-
公开(公告)号：CN115759237A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211292482.3
申请日：2022-10-21
申请人： 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司信息通信公司
IPC分类号： G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/063
摘要： 本发明涉及一种端到端的深度神经网络模型压缩及异构转换系统及方法，包括：面向边缘侧设备的深度神经网络模型压缩模块，用于实现对待优化网络模型的剪枝，并根据网络特征对网络模型进行重训练，继而使用多种模型量化压缩方法得到较小精度损失的压缩网络模型后，将压缩后网络模型输入至面向边缘侧设备的异构模型转换模块；面向边缘侧设备的异构模型转换模块，用于实现网络模型由X86到ARM的转换，实现网络模型异构转换的自动化。本发明能够解决电力边缘测设备无法与通用的服务器端架构兼容，导致现有的深度神经网络模块无法直接应用在电力边缘侧设备中或者无法提供足够的性能，从而制约了边缘侧深度神经网络技术的应用的问题。
-
公开(公告)号：CN114137358B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202111359799.X
申请日：2021-11-17
申请人： 国网天津市电力公司信息通信公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明涉及一种基于图卷积神经网络的输电线路故障诊断方法，其技术特点是：步骤1、构建基于端‑边‑云数据协同架构的输电线路故障诊断平台；步骤2、用户端进行多维信息采集并传送至边缘端；步骤3、边缘端进行信息融合；步骤4、云端的GCN输电线路故障诊断模型对信息融合后的数据进行诊断，完成输电线路故障的分类及评估。本发明采用“端‑边‑云”数据协同架构及GCN技术利用多维信息采集技术和信息融合技术实现输电线路故障诊断，实现较为准确的故障分类，提高了输电线路故障诊断效率。
-
公开(公告)号：CN114137358A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111359799.X
申请日：2021-11-17
申请人： 国网天津市电力公司信息通信公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明涉及一种基于图卷积神经网络的输电线路故障诊断方法，其技术特点是：步骤1、构建基于端‑边‑云数据协同架构的输电线路故障诊断平台；步骤2、用户端进行多维信息采集并传送至边缘端；步骤3、边缘端进行信息融合；步骤4、云端的GCN输电线路故障诊断模型对信息融合后的数据进行诊断，完成输电线路故障的分类及评估。本发明采用“端‑边‑云”数据协同架构及GCN技术利用多维信息采集技术和信息融合技术实现输电线路故障诊断，实现较为准确的故障分类，提高了输电线路故障诊断效率。
-
公开(公告)号：CN117035039A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310794209.9
申请日：2023-06-30
申请人： 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司信息通信公司
IPC分类号： G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种智能电力边缘设备的深度神经网络模型压缩方法，包括以下步骤：S1、获取训练好的智能电力深度神经网络模型；S2、获取每一层的卷积核，并进行分组；S3、对每一子卷积核组的分布进行统计；S4、选择部分子卷积核组进行活化；S5、对神经网络模型的冗余参数进行结构化修剪操作；S6、进行卷积核结构化深度神经网络模型再训练；S7、获取神经网络模型的权值参数；S8、对网络模型每一层的初始化权值参数绝对值进行排序；S9、获取差值最小的以2为底的幂或0，将要量化的权值组量化为该值；S10、对原始权值进行更新；S11、获得最终量化后深度神经网络模型。本发明能够充分解决在资源有限设备上的内存占用和计算工作负载优化。
-
公开(公告)号：CN117350423A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311171844.8
申请日：2023-09-12
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 , 国家电网有限公司 , 天津大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06N20/20 , G06N3/006
摘要： 本发明涉及一种基于多智能体强化学习的分布式能源系统集群协同优化方法，包括以下步骤：步骤1、构建分布式能源集群系统物理环境模型；步骤2、构建与分布式能源集群系统交互的多智能体模型；步骤3、构建分布式能源集群系统多智能体强化学习框架，建立基于多智能体深度确定性策略梯度的协同优化算法；步骤4、基于步骤3所建立的协同优化算法和步骤1所构建的物理环境模型对步骤2所建立的多智能体进行响应的训练和测试，完成参数的更新，进而获得训练好的多智能体，若观测到存在节点有电压违规现象，则调用训练好的多智能体进行输出动作的调整。本发明能够在分布式能源集群系统稳定运行的前提下，能够有效增加新能源发电量，减少损耗，提高新型能源的利用率。
-
公开(公告)号：CN117039893A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311295062.5
申请日：2023-10-09
