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公开(公告)号：CN102854445B
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201210396459.9
申请日：2012-10-18
Applicant: 上海市电力公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网公司
Abstract: 本发明涉及一种局部放电脉冲电流的波形特征提取方法，包含以下步骤：采集变压器局部放电信号数据；对该局放信号进行脉冲波形信号的自动提取；对所提取的单个放电脉冲波形的各个微观特征参数进行计算；对局放脉冲波形微观特征参数进行特征空间降维。本发明能有效的在连续采样波形信号中提取其微观特征；克服了目前数字式局放仪大多仅利用局放数据的宏观特征进行统计分析处理，不能完全充分利用获得的局放数据的不足；能够从采集数据中自适应的提取各种放电类型的单个放电脉冲波形，并通过改进的流形学习算法对波形微观特征进行有效降维，提取低维且有效的放电脉冲波形特征。
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公开(公告)号：CN102854445A
公开(公告)日：2013-01-02
申请号：CN201210396459.9
申请日：2012-10-18
Applicant: 上海市电力公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网公司
Abstract: 本发明涉及一种局部放电脉冲电流的波形特征提取方法，包含以下步骤：采集变压器局部放电信号数据；对该局放信号进行脉冲波形信号的自动提取；对所提取的单个放电脉冲波形的各个微观特征参数进行计算；对局放脉冲波形微观特征参数进行特征空间降维。本发明能有效的在连续采样波形信号中提取其微观特征；克服了目前数字式局放仪大多仅利用局放数据的宏观特征进行统计分析处理，不能完全充分利用获得的局放数据的不足；能够从采集数据中自适应的提取各种放电类型的单个放电脉冲波形，并通过改进的流形学习算法对波形微观特征进行有效降维，提取低维且有效的放电脉冲波形特征。
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公开(公告)号：CN102944769A
公开(公告)日：2013-02-27
申请号：CN201210396861.7
申请日：2012-10-18
Applicant: 上海市电力公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网公司
Abstract: 本发明涉及一种基于极限学习机的电力变压器故障智能诊断方法，可应用于变压器监/检测装置或系统。在监/检测装置或系统所采集的数据基础上提取故障特征，并选取变压器状态样本进行变压器的极限学习机故障诊断模型学习。该方法包括以下步骤：划分变压器的运行状态；选取蕴含变压器运行状态的监/检测数据作为数据源；对变压器数据源进行特征提取，确定特征变量；确定变压器各种运行状态的极限学习机的目标向量表达方式；选取变压器在各种运行状态下的样本数据；确定训练样本数据和测试样本数据；确定变压器的极限学习机故障诊断模型的输入层、隐层、输出层节点数和激励函数；变压器的极限学习机故障诊断模型的学习和验证。
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公开(公告)号：CN113515829B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202110557643.6
申请日：2021-05-21
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网北京市电力公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/04 , G06N3/094 , G06F111/04
Abstract: 本发明提供了一种用于极寒灾害下输电线路金具缺陷的态势感知方法，建立第一级检测模型及第二级分类模型，获取极寒灾害下金具目标数据集及缺陷数据集，通过极寒灾害下金具目标数据集及缺陷数据集训练第一级检测模型及第二级分类模型，将第一级检测模型及第二级分类模型级联；将待检测的输电线路航拍图像输入训练后的第一级检测模型中，得到金具图像和标签，将金具图像和标签同时输入训练后的第二级分类模型中，得到金具的缺陷情况。本发明提供的用于极寒灾害下输电线路金具缺陷的态势感知方法，实现了模型的可持续学习，节约了模型占用空间，保证了模型在学习新的分类任务的同时不会忘记旧分类任务，提高了模型对不同缺陷程度的金具的识别能力。
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公开(公告)号：CN113269371A
公开(公告)日：2021-08-17
申请号：CN202110698563.2
申请日：2021-06-23
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国网北京市电力公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 朱晓荣 , 司羽 , 王东升 , 李信 , 肖娜 , 李坚 , 吴佳 , 彭柏 , 来骥 , 陈重韬 , 尚芳剑 , 刘超 , 孟德 , 李硕 , 娄竞 , 张少军 , 谢旭 , 郭立财 , 张雁忠 , 陈军法 , 高全成 , 刘德坤 , 刘庆时 , 席嫣娜 , 韦凌霄 , 王舒 , 刘若诗
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/36 , G06F30/20 , G06F113/04 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了一种基于知识图谱的智能配电网供电综合性能评估方法及系统，方法包括步骤：获取待评估智能配电网的物理空间多源数据，建立智能配电网供电系统的数字化模型；对智能配电网供电系统的数字化模型的特征进行分析，基于知识图谱，以清洁性、经济性、灵活性和可靠性四个方面建立智能配电网供电综合性能评估指标体系；采用层次分析法和熵权法确定智能配电网供电综合性能评估指标的指标权重，并根据设定的指标等级及其对应的指标权重采用模糊评价方法进行智能配电网供电综合性能评估，得到评估结果。本发明提供的方法及系统，利用知识图谱建立更加完善的智能配电网评估指标体系，采用组合权重进行评估，对智能配电网的优化运行具有指导作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113515829A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110557643.6
