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公开(公告)号：CN114297914B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202111524401.3
申请日：2021-12-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/096 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于电力系统领域，具体涉及一种面向大电网可靠性评估的深度神经网络结果可信性保障方法，包括根据数据分布情况确定原始场景与新场景下神经网络模型是否需要更新参数；若需要更新参数，则获取新场景的历史数据基于迁移学习技术对深度神经网络进行快速更新；针对完成更新的神经网络模型，当输入待分析样本时，将待检测样本与历史数据进行比较，若该样本与历史数据存在相似性，则将神经网络的预测结果作为该样本潮流分析结果，否则通过纯模型驱动的数值方法对该样本进行潮流分析；本发明实现深度神经网络的快速更新，节省训练样本和训练时间，且可有效判断单个样本分类的可信度，增加单个样本回归计算的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118070046A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410335954.1
申请日：2024-03-22
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F18/213 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力系统故障因素识别领域，具体涉及一种基于因果特征选择的电力系统故障因素识别方法；包括：获取电力系统数据；对故障结果和故障影响因素进行处理，得到故障结果的第一超集、初始候选配偶集以及初始候选配偶集中每个故障影响因素与故障结果的分离集；对初始候选配偶集进行第一次筛选，得到第一候选配偶集；对第一候选配偶集进行第二次筛选并更新分离集，得到第二候选配偶集和新分离集；对故障结果、第一超集、第二候选配偶集和新分离集进行处理，得到最终的父子特征集和配偶集；将最终的父子特征集和配偶集作为故障结果对应的故障影响因素集合并输出；本发明有效地提升了因果特征选择算法的效率以及准确性，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN114298495A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111508477.7
申请日：2021-12-10
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本发明属于电力系统领域，具体涉及一种基于细粒度数据驱动的电网可靠性评估方法；所述方法包括利用蒙特卡洛法随机抽取电网系统状态数据；计算电网系统开断前后系统直流潮流的功率差值；将功率差值和其他电力数据作为待测样本的输入特征向量输入到潮流模块中；计算出待测样本回归结果和分类结果，确定问题样本；将问题样本的输入特征向量输入到最优潮流模块模块中，计算出问题样本的分类结果，确定故障样本；对故障样本进行最小切负荷分析处理，根据分析结果，结合方差系数计算得到故障样本的不确定性，输出故障样本的可靠性评估结果。本发明可广泛应用于大电网的运行可靠性在线计算，特别适用于高比例新能源大规模接入后的场景。
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公开(公告)号：CN118313452A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410241783.6
申请日：2024-03-04
Abstract: 本发明涉及一种基于配偶候选集缩减的因果特征选择方法、设备、介质，方法包括如下步骤：获取高维数据D、所有变量U和目标变量T，通过父子节点发现算法，得到包括所述目标变量T的父子节点形成的集合SPCT，以及除目标变量T和集合SPCT外的其它变量与所有变量U形成的分离集SEP；通过从SPCT中移除与目标变量T独立的变量以及假阳性变量，得到目标变量T缩减后的父子节点集合PC以及目标变量T的配偶SP，实现因果特征的选择。与现有技术相比，本发明具有提高因果特征选择精度、独立性测试次数少等优点。
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公开(公告)号：CN116485398A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202211574498.3
申请日：2022-12-08
Applicant: 重庆邮电大学
Abstract: 本申请提供了一种考虑区块链的新能源电力交易的系统及方法，其中，系统包括：电力交易平台，为所述用电侧根据选择的交易策略进行购电后提供最优供电线路；区块链子系统，用于完成数据上链后的区块链共识；用于存储电力交易产生的隐私数据及基础数据，采用分级加密技术对链上的交易数据进行细粒度保护；用户交易子系统，用于根据提供的最优供电线路生成交易，对所述最优供电线路进行阻塞判断，并进行审查及共识，之后将交易数据上传到所述电力交易平台中的数据库中；CA证书子系统，用于为用户发行数字证书；风电光伏预测子系统，用于新能源电力出力预测值并将所述新能源电力出力预测值发送到所述电力交易平台。以解决电力市场中心化问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116227971A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211616994.0
