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公开(公告)号：CN105654392A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201510834878.X
申请日：2015-11-26
Applicant: 国家电网公司 , 国网冀北电力有限公司张家口供电公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力系统调度自动化技术领域，涉及一种基于聚类算法的设备家族性缺陷的分析方法。步骤如下：(1)从设备告警信息数据与日常管理数据中提取出N种特征，将他们组成一个N维向量，完成从原始数据集合到N维向量空间的映射。(2)使用特征标准化的归一化方法，将数据进行处理，消除数据量级差异带来的误差；(3)用canopy算法将数据集合进行“粗“聚合求出K值。(4)用KMeans算法将数据集合进行“精“聚类。(5)使用粗糙集算法计算出关键属性。(6)手肘法(Elbow method)确定K值。本发明减少了人力资源的浪费，从原来的经验判断转化为通过算法分析得出，提高了事件处置效率。
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公开(公告)号：CN105574604B
公开(公告)日：2020-05-05
申请号：CN201510771726.X
申请日：2015-11-12
Applicant: 国家电网公司 , 国网冀北电力有限公司张家口供电公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
Abstract: 本发明属于电力系统调度自动化技术领域，针对智能电网大数据带来的电网故障预警困难问题，提供一种基于大数据技术面向电网运行事件的监控预判分析系统。所述系统包括电网数据分析及专家库部分；专家库部分负责存储设备故障发生和电网事件发生时的各项数据，电网数据分析部分对大数据进行分析。本发明的有益效果在于：(1)在大数据时代下创建智能电网自我学习的专家库对电力设备和电网事故的监控预警起到了关键作用，极大提高了监控预判的准确度和速度，辅助电力企业更好的完成监控预警工作，具有积极的现实意义。(2)通过及时更新各节点的权值和阈值，做到全面准确考虑各监测监控量对设备运行状态及电网事件状态的影响，并实现及时预警功能，对未来智能电网研究具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN105574604A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201510771726.X
申请日：2015-11-12
Applicant: 国家电网公司 , 国网冀北电力有限公司张家口供电公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
Abstract: 本发明属于电力系统调度自动化技术领域，针对智能电网大数据带来的电网故障预警困难问题，提供一种基于大数据技术面向电网运行事件的监控预判分析系统。所述系统包括电网数据分析及专家库部分；专家库部分负责存储设备故障发生和电网事件发生时的各项数据，电网数据分析部分对大数据进行分析。本发明的有益效果在于：(1)在大数据时代下创建智能电网自我学习的专家库对电力设备和电网事故的监控预警起到了关键作用，极大提高了监控预判的准确度和速度，辅助电力企业更好的完成监控预警工作，具有积极的现实意义。(2)通过及时更新各节点的权值和阈值，做到全面准确考虑各监测监控量对设备运行状态及电网事件状态的影响，并实现及时预警功能，对未来智能电网研究具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN105608519A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201510756165.6
申请日：2015-11-09
Applicant: 国家电网公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国网湖南省电力公司 , 国网湖南省电力公司信息通信公司
CPC classification number: Y04S10/54 , G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力系统调度自动化技术领域，具体说涉及一种电网通信设备运行状态的预测算法。所述方法包括如下步骤：1.1基于电网通信设备运行日志的关联规则发现；1.2基于关联规则模型库的联机分析与预测：通过以上数据处理手段对电网通信设备历史运行日志数据进行分析挖掘得到的若干关联规则构建运行异常规则库，在得到电网通信设备实时运行状态信息的同时获取相应指标的关联规则，通过实时运行状态信息与规则库中关联规则的阈值进行对比，从而判断当前通信设备的运行状态健康度，当发现越限情况及时向用户提供预警信息。
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公开(公告)号：CN105574204A
公开(公告)日：2016-05-11
申请号：CN201610009588.6
申请日：2016-01-08
Applicant: 国网冀北电力有限公司 , 国家电网公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种分布式电网调控运行数据的检索方法及系统，其中该方法包括：接收用户输入的检索请求，其中，检索请求包括：量测点表达式；解析量测点表达式，得到电网量测点；基于检索请求和预先建立的倒排索引库，对电网量测点的电网调控运行数据进行并行检索和处理，得到检索结果，其中，倒排索引库存储在检索服务器中，省级调度机构和地级调度机构均设置有检索服务器，各检索服务器之间通过广域服务总线进行数据传输；输出检索结果。本发明在调度机构设置检索服务器，管理各调度机构的数据，各检索服务器间可进行数据传输，基于倒排索引库进行并行检索和处理，提高检索效率，且能够基于检索得到的数据进行处理分析，增强了数据分析能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103049640A