申请日：2021-05-21
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网北京市电力公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种用于极寒灾害下输电线路金具缺陷的态势感知方法，建立第一级检测模型及第二级分类模型，获取极寒灾害下金具目标数据集及缺陷数据集，通过极寒灾害下金具目标数据集及缺陷数据集训练第一级检测模型及第二级分类模型，将第一级检测模型及第二级分类模型级联；将待检测的输电线路航拍图像输入训练后的第一级检测模型中，得到金具图像和标签，将金具图像和标签同时输入训练后的第二级分类模型中，得到金具的缺陷情况。本发明提供的用于极寒灾害下输电线路金具缺陷的态势感知方法，实现了模型的可持续学习，节约了模型占用空间，保证了模型在学习新的分类任务的同时不会忘记旧分类任务，提高了模型对不同缺陷程度的金具的识别能力。
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公开(公告)号：CN113496102A
公开(公告)日：2021-10-12
申请号：CN202110756805.9
申请日：2021-07-05
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网北京市电力公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国网冀北电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 赵振兵 , 强一凡 , 王东升 , 李信 , 肖娜 , 李坚 , 吴佳 , 彭柏 , 杨睿 , 刘昀 , 王艺霏 , 李贤 , 苏丹 , 那琼澜 , 娄竞 , 张少军 , 谢旭 , 张宇 , 路剑敏 , 张雁忠 , 陈军法 , 高全成 , 刘德坤 , 刘庆时 , 席嫣娜 , 韦凌霄 , 王舒 , 刘若诗
IPC: G06F30/27 , G06F113/04 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了一种基于改进BiGRU的配网超短期功率态势预测方法，包括以下步骤：功率数据预处理；对预处理后的功率数据进行多阶离散小波分解，之后对每条频率分量做单波重构；根据训练验证和滑动窗口策略划分出数据集及其输入输出格式；搭建基于小波变换和自注意力机制的BiGRU深度预测模型，其由两层双向门控循环单元和自注意力模块构成；将不同分量的训练数据集与验证数据集输入对应BiGRU深度预测模型，进行模型的训练和验证；将预测数据集输入BiGRU深度预测模型，将不同频率分量的预测结果相加得到最终模型预测值。本发明搭建基于小波变换和自注意力机制的BiGRU深度模型，改善了传统模型的过拟合现象，提高了模型预测精度，加快了模型收敛速度。
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公开(公告)号：CN114325724A
公开(公告)日：2022-04-12
申请号：CN202210002382.6
申请日：2022-01-04
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海睿深科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种用于电力巡检机器人的声学成像智能网关，包括可相互通信的：存储器，所述存储器用于存储电力巡检机器人收集到的声学原始数据以及经处理后的数据；内存，所述内存用于暂存电力巡检机器人收集到的声学原始数据；DSP(数字信号处理)，所述DSP用于对收集到的声学原始数据进行数据化处理；中央处理器，所述中央处理器是声学成像智能网关内部系统运行和控制的中心；通讯模块，所述通讯模块用于数据的接收和传输，实现与电力巡检机器人内部的机器人通讯模块以及机器人声学终端的信息交流。本发明通过特征值的形式传输数据，能够及时的判断是否存在异常情况，提高了传输的通信效率，并且确保了数据的完整性及安全性。
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公开(公告)号：CN113759197A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202111055488.4
申请日：2021-09-09
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海睿深科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种电力变压器状态监测装置，用于对电力变压器进行状态监测，包括：影像摄录装置，用于获取电力变压器运行期间的振动影像；处理器，用于对振动影像进行处理和计算；面板，输入操作指令，以及显示运行状态信息。本发明还涉及一种使用上述装置的电力变压器状态监测方法，包含步骤：S1、振动影像获取：获取电力变压器振动影像；S2、振动影像预处理：对振动影像进行预处理，生成增强影像；S3、振动状态运算：对增强影像进行运算，生成振动状态数据和结果影像；S4、结果显示。本发明对电力变压器实现非接触地获取状态信息，无需停机、开箱或安装附加装置，采取稠密光流法计算振动状态，测量结果准确，具有较好的实用性和经济效益。
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公开(公告)号：CN111401638A
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202010187522.2
申请日：2020-03-17
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明公开一种基于极限学习机与负荷密度指标法的空间负荷预测方法，包括：S1：将电力负荷根据用电类型进行分类并确定每类负荷的影响因素；S2：利用FCM聚类算法，将每类负荷再细分为几个小类并求出每一小类的聚类中心矩阵；对于给定的待预测地的特性指标，求出与小类聚类中心的欧式距离，取欧式距离最小的一小类样本作为训练样本；S3：建立基于粒子群优化的极限学习机算法的回归模型，将选好的训练样本带入模型，影响因素作为模型的输入，负荷密度作为模型的输出；S4：将求出的各类负荷密度乘以小区的面积可得每个小区的负荷值，结合每个小区的同时系数求出规划区的空间负荷预测。本发明提出的PSO-ELM算法具有较高精度，能满足实际工程的要求。
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