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公开(公告)号：CN119443846A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411436741.4
申请日：2024-10-15
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了基于多维度区域画像的网架能力评价系统及方法，涉及电力技术领域。本发明与之前的配电网网架能力评价方法相比，解决了现有的配电网网架能力评价，无法及时发现网架结构中的不合理之处，准确识别电能质量问题的根源，确定老化或性能不足的设备，明确智能化技术在电网中的应用效果和不足之处，考虑不同区域的特点和需求差异的问题；基于网架供电能力、电能质量、网架结构、装备水平、智能化水平和经济运行六个维度对待分析区域内的网架能力进行评估，能够更全面、准确地反映网架的实际能力和运行状况，避免单一指标评估的局限性和片面性；并建立多维度区域画像，可以更好地预测未来电网的需求和发展趋势，为前瞻性的规划提供有力支持。
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公开(公告)号：CN116541671A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310424801.X
申请日：2023-04-20
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司
Inventor： 李宾宾 , 汪玉 , 孙伟 , 朱太云 , 高博 , 杨孝忠 , 金义 , 尹睿涵 , 马路遥 , 黄杰 , 马亚彬 , 陈艺 , 金雨楠 , 刘俊 , 付成成 , 翟璐璐 , 张勇 , 桑培帅 , 卞军胜 , 朱刘 , 杨鲍
Abstract: 本发明涉及深度学习技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的密集通道山火蔓延行为预测算法，针对当前蔓延行为预测准确率低导致山火蔓延，无法及时预测导致经济损失增加、消防救援难度增加、危险性高等问题，现提出如下方案，包括以下步骤：S1：采用多模型预测，输出相关的火场状态数据；本发明的目的是采用小型气象站火灾和卫星气象数据，气象监测中采集、通信、指挥等方面的发展趋势，基于双椭圆模型，结合深度学习模型，得出的预测结果准确率大大提升，结合当时风速风向等气象信息，预测山火走势和蔓延速度，为协调消防资源提供依据，及时防止山火外扩，大幅度提高消防抢救效率和安全性。
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公开(公告)号：CN116418115A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310299710.8
申请日：2023-03-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司
Inventor： 李宾宾 , 罗沙 , 田宇 , 柯艳国 , 王刘芳 , 李坚林 , 甄超 , 程登峰 , 朱太云 , 叶剑涛 , 朱胜龙 , 陈庆涛 , 黄杰 , 马亚彬 , 杨孝忠 , 金义 , 尹睿涵 , 马路遥 , 汪玉 , 姜源 , 温睿 , 韦健 , 金晶 , 秦少瑞 , 秦金飞 , 郑浩 , 陈艺 , 周立军 , 曹飞翔 , 吴琼 , 金甲杰 , 曹涛 , 宋加帅 , 刘清 , 余滔 , 杨鲍
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明涉及高压线路预警分析技术领域，尤其涉及一种配网10kV线路频繁停电预警分析方法及系统，针对当前频繁停电导致设备使用寿命降低，降低电网整体运行效率，无法实现预防性维护和实现状态检修等问题，现提出如下方案，包括以下步骤：S1：建立电能质量监测系统，将数据上传至监测系统平台；本发明的目的是设置电能质量在线监测系统，能够全面实时掌握监测点电能质量的稳态、暂态、瞬态指标变化情况及预测未来变化趋势，有利于优化调整电网结构，提高电网经济运行水平和电网整体稳定性，从而达到延长设备使用寿命，分级预警方式设置预警阈值，有助于提前预知风险，降低维修成本，减少经济损失，提高电网整体运行效率。
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公开(公告)号：CN111912519B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202010714530.8
申请日：2020-07-21
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了基于声纹频谱分离的变压器故障诊断方法及装置，包括获取变压器的铁芯、绕组、操纵机构产生的振动声纹信号数据；基于时域的声纹数据进行频域转换获取频谱数据；基于频谱数据采用同态滤波方法将频谱数据中的频谱包络数据和频谱细节数据分离；将分离之后的频谱数据输入预设的GRU神经网络获取变压器故障诊断结果。本发明在进行取对数处理和离散余弦变换之前，通过设计50Hz倍频三角滤波器组滤波实现对频谱数据的降维，在后续运算处理中提高运算速度并提高了GRU神经网络输入特征向量的有效性，从而提高了GRU神经网络的诊断结果准确性。