公开(公告)日：2013-04-17
申请号：CN201210425481.1
申请日：2012-10-30
Applicant: 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 辽宁省电力有限公司 , 国家电网公司
CPC classification number: Y04S10/60
Abstract: 本发明公开了一种基于地理信息系统的电网多态多维显示控制方法，包括如下步骤：针对地理信息系统中的当前可视区域，用加权距离及地图块的电网信息量计算各个地图块的权值；对各个地图块的权值进行排序，挑选部分权值较大的地图块预先加载到内存中；当内存中地图块的数量达到设定的阈值时，计算每个已缓存地图块的权值并进行排序，释放部分权值较小的地图块。利用本发明，可以充分展示电网设备的地理位置、网络拓扑关系，便于全局化管理电网设备的状态信息以及运行信息，实现上下级电网的设备状态信息与参数信息的纵向资源共享，便于实现电网设备的省地一体化管理。
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公开(公告)号：CN105608496B
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN201510756163.7
申请日：2015-11-09
Applicant: 国家电网公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国网冀北电力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种k‑means聚类算法的配抢工单激增原因分析方法。所述方法步骤如下：（1）建立一个配抢工单与停电信息关键词矩阵；（2）通过k‑means聚类算法对上述矩阵进行聚类分组；（3）利用聚类后的配抢工单，研究每一组配抢工单所包含的关键词；（4）利用每一组的关键词列表，制作语义网络；（5）经上述步骤，得到一副基于关键词节点的结构图，在该图中，节点越靠上，对工单激增的影响越大，从而分析出工单激增的原因。有益效果如下：通过聚类算法，将工单按停电信息关键字分组，从而解决了以往工单分组单纯依赖人工经验的情况。利用语义网络，将工单出现原因分层，具有较普遍原因的关键字会被发现，从而确定工单激增的真正原因。
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公开(公告)号：CN103049640B
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201210425481.1
申请日：2012-10-30
Applicant: 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 辽宁省电力有限公司 , 国家电网公司
CPC classification number: Y04S10/60
Abstract: 本发明公开了一种基于地理信息系统的电网多态多维显示控制方法，包括如下步骤：针对地理信息系统中的当前可视区域，用加权距离及地图块的电网信息量计算各个地图块的权值；对各个地图块的权值进行排序，挑选部分权值较大的地图块预先加载到内存中；当内存中地图块的数量达到设定的阈值时，计算每个已缓存地图块的权值并进行排序，释放部分权值较小的地图块。利用本发明，可以充分展示电网设备的地理位置、网络拓扑关系，便于全局化管理电网设备的状态信息以及运行信息，实现上下级电网的设备状态信息与参数信息的纵向资源共享，便于实现电网设备的省地一体化管理。
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公开(公告)号：CN105654229A
公开(公告)日：2016-06-08
申请号：CN201510836052.7
申请日：2015-11-26
Applicant: 国家电网公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国网天津市电力公司
Abstract: 本发明涉及一种电网自动化系统及设备运行状态风险评估算法，所述算法包括如下步骤：1.1基于Relief算法的特征提取；设备异常，往往是设备在运行过程中由设备的一个因素或多个因素相互作用引起的，从设备采集的众多信息中，提取出影响该类异常的因素，剔除无关因素，以供后面的数据分析，这就是特征提取；1.2基于kmeans算法的相似样本聚集；经过步骤1.1Relief算法已获取到影响该设备运行风险的特征指标序列，通过k-means算法计算出每个特征指标在各风险等级下的阈值范围。本本发明具有如下优点：能够针对每个设备设置其特有的状态分析阈值知识库，避免外界环境及设备自身条件造成的阈值误差，确保告警、预警的准确性。
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公开(公告)号：CN105608496A
公开(公告)日：2016-05-25
申请号：CN201510756163.7
申请日：2015-11-09
Applicant: 国家电网公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国网冀北电力有限公司
CPC classification number: G06Q10/20 , G06F17/30705 , G06K9/6223
Abstract: 本发明涉及一种k-means聚类算法的配抢工单激增原因分析方法。所述方法步骤如下：（1）建立一个配抢工单与停电信息关键词矩阵；（2）通过k-means聚类算法对上述矩阵进行聚类分组；（3）利用聚类后的配抢工单，研究每一组配抢工单所包含的关键词；（4）利用每一组的关键词列表，制作语义网络；（5）经上述步骤，得到一副基于关键词节点的结构图，在该图中，节点越靠上，对工单激增的影响越大，从而分析出工单激增的原因。有益效果如下：通过聚类算法，将工单按停电信息关键字分组，从而解决了以往工单分组单纯依赖人工经验的情况。利用语义网络，将工单出现原因分层，具有较普遍原因的关键字会被发现，从而确定工单激增的真正原因。
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