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公开(公告)号：CN116070532A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310245643.1
申请日：2023-03-09
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
发明人： 孙伟 , 林肖 , 李帷韬 , 李奇越 , 陈艺 , 杨瑞雪 , 包佳佳 , 丁洁 , 秦琪 , 赵龙 , 汪玉 , 李宾宾 , 陈庆涛 , 黄杰 , 刘鑫 , 杨孝忠 , 金义 , 尹睿涵 , 马路遥 , 陈清兵 , 范明豪 , 马亚彬 , 翟玥 , 苏文 , 吕鹏飞 , 刘耕云 , 宁杨
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06Q50/26 , G06Q10/04 , G06F111/08
摘要： 本发明公开了基于ISSA‑LSTM的企业碳排放预测方法及系统，所述方法包括以下步骤：对历史碳排放数据进行预处理；构建碳排放LSTM模型；将碳排放LSTM模型的多个关键参数作为改进的麻雀搜索算法中麻雀的多维位置，对所述多个关键参数进行寻优，得到最优关键参数；利用最优关键参数构建碳排放LSTM模型，作为最优的碳排放LSTM模型；将预处理后的历史碳排放数据输入最优的碳排放LSTM模型，进行碳排放预测；本发明的优点在于：避免模型陷入局部最优，使得最终预测结果较为准确。
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公开(公告)号：CN111291691B
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202010096393.6
申请日：2020-02-17
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/26 , G06V30/148 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V30/19 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的变电站二次设备仪表盘读数检测方法，包括：1、基于YOLOv3算法对仪表盘图像进行定位分类训练；2、利用训练好的YOLOv3模型，对所获取的实时图像进行仪表盘定位分类并进行裁剪保存；3、若分类结果为变压器温度表，使用hough变换获取温度表图像基准水平线和指针线，否则，使用OPENCV OCR和hough变换获取电流表和电压表图像类别标签、数字量程和指针线；4、计算仪表盘读数，并在边缘侧保存读数数据；5、巡检机器人完成一次周期巡检后，将所有仪表盘读数通过无线网络上传至云端服务器。本发明能提高变电站无人抄表的数据检测率，从而满足变电站设备故障诊断的实际需求。
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公开(公告)号：CN110708752A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910969574.2
申请日：2019-10-12
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于电力LTE无线专网的变电站上行链路传输方法，使传输过程达到最大化的能量效率和合理的资源分配，其步骤包括：1、变电站设备中的传感器采样出所需监控的数据；2、将采样的数据按变电站设备、传感器种类和采样次数进行编码；3、根据无线系统的总资源数量为采样的数据分配最优的调制编码方式和资源块，从而更有效地将采样的数据传输给电力专用网络。本发明能很好地提高上行传输过程的能量效率、资源利用率，在采样的数据量过多的情况下降低丢包率。
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公开(公告)号：CN118865346A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411337653.9
申请日：2024-09-25
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 南京南瑞继保工程技术有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
IPC分类号： G06V20/60 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了断路器触点状态低照度图像检测模型、训练方法、应用，将待识别的断路器图像输入训练好的PMSSD网络中，PMSSD网络包括PMSSD骨干网络和多预测框层；PMSSD骨干网络包括第一卷积模块、至少一个深度可分离卷积DW Conv模块、第二卷积模块，多预测框层被配置为接收多个PSE‑DW Conv模块和第二卷积模块输出的特征图，据此识别特征图中每个预测框的坐标以及每个预测框对应断路器触点状态的类别置信度，并过滤重叠度较大的预测框，剩余的预测框即为检测结果。本发明通过构造不同尺度特征图，提升检测模型对不同尺度断路器触点状态的鲁棒性。利用多个PSE‑DW Conv，在不同尺度引入注意力机制，使得检测模型关注触点状态重要信息，忽略背景等无关部分。
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公开(公告)号：CN115081301B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202210810787.2
申请日：2022-07-11
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
发明人： 汪玉 , 陈艺 , 李宾宾 , 赵龙 , 秦琪 , 包佳佳 , 杨瑞雪 , 范明豪 , 亚彬 , 翟玥 , 陈庆涛 , 黄杰 , 刘鑫 , 王鑫 , 金雨楠 , 孙伟 , 李奇越 , 李帷韬 , 樊智奇
摘要： 本发明公开了一种基于混合PSO‑MKPLS的碳排放量动态演化方法，其步骤包括：1、构建输入样本数据，包括数据的获取以及预处理；2、对数据进行时滞估计得到输入时滞差分矩阵；3、利用混合粒子群算法多核偏最小二乘回归进行多变量多重共线性的处理得到碳排放量的动态演化机理。本发明适用于多种重点控排企业，通过对指定控排企业的碳排放多种影响因素因素进行分析，考虑实际生产过程中的时滞现象，并利用改进的核偏最小二乘法进行碳排放量的动态演化机理模型的构建，利用混合粒子群改变核函数参数，从而可以更准确的拟合实际生产中的碳排放量。