申请日：2022-12-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种电力市场促进可再生能源经济调度评估系统及方法，包括，数据支持模块建立国内多个省份为研究对象和多个指标的电力市场促进可再生能源经济调度综合评价指标体系，包括数据的爬虫、输入、存储和输出；数据处理模块使用TOPSIS‑CRITIC结合AISM方法模型处理数据，以有向拓扑图输出结果，并对结果进行有效评估；验证模块以评估结果为依据通过建立新型电力市场环境下考虑配额制的可再生能源经济调度模型进行可靠性验证和敏感性分析。
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公开(公告)号：CN114297914A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111524401.3
申请日：2021-12-14
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/08 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于电力系统领域，具体涉及一种面向大电网可靠性评估的深度神经网络结果可信性保障方法，包括根据数据分布情况确定原始场景与新场景下神经网络模型是否需要更新参数；若需要更新参数，则获取新场景的历史数据基于迁移学习技术对深度神经网络进行快速更新；针对完成更新的神经网络模型，当输入待分析样本时，将待检测样本与历史数据进行比较，若该样本与历史数据存在相似性，则将神经网络的预测结果作为该样本潮流分析结果，否则通过纯模型驱动的数值方法对该样本进行潮流分析；本发明实现深度神经网络的快速更新，节省训练样本和训练时间，且可有效判断单个样本分类的可信度，增加单个样本回归计算的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119512041A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411633360.5
申请日：2024-11-15
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明属于流程工业异常检测领域，具体涉及一种基于分层多模块的流程工业时序异常检测方法，包括：对多元时序数据进行划分，并通过输入层将划分后的数据分别输入到分层编码层中，得到低维特征向量；将低维特征向量输入到掩盖流程注意力层中获取数据中各个子流程间的耦合关系；将具有耦合关系的低维特征向量输入到流程信息记忆层中，挖掘相邻子流程特征间的耦合关系；将具有各个子流程间耦合关系和相邻子流程特征间耦合关系的低维特征向量输入到分层解码器中，得到重构后的特征；将重构特征输入到输出层，得到识别结果；本发明采用掩盖注意力层和流程信息记忆层以捕捉各个子流程间全局和局部的耦合关系，从而提高了检测结果的准确度。
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公开(公告)号：CN118378930A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410241058.9
申请日：2024-03-04
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06N3/04 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种演变场景下电力系统运行风险智能评估方法、设备和介质，包括以下步骤：获取实时演变场景电力系统运行数据，基于投影系数矩阵进行特征转换后，输入训练好的面向演变场景的全连接深度神经网络进行最小切负荷判别，获得演变场景下电力系统运行风险评估结果；其中，通过交替优化法和特征值分解法迭代求解演变场景下电力系统运行风险评估快速迁移模型获得所述投影系数矩阵，所述演变场景下电力系统运行风险评估快速迁移模型包括局部差异度量项、全局差异度量项和类别差异度量项。与现有技术相比，本发明提高了演变场景下电力系统运行风险评估结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN118313714A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410241786.X
申请日：2024-03-04
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度神经网络的电网运行风险态势感知方法和设备，方法包括如下步骤：获取预先构建的电网运行风险态势评价指标体系对应的数据集，并划分为训练集和测试集，其中，所述电网运行风险态势评价指标体系计及电网中的节点状态指标和线路状态指标；利用基于训练集训练好的电网运行风险态势预测模型得到所述测试集中每个样本的风险等级，通过统计各风险等级的占比对未来综合风险进行评估，实现电网运行风险态势感知。与现有技术相比，本发明具有实现全面的电网运行风险态势感知、提高态势感知的稳定性等优点。
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