平台中进行在线计算；步骤五，数据存储及显示步骤。本发明利用计量关口实时数据（电量、负荷）、最新电价数据、综合线损率等信息，对数据进行实时在线的分析处理，实现了包括售电收入、购电支出、差额收入、购电量、售电量、购电均价、售电均价、购售价差等的在线计算和监测。
-
公开(公告)号：CN104217373B
公开(公告)日：2017-10-13
申请号：CN201410432987.4
申请日：2014-08-29
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国家电网公司
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: Y04S10/60
Abstract: 本发明公开了一种基于电网拓扑的电能统计动态建模和优化控制方法，依赖于电网GIS地理信息服务平台和电能量计量系统两个大的平台，以统计主体为对象（例如发电企业、省辖市），通过电网拓扑结构和数据信息，围绕该统计主体为中心，寻找统计主体与电网系统相连的n个开关设备信息及每个开关设备上设有的关口计量装置，实现对该统计主体电能的动态建模；进一步提高电能统计的自动化水平，大幅度降低省级电网甚至更大规模电网的电能统计建模工作量；同时，获取关口实时测量数据，实现针对统计主体的电能量实时计算，为购售电业务数据指标的统计提供可靠的方法。
-
公开(公告)号：CN112698123B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202011384687.5
申请日：2020-12-01
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种基于决策树的低压台区用户拓扑关系识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取用户与台区的隶属关系数据，基于用电信息采集系统获取用户电压序列数据；步骤2，根据所述隶属关系数据和所述用户电压序列数据计算每一用户与台区变压器之间每天的相关系数；步骤3，统计预设时间段内相关系数出现在不同区间的分布；步骤4，构建低压台区拓扑结构识别模型，以所述相关系数出现在不同区间的分布作为输入属性，基于低压台区拓扑结构识别模型判断用户拓扑关系数据是否准确。基于本发明中的方法，能够快速识别台区拓扑关系问题数据，有效替代人工现场核查工作，提高台区拓扑关系的准确性。
-
公开(公告)号：CN112712104A
公开(公告)日：2021-04-27
申请号：CN202011384666.3
申请日：2020-12-01
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种基于离群点检测的用户与变压器拓扑连接关系校验方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，基于用电信息采集系统获取所有台区用户当前时间段内的电压序列数据；步骤2，基于所述电压序列数据计算电压序列之间的相关距离；步骤3，基于所述相关距离构建用户相关距离矩阵，以及基于所述电压序列数据和所述用户相关距离矩阵计算每一用户电压序列的局部离群点因子；步骤4，基于所述局部离群点因子的大小，判定所述局部离群点因子对应的用户与变压器拓扑连接关系的错误概率。基于本发明中的方法，能够快速有效地校验用户与变压器拓扑连接关系数据的正确性。
-
公开(公告)号：CN109902868A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910138894.3
申请日：2019-02-25
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请涉及一种基于负荷特性的大用户业扩辅助分析方法和装置，首先从电网公司获取大用户历史负荷用电数据；再通过模糊C均值聚类提取已有用户的典型负荷模式，建立大用户负荷特征库；再通过梯度提升树模型建立了负荷模式识别方法，基于用户负荷特性，以负荷特征库中对应的用电模式模拟新用户用电行为；最终提出业扩报装供电方案优化模型，确定最优供电方案。本申请的方法和装置可解决大用户报装接入点峰谷差率大，电力系统运行效率低的问题，提高电力系统安全稳定性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119180801A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411268189.2
申请日：2024-09-11
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 安徽大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/42 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明涉及公开了一种基于显著性的变电站设备缺陷检测方法、系统、终端设备及计算机可读存储介质，包括步骤：S1、数据集预处理、S2、主干卷积网络模型构建、S3、缺陷主体的全局特征提、S4、自适应多尺度特征融合和S5、多尺度特征融合。本发明主要采用多尺度深度学习的方法来构建神经网络模型，深层特征指导浅层特征的方式来提取有效特征，从粗到细逐层进行建模，以实现对图像的全方位特征提取，采用多尺度融合，提高变电站设备缺陷检测的鲁棒性，将深层特征与浅层特征交叉相互融合起来，有选择性地集成多层次的上下文信息，得到更为丰富且稳定有效的特征表示，从而提高了变电站设备缺陷检测的效果。
