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公开(公告)号：CN118710345A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410795607.7
申请日：2024-06-19
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q30/0282 , G06F40/169 , G06F40/186 , G06F18/214 , G06N5/04
摘要： 本发明涉及一种基于语言大模型的供应商评价方法和装置，包括基于预设电力物资供应商评价维度模版和电力物资供应商评价文本数据集，构建基于选定的通用语言大模型的微调指令集；利用微调指令集对通用大语言模型进行监督微调，生成供应商评价大语言模型；将电力物资供应商的评价文本输入供应商评价大语言模型进行推理，得到待评价的电力物资供应商的评价结果。本发明充分挖掘供应商各方面数据信息，实现供应商多准则智能评价，有效提升电力物资供应商评价灵活性和准确性。本发明还涉及一种设备和存储介质。
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公开(公告)号：CN110059357B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN201910208116.7
申请日：2019-03-19
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网黑龙江省电力有限公司
IPC分类号： G06F18/2415 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06N3/088 , G06N3/09 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G01R35/04
摘要： 本发明公开了一种基于自编码网络的智能电能表故障分类检测方法及系统，包括：对获取的智能电能表的历史检测数据进行归一化处理后分为训练集和测试集；初始化设置自编码网络模型的参数；在训练集中选取样本数据输入到所述自编码网络模型中，以获取信号特征输入到分类器中进行分类，并根据分类结果进行迭代训练；根据测试集的分类结果不断调整所述自编码网络模型参数，以确定自编码网络模型的最优参数；利用所述最优参数对应的自编码网络模型对智能电能表的故障进行分类检测。本发明采用深度降噪自编码网络对采集的信号进行无监督地特征提取，能够实现故障信号的快速准确分类，有助于提升智能电能表的故障识别能力，相比传统方法具有较强的抗噪性。
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公开(公告)号：CN117952263A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202410114845.7
申请日：2024-01-26
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N3/044 , G06N3/094 , G06F40/284 , G06F40/247
摘要： 一种基于对抗训练的充电桩故障高鲁棒预警方法及系统，包括：基于获取的充电桩基本信息和充电桩故障关联文本数据构建结构化数据集；基于所述结构化数据集结合预先构建的故障预警模型进行预测，得到故障预测结果；其中，所述故障预警模型是基于循环神经网络RNN模型结合结构化数据集提取特征构建的对抗样本集进行训练得到的；本发明的故障预警模型可以基于中文文本的充电桩故障关联记录数据进行有效预警；利用对抗训练技术和深度学习技术构建模型，有效降低了对抗样本对模型正确预警的影响，还提高了鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117689060A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311596256.9
申请日：2023-11-28
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 , 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 艾邓鑫 , 于建成 , 高宇琪 , 王坤 , 李文 , 时国华 , 甘智勇 , 卜凡鹏 , 范须露 , 张利 , 周长新 , 王浩鸣 , 路菲 , 李野 , 谭靖 , 李斌 , 李禹曈 , 刘晓楠 , 赵岳天 , 赵越
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q30/0201 , G06N3/126
摘要： 本发明涉及一种基于电‑光‑热一体的中低温清洁供热规划配置方法，构建双层优化模型，上层模型研究规划问题，优化后的配置方案作为已知条件传输给下层模型；下层模型研究运行优化问题，将优化结果反馈回上层进行总成本的优化计算，通过循环迭代得到最优的设备配置方案和出力策略，所述上层规划模型以经济性目标年化总成本和能效作为优化目标，能效为下层完成优化后传递给上层，下层规划模型以经济性运营成本作为目标函数。针对中低温清洁供热系统规划配置难题，本发明构建双层优化模型，可实现上层和下层循环迭代，并得到最优的设备配置方案和出力策略。
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公开(公告)号：CN113281693B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202110500528.5
申请日：2021-05-08
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网湖北省电力有限公司 , 浙江正泰电器股份有限公司
IPC分类号： G01R35/02
