基于深度学习的电力调度语音识别方法

    公开(公告)号:CN119181359A

    公开(公告)日:2024-12-24

    申请号:CN202411243191.4

    申请日:2024-09-05

    Abstract: 本发明涉及语音识别技术领域,具体公开基于深度学习的电力调度语音识别方法,该方法包括:对采集到的调度语音进行分析,判断采集到的调度语音质量是否合格,对质量合格的调度语音可信度进行分析,判断调度语音是否可信,比对得到电力调度指令,获取电力调度响应状态数据集,判断电力调度指令是否被成功响应,本发明解决了传统的电力调度操作主要依赖于人工输入和手动控制,自动化程度不足,且无法满足快速响应的需求,手动操作可能导致响应不及时的问题,对语音的可信度进行分析,确保在关键场合下的操作安全,提高语音识别的准确性,减少误识别带来的操作风险,并且及时发现和处理未能成功执行的调度命令。

    一种适用于静动态场景的宽频测量方法

    公开(公告)号:CN115097206B

    公开(公告)日:2024-10-01

    申请号:CN202210777091.4

    申请日:2022-07-04

    Abstract: 本发明公开了一种适用于静动态场景的宽频测量方法,首先针对待处理电力信号,提取出时间窗长为T的数据;根据得到的数据构造汉克矩阵,利用自适应阈值盲源分离提取出信号分量并构造运算矩阵;基于提取的信号分量个数以及运算矩阵的计算结果,采用特征值法求取电力信号的频率初值,再设定迭代次数和误差限作为后续终止条件;根据所确定的宽频测量需求建立宽频信号模型,并通过动态拟合法求解该模型;判断误差或迭代次数是否满足终止条件,若满足,则得到最终电力信号各分量的幅值、相角、频率结果。利用该方法可以在含有多频率分量复杂电力信号的情况下,得到高于现有标准一个数量级以上的测量结果,实现高精度测量,满足静动态测试条件。

    一种适用于静动态场景的宽频测量方法

    公开(公告)号:CN115097206A

    公开(公告)日:2022-09-23

    申请号:CN202210777091.4

    申请日:2022-07-04

    Abstract: 本发明公开了一种适用于静动态场景的宽频测量方法,首先针对待处理电力信号,提取出时间窗长为T的数据;根据得到的数据构造汉克矩阵,利用自适应阈值盲源分离提取出信号分量并构造运算矩阵;基于提取的信号分量个数以及运算矩阵的计算结果,采用特征值法求取电力信号的频率初值,再设定迭代次数和误差限作为后续终止条件;根据所确定的宽频测量需求建立宽频信号模型,并通过动态拟合法求解该模型;判断误差或迭代次数是否满足终止条件,若满足,则得到最终电力信号各分量的幅值、相角、频率结果。利用该方法可以在含有多频率分量复杂电力信号的情况下,得到高于现有标准一个数量级以上的测量结果,实现高精度测量,满足静动态测试条件。

    一种基于DoS攻击防御的分布式电力调度方法

    公开(公告)号:CN119009949A

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202410989131.0

    申请日:2024-07-23

    Abstract: 本发明提供了一种基于DoS攻击防御的分布式电力调度方法,通过安装在电力系统各个环节的传感器,实时监测电力系统的电压、电流、功率参数,形成电力系统的实时状态数据。并利用深度学习算法,对实时状态数据进行分析,预测和检测可能的DoS攻击。一旦检测到DoS攻击,立即启动防御机制。在DoS攻击下,无需隔离受到攻击的发电机组,而是通过分布式协同调度策略,调整其他发电机组的输出功率,以弥补受到攻击的发电机组的输出功率损失。通过实时监测电力系统状态,预测和检测DoS攻击,确保在DoS攻击下电力系统的稳定运行和经济调度。本发明具有实时性强、鲁棒性好、经济性高优点,适用于智能电网复杂电力系统的调度管理。

Patent Agency Ranking