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 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种配电网状态确定方法、装置及电子设备，可以应用于配电网状态估计技术领域。该方法包括：响应于配电网状态确定请求，获取配电网包括的多个节点各自的量测值序列；对于多个时间断面中的每个时间断面，确定与时间断面对应的系统时刻信息；基于系统时刻信息，从多个节点各自的量测值序列中确定多个节点各自的目标量测值；基于多个节点各自的目标量测值，得到配电网在时间断面下的量测数据，得到与多个时间断面相关的多组量测数据；将多组量测数据输入高斯过程回归模型，得到多组状态估计数据；以及基于对多组状态估计数据的评估结果，确定配电网包括的多个节点各自的电压状态值。
-
公开(公告)号：CN117937422A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311645066.1
申请日：2023-12-04
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 , 国家电网有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/096 , H02J3/46 , H02J3/38
摘要： 本发明涉及一种基于迁移学习的新建光伏场站出力区间预测方法，包括以下步骤：步骤1、分析影响光伏发电功率的气象因素，得到强相关指标；步骤2、建立光伏功率区间短期预测模型；步骤3、对迁移学习中域和任务进行划分；步骤4、利用不同监测位置站点的光伏阵列数据，划分出两组源域数据和两组目标域数据；步骤5、建立包括整体参数微调、部分参数微调和整体参数冻结的三种光伏深度迁移模型，并通过该通过深度迁移模型完成新建光伏场站出力区间预测。本发明能够解决缺少相应的影响因素数据集及历史数据不足情况下光伏出力预测精度不高的技术问题。
-
公开(公告)号：CN117746148A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311789880.0
申请日：2023-12-25
申请人： 国网天津市电力公司高压分公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/22 , G06V10/44 , G06V30/14 , G06V30/18 , G06V30/19 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/048
摘要： 本发明涉及一种适用于变电站电气设备红外图像的设备及文字识别方法，包括(1)输入筛选；(2)目标检测；(3)信息提取；(4)结果整合。本发明根据所检测目标的特点，对模型的关键参数进行相应的调整，重点对初始学习率及衰减策略、优化器两个重要参数进行调优，使模型在对本发明所研究的对象上展现出良好的应用效果；同时本发明对于变电站电气设备红外图像的设备识别及文字识别，使用同一检测模型进行训练，得到两个不同的权重参数，在检测识别时，同一检测模型通过使用两个不同的权重参数实现了对红外图像的设备以及文字的识别与分类，在保证准确率的同时，提高模型的计算速度。
-
公开(公告)号：CN117667919A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311465333.7
申请日：2023-11-07
申请人： 国网天津市电力公司高压分公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/22 , G06F16/2458 , G06F16/242 , G06F16/248
摘要： 本发明涉及一种电力数据血缘查询方法，包括1)统计数据库表的字段信息；2)比较不同表中的字段名，得出不同表中相似度高的字段；3)若存在相似度高的字段，则将这两字段所对应的属性列数据进行比较，判断是否具有血缘关系；4)若两表不存在相似度高的字段或相似度高的字段对应的数据无血缘关系，则将其中一个表的每列数据与另一个表的一列或多列数据进行比较，判断是否具有血缘关系；5)统计数据库中找到的数据血缘关系，在前端进行可视化展示。本发明能够准确快速找出数据库表之间的关联字段，确定数据表之间的血缘关系，对数据血缘进行可视化展示，增加对数据血缘关系的检索功能，使得相关工作人员能对数据进行整体宏观的掌握和把控。
-
公开(公告)号：CN117039893B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311295062.5
申请日：2023-10-09
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 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明提供了一种配电网状态确定方法、装置及电子设备，可以应用于配电网状态估计技术领域。该方法包括：响应于配电网状态确定请求，获取配电网包括的多个节点各自的量测值序列；对于多个时间断面中的每个时间断面，确定与时间断面对应的系统时刻信息；基于系统时刻信息，从多个节点各自的量测值序列中确定多个节点各自的目标量测值；基于多个节点各自的目标量测值，得到配电网在时间断面下的量测数据，得到与多个时间断面相关的多组量测数据；将多组量测数据输入高斯过程回归模型，得到多组状态估计数据；以及基于对多组状态估计数据的评估结果，确定配电网包括的多个节点各自的电压(56)对比文件Jun Yang等.Distribution power systemstate estimation based on Gaussianmixture model-Neural network《.2020 IEEESustainable Power and Energy Conference(iSPEC)》.2020,2552-2557页.
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
53 条记录 (耗时 0.075 秒)
