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公开(公告)号：CN111563304A
公开(公告)日：2020-08-21
申请号：CN202010355640.X
申请日：2020-04-29
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本申请提供了一种配电网网架元模型构建方法，首先，定义配电网业务实体及连接关系；其次，构建配电网网架元模型，完成对配电网设备、关联关系、设备层次结构的配电网网架拓扑描述；最后，获取计量自动化系统、资产管理系统及GIS系统中各个系统配电网台账及连接关系数据，分析各个系统配电网台账及连接关系数据结构与配网网架元模型之间的对应关系，利用已构建的模型完成配电网网架元模型构建方法的验证。本申请提供的配电网网架元模型构建方法，解决了现有配网调度、资产管理、量测等业务过程中配网台账及连接关系变化时，引起的解配网台账不一致的问题，以及人工核对台账的工作效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN111666456A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010517831.1
申请日：2020-06-09
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/904 , G06K9/62 , G06Q50/06
Abstract: 本申请提供的基于多源配网网络的网架拓扑自动构建方法，先利用单个系统的元模型依据各系统的数据生成单系统网架，再将各系统中同一设备台账及关系融合，利用统一的元模型将融合后的配网设备台账及关系生成网架图，为大规模复杂配电网网架自动构建提供解决方案，解决了各系统间导入导出对拓扑模型、配电网线路设备难以达到较高的一致性问题，从而为为跨平台、跨业务的数据分析需求提供支持，同时对形成的配电网网架图进行可视化展示。本申请提供的基于多源配网网络的网架拓扑自动构建方法，解决了现有技术中采用人工核对的方式建立各系统间相同配电网设备的对应关系存在的人员成本投入大，准确性无法保证，台账变化后及时性无法满足要求的问题。
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公开(公告)号：CN111612233A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010402413.8
申请日：2020-05-13
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本申请涉及电网设备制造技术领域，特别地，涉及一种配电网线路重跳影响因素重要性得分获取方法及装置。所述方法包括：S1、根据配电网台账、及连接关系数据构建配电网网架拓扑图；S2、基于配电网系统、气象监测系统抽取停电事件的停电数据；S3、基于所述停电数据、配电网网架拓扑图构建对应关系；S4、对所述停电数据进行预处理，并根据停电事件的影响因素获取特征值；S5、基于所述特征值，构建随机森林回归预测模型，获取未来停电事件概率；S6、基于所述未来停电事件概率计算得到线路重跳影响因素重要性得分。
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公开(公告)号：CN111612231B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202010402397.2
申请日：2020-05-13
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F18/211 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06F18/20
Abstract: 本申请涉及电网设备制造技术领域，特别地，涉及一种配网线路重跳模型融合处理方法及装置。所述方法包括：采集影响配网线路重跳的基础数据，并进行预处理；将经过预处理的基础数据划分为训练集、测试集，并获取其特征值；基于训练集、测试集、特征值，对基于支持向量机重跳模型进行训练、对基于逻辑回归重跳模型进行训练、对基于决策树重跳模型进行训练；分别以ROC曲线、KS值作为收敛条件，得到2种支持向量机最优重跳模型、逻辑回归最优重跳模型、决策树最优重跳模型；对不同算法的最优重跳模型预测结果进行组合得到8种预测结果，预测结果由类别目标集合{Y、N}中的元素构成；基于预测结果中Y的个数将重跳概率划分为高、较高、中、低四种类型。
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公开(公告)号：CN111612232B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202010402400.0
申请日：2020-05-13
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本申请涉及电网设备制造技术领域，特别地，涉及一种基于梯度下降的配电网线路重跳概率预测优化方法和装置。所述方法包括：基于配电网数据构建重跳概率预测模型；通过函数映射生成目标函数；基于所述目标函数、重跳概率预测模型计算得到预测值；通过预测值和实际值的绝对误差构造损失函数，赋值超参数；通过随机梯度下降方法获取所述损失函数的最小损失值；基于所述最小损失值，确定模型参数，得到最优重跳概率预测模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111597415B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202010402405.3