-
公开(公告)号：CN114266720B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202111313824.0
申请日：2021-11-08
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
Inventor： 田杨阳 , 郭志民 , 刘昊 , 袁少光 , 毛万登 , 高小伟 , 赵健 , 刘善峰 , 贺翔 , 张小斐 , 赵慧彤 , 魏小钊 , 万迪名 , 耿俊成 , 梁允 , 黎维彬 , 高松鹤
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 基于混合神经网络的电力导线故障检测方法及系统，首先根据损坏的电力导线所处地域建立损坏严重性指标，然后采集各个地域损坏的电力导线图像以及未损坏的电力导线图像并对采集的图像进行增广，并对所采集的图像已经增广的图像进行标签设置，构建混合神经网络模型并进行训练，最后实时采集电力导线图像输入至训练好的混合神经网络模型中进行判定。本发明基于混合神经网络的电力导线故障检测模型能够提取各类损坏和未损坏的电力线图像的图像特征并进行分类。本发明的混合神经网络优于现有技术，可使得分类识别率高达95.57％。
-
公开(公告)号：CN116260133A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310080911.9
申请日：2023-01-28
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 天津大学 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 郭志民 , 郭祥富 , 彭磊 , 刘昊 , 智海燕 , 毛万登 , 田杨阳 , 袁少光 , 刘善峰 , 杨挺 , 赵健 , 李哲 , 马建伟 , 王磊 , 刘亚闯 , 张铮 , 张小斐 , 张建宾
IPC: H02J3/00 , H04L41/0654 , H04L41/14 , H04L67/12 , G06Q10/047 , G06Q50/06 , H02H3/06 , H02J13/00
Abstract: 一种配电物联网复合故障恢复方法、系统、终端及存储介质。方法包括：将配电物联网络的通信信息子系统和电力物理子系统进行解耦，实时检测配电物联网的状态，判断是否发生故障，若发生故障，则输入配电物联网的故障状态；当发生故障并已完成故障状态输入后，根据业务流正常传输条件建立源节点、中继节点以及宿节点的业务流模型；当业务流模型建立完成后，利用Dijkstra算法求解恢复关键信息节点的最短路径，从而最快地恢复关键信息节点的正常运行；根据复合故障带来的多目标问题，建立多目标优化模型与约束条件，对故障的信息链路进行修复，加速解决配电物联网复合故障问题。
-
公开(公告)号：CN112906769A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110154390.8
申请日：2021-02-04
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
Abstract: 基于CycleGAN的输变电设备图像缺陷样本增广方法，包括以下步骤：1、对无人机巡检获取的影像进行标注，根据标注文件将原始影像大图切分出正常部件图片以及缺陷部件图片，并且记录相关的文件信息；2、将正常部件图片以及缺陷部件图片作为训练集输入到CycleGAN进行模型训练，训练得到的CycleGAN模型用来将正常部件图片风格迁移为人工缺陷部件图片；3、根据记录的相关文件信息，将人工缺陷部件图片采用不同的方法融合到原始正常影像大图中；4、依据记录的信息更新标注文件，从而得到了扩充后的带标注文件的数据集。相对常规方法增广和本本方法在缺陷样本数量不足的情况下，增广的缺陷样本集能够将目标检测模型的精度提升2～3％，优于常规数据增强方法。
-
公开(公告)号：CN112698123A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011384687.5
申请日：2020-12-01
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 一种基于决策树的低压台区用户拓扑关系识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取用户与台区的隶属关系数据，基于用电信息采集系统获取用户电压序列数据；步骤2，根据所述隶属关系数据和所述用户电压序列数据计算每一用户与台区变压器之间每天的相关系数；步骤3，统计预设时间段内相关系数出现在不同区间的分布；步骤4，构建低压台区拓扑结构识别模型，以所述相关系数出现在不同区间的分布作为输入属性，基于低压台区拓扑结构识别模型判断用户拓扑关系数据是否准确。基于本发明中的方法，能够快速识别台区拓扑关系问题数据，有效替代人工现场核查工作，提高台区拓扑关系的准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
142
records
(took 0.06 seconds)