摘要： 本申请公开了一种提升电流互感器性能参数及一致性的方法及系统，该方法，包括：对电流互感器的性能参数进行统一规定；利用标准源和精度性能高于测量模块精度等级预定倍数的电流互感器对测量模块进行校准，将所述电流互感器的通信地址标识在所述测量模块；对完成性能参数统一规定的电流互感器的上限参数和下限参数进行性能测试；插入或更换所述测量模块，完成测量模块的现场更换。
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公开(公告)号：CN109522517B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN201811184028.X
申请日：2018-10-11
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种电表失效率计算方法和系统。所述方法包括：根据威布尔分布模型，建立每个子体的概率密度函数；根据预设的混合权数和所述每个子体的概率密度函数，计算总体的概率密度函数；根据所述总体的概率密度函数，计算总体的可靠度；根据所述总体的可靠度和总体的概率密度函数，计算总体的失效率函数。采用本方法能够结合多种应力来计算电表失效率。
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公开(公告)号：CN114883155A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202111144755.5
申请日：2021-09-28
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 浙江正泰电器股份有限公司
发明人： 熊素琴 , 张保亮 , 赵兵 , 林繁涛 , 杜新纲 , 葛得辉 , 周晖 , 陈昊 , 彭楚宁 , 邹和平 , 薛阳 , 李扬 , 成达 , 李求洋 , 赵越 , 杨巍 , 李龙涛 , 岳云奇 , 蒲韬 , 刘彬 , 宋健
摘要： 本发明公开了一种断路器的失压分闸脱扣系统及方法。所述系统包括断路器本体、两种脱口执行单元、磁通驱动单元、电机驱动单元；所述断路器本体用于线路的过流、短路和隔离；所述两种脱口执行单元包括脱扣执行单元1和脱扣执行单元2，所述脱扣执行单元1，实现断路器自动脱扣动作功能，所述脱扣执行单元2，实现断路器自动合闸和脱扣动作功能；所述磁通驱动单元，实现驱动执行单元1脱扣动作功能。避免了失压脱扣时由于储能单元储能失效，导致无法微型断路器无法分闸，造成光伏系统损坏和人身安全隐患的可能。
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公开(公告)号：CN114879118A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202111176026.8
申请日：2021-10-09
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 熊素琴 , 成达 , 邹和平 , 李求洋 , 赵兵 , 彭楚宁 , 林繁涛 , 张保亮 , 李扬 , 陈昊 , 杨巍 , 郭建宁 , 赵越 , 谭琛 , 王雅涛 , 李禹凡 , 孙南南 , 李龙涛 , 秦程林 , 岳云奇
IPC分类号： G01R35/04
摘要： 本发明公开了一种用于智能电能表应力失效拐点的判别方法和系统，包括：确定智能电能表的典型应力；获取所述典型应力对应的应力条件数据及失效拐点数据；通过所述典型应力、应力条件数据及失效拐点数据，对预先构建的CNN‑LSTM网络失效拐点预测模型进行训练和测试；通过所述模型输出待判别的智能电能表失效拐点的预测值。解决现有技术智能电能表应力失效拐点预测结果与实际情况偏差大的问题。
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公开(公告)号：CN105445105B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201510983418.3
申请日：2015-12-24
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 通用(天津)铝合金产品有限公司 , 国网江苏省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G01N3/08
摘要： 本发明提供一种铝合金电缆导体抗蠕变性能的检测方法，铝合金电缆成品上截取电缆样品；将电缆样品安装在蠕变试验机上；设置检测初始条件并进行抗蠕变性能试验；监测并记录试验结果；评估铝合金电缆导体抗蠕变性能。本发明提出的方法填补国内外该领域的空白；可靠且有效地反应了铝合金电缆导体抗蠕变性能的好坏；该方法的试验样品制备简单且安装方便；提高了铝合金电缆导体的应用效果，进而实现了对铝合金电缆在负荷状态的温度下长期工作的有效评估。
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公开(公告)号：CN110059357A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910208116.7
申请日：2019-03-19
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网黑龙江省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于自编码网络的智能电能表故障分类检测方法及系统，包括：对获取的智能电能表的历史检测数据进行归一化处理后分为训练集和测试集；初始化设置自编码网络模型的参数；在训练集中选取样本数据输入到所述自编码网络模型中，以获取信号特征输入到分类器中进行分类，并根据分类结果进行迭代训练；根据测试集的分类结果不断调整所述自编码网络模型参数，以确定自编码网络模型的最优参数；利用所述最优参数对应的自编码网络模型对智能电能表的故障进行分类检测。本发明采用深度降噪自编码网络对采集的信号进行无监督地特征提取，能够实现故障信号的快速准确分类，有助于提升智能电能表的故障识别能力，相比传统方法具有较强的抗噪性。
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