申请日：2020-05-13
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F16/906 , G06F16/901 , G06F18/214 , G06F18/2431 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及电网设备制造技术领域，特别地，涉及一种基于神经网络的配电网台账数据贯通方法及装置。一定程度可以解决配电网台账数据无法贯通的问题，所述方法包括：获取来自业务系统的配网台账数据；对所述配网台账数据进行预处理并划分得到测试集与训练集；将特征数据输入已构建的分类神经网络模型进行分析计算，得到输出的分类结果；基于所述分类结果，根据变电站、线路、变压器之间特征的相互关联，构建连接关系；根据所述连接关系进行贯通，将所有的变电站、线路、变压器及其它导电设备相互连接形成以变电站为中心的多链路网状结构。
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公开(公告)号：CN111597415A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010402405.3
申请日：2020-05-13
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F16/906 , G06F16/901 , G06N3/08 , G06N3/04 , G06Q50/06
Abstract: 本申请涉及电网设备制造技术领域，特别地，涉及一种基于神经网络的配电网台账数据贯通方法及装置。一定程度可以解决配电网台账数据无法贯通的问题，所述方法包括：获取来自业务系统的配网台账数据；对所述配网台账数据进行预处理并划分得到测试集与训练集；将特征数据输入已构建的分类神经网络模型进行分析计算，得到输出的分类结果；基于所述分类结果，根据变电站、线路、变压器之间特征的相互关联，构建连接关系；根据所述连接关系进行贯通，将所有的变电站、线路、变压器及其它导电设备相互连接形成以变电站为中心的多链路网状结构。
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公开(公告)号：CN111666456B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202010517831.1
申请日：2020-06-09
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F16/901 , G06F16/903 , G06F16/904 , G06F113/04
Abstract: 本申请提供的基于多源配网网络的网架拓扑自动构建方法，先利用单个系统的元模型依据各系统的数据生成单系统网架，再将各系统中同一设备台账及关系融合，利用统一的元模型将融合后的配网设备台账及关系生成网架图，为大规模复杂配电网网架自动构建提供解决方案，解决了各系统间导入导出对拓扑模型、配电网线路设备难以达到较高的一致性问题，从而为为跨平台、跨业务的数据分析需求提供支持，同时对形成的配电网网架图进行可视化展示。本申请提供的基于多源配网网络的网架拓扑自动构建方法，解决了现有技术中采用人工核对的方式建立各系统间相同配电网设备的对应关系存在的人员成本投入大，准确性无法保证，台账变化后及时性无法满足要求的问题。
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公开(公告)号：CN111563304B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202010355640.X
申请日：2020-04-29
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本申请提供了一种配电网网架元模型构建方法，首先，定义配电网业务实体及连接关系；其次，构建配电网网架元模型，完成对配电网设备、关联关系、设备层次结构的配电网网架拓扑描述；最后，获取计量自动化系统、资产管理系统及GIS系统中各个系统配电网台账及连接关系数据，分析各个系统配电网台账及连接关系数据结构与配网网架元模型之间的对应关系，利用已构建的模型完成配电网网架元模型构建方法的验证。本申请提供的配电网网架元模型构建方法，解决了现有配网调度、资产管理、量测等业务过程中配网台账及连接关系变化时，引起的解配网台账不一致的问题，以及人工核对台账的工作效率低下的问题。
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公开(公告)号：CN111612232A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010402400.0
申请日：2020-05-13
Applicant: 云南电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本申请涉及电网设备制造技术领域，特别地，涉及一种基于梯度下降的配电网线路重跳概率预测优化方法和装置。所述方法包括：基于配电网数据构建重跳概率预测模型；通过函数映射生成目标函数；基于所述目标函数、重跳概率预测模型计算得到预测值；通过预测值和实际值的绝对误差构造损失函数，赋值超参数；通过随机梯度下降方法获取所述损失函数的最小损失值；基于所述最小损失值，确定模型参数，得到最优重跳概率预测模型。
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