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公开(公告)号：CN116647052B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310899524.8
申请日：2023-07-21
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J13/00 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H04L67/12
摘要： 本发明公开了基于多边云协同的智能变电站自动控制调度方法及系统，所述方法包括：根据变电站中传感器的位置确定边缘设备数目以及所处位置；变电站中传感器采集变电站内各类数据并通过数据流传输；将数据流分配到边缘设备或者云端，计算云端传输消耗；根据云端传输消耗以及边缘设备消耗的成本分别计算云端和边缘设备的收益；以收益最大为目标构建目标函数并建立约束条件；对目标函数求解，得出变电站的传感器数据流优化调度方案；本发明的优点在于：实现计算资源的合理分配的同时保证系统收益最大化，满足实际应用需求。
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公开(公告)号：CN116647052A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310899524.8
申请日：2023-07-21
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J13/00 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , H04L67/12
摘要： 本发明公开了基于多边云协同的智能变电站自动控制调度方法及系统，所述方法包括：根据变电站中传感器的位置确定边缘设备数目以及所处位置；变电站中传感器采集变电站内各类数据并通过数据流传输；将数据流分配到边缘设备或者云端，计算云端传输消耗；根据云端传输消耗以及边缘设备消耗的成本分别计算云端和边缘设备的收益；以收益最大为目标构建目标函数并建立约束条件；对目标函数求解，得出变电站的传感器数据流优化调度方案；本发明的优点在于：实现计算资源的合理分配的同时保证系统收益最大化，满足实际应用需求。
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公开(公告)号：CN115344566A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211000449.9
申请日：2022-08-19
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
发明人： 赵龙 , 秦琪 , 陈艺 , 汪玉 , 李宾宾 , 杨瑞雪 , 包佳佳 , 丁洁 , 王鑫 , 金雨楠 , 范明豪 , 马亚彬 , 翟玥 , 陈庆涛 , 黄杰 , 刘鑫 , 孙伟 , 李奇越 , 李帷韬 , 顾玲玲
IPC分类号： G06F16/215 , G06F17/14
摘要： 本发明公开了一种基于小波分解和傅立叶变换的多能用量数据补全方法，其步骤包括：一、对采集的含碳特征能源消耗序列进行小波分解得到能耗周期特征序列和能耗趋势特征序列；二、基于曲线拟合得到预测能耗趋势特征序列；三、基于傅立叶级数拟合得到预测能耗周期特征序列；四、基于步骤二和步骤三通过小波重构实现对缺失数据的补全。本发明基于小波分解和傅立叶变换来构建数据补全模型，从而能实现对缺失的重点控排企业海量多能用量数据补全。
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公开(公告)号：CN115081301A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210810787.2
申请日：2022-07-11
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
发明人： 汪玉 , 陈艺 , 李宾宾 , 赵龙 , 秦琪 , 包佳佳 , 杨瑞雪 , 范明豪 , 亚彬 , 翟玥 , 陈庆涛 , 黄杰 , 刘鑫 , 王鑫 , 金雨楠 , 孙伟 , 李奇越 , 李帷韬 , 樊智奇
摘要： 本发明公开了一种基于混合PSO‑MKPLS的碳排放量动态演化方法，其步骤包括：1、构建输入样本数据，包括数据的获取以及预处理；2、对数据进行时滞估计得到输入时滞差分矩阵；3、利用混合粒子群算法多核偏最小二乘回归进行多变量多重共线性的处理得到碳排放量的动态演化机理。本发明适用于多种重点控排企业，通过对指定控排企业的碳排放多种影响因素因素进行分析，考虑实际生产过程中的时滞现象，并利用改进的核偏最小二乘法进行碳排放量的动态演化机理模型的构建，利用混合粒子群改变核函数参数，从而可以更准确的拟合实际生产中的碳排放量。
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公开(公告)号：CN112016473B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202010894524.5
申请日：2020-08-31
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
摘要： 本发明公开了一种基于半监督学习和注意力机制的配电网高阻接地故障诊断方法，包括：1、将故障相电压时间序列数据集合分类成有标记样本集合和无标记样本集合；2、根据计算无标记样本和有标记样本集合的相似度更新两类样本集；3、利用有标记样本集合训练1NN分类器，并利用1NN分类器对无标记样本集合进行预测标注；4、构建基于注意力机制的LSTM‑CNN神经网络；5、利用注意力机制网络融合LSTM和CNN的特征向量；6、通过梯度下降反向传播算法更新LSTM‑CNN的神经网络参数。本发明使得故障检测模型具有时间、空间的特征表达能力，从而能提高配电网高阻接地的故障检测率。
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