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公开(公告)号：CN119419745A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411436742.9
申请日：2024-10-15
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司
Abstract: 本发明公开了基于OP互联的主网架拓扑网格化构建方法，涉及电网技术领域。本发明与之前的电网拓扑构建方法相比，解决了现有配网网络规模较大且复杂性较高；涉及多种协议和技术的网络建模和仿真的复杂性较高；无法满足实时性要求；现有技术无法提供直观的展示界面的问题；基于OP互联实现各种设备间的互联互通，同时结合改进DQN算法生成最优的动态配网主网架拓扑模型，并将配网主网架拓扑模型替换为同源维护模型，可以提升配电网的运行效率和灵活性，再将供电区域进行划分，可以有效提高配电网的运行效率和管理水平；将配网主网架拓扑模型与供电网格建立映射关系，形成供电网格内的现状网架分析模型，能够提升电力系统的效率、可靠性和可管理性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112599134A
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN202011400711.X
申请日：2020-12-02
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于声纹识别的变压器声音事件检测方法，包括对变压器语音信号待测样本进行分帧；对每个语音信号帧进行加窗；对每个加窗后的语音信号帧进行离散傅里叶变换；根据傅里叶变换结果计算能量谱密度；采用50Hz倍频三角滤波器组对能量谱密度进行滤波；对滤波后的能量谱密度取对数，最终得到变压器语音信号待测样本的声纹特征；采用事先训练好的CapsNet胶囊网络模型对声纹特征进行检测，得到变压器语音信号待测样本的类别。本发明可以解决变压器声音事件重叠问题，有着较高的识别准确率，提高了变压器声音事件在线检测的智能水平。
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公开(公告)号：CN111912519A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010714530.8
申请日：2020-07-21
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
Abstract: 本发明公开了基于声纹频谱分离的变压器故障诊断方法及装置，包括获取变压器的铁芯、绕组、操纵机构产生的振动声纹信号数据；基于时域的声纹数据进行频域转换获取频谱数据；基于频谱数据采用同态滤波方法将频谱数据中的频谱包络数据和频谱细节数据分离；将分离之后的频谱数据输入预设的GRU神经网络获取变压器故障诊断结果。本发明在进行取对数处理和离散余弦变换之前，通过设计50Hz倍频三角滤波器组滤波实现对频谱数据的降维，在后续运算处理中提高运算速度并提高了GRU神经网络输入特征向量的有效性，从而提高了GRU神经网络的诊断结果准确性。
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公开(公告)号：CN111222285A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201911402536.5
申请日：2019-12-31
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于声音信息和神经网络的变压器高有功值预测方法，包括以下步骤：(1)、采集变压器的高有功值持续时间内对应的音频数据；(2)、将时间均匀切分为多个时间片段，并依据时间片段划分为训练集、测试集和验证集；(3)、对音频数据进行特征提取，获得音频数据的Filterbank特征；(4)、构建由输入层、四组卷积-池化单元、全局平均池化层、全连接层、输出层构成的卷积神经网络；(5)、将训练数据频谱图和真实高有功值输入卷积神经网络，经过训练获得变压器高有功值预测模型；(6)、将测试集输入至预测模型进行验证。本发明能够避免复杂电力环境的影响，并具有预测结果准确性高的优点。
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公开(公告)号：CN119358177A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411164419.0
申请日：2024-08-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽继远软件有限公司
IPC: G06F30/18 , H02J3/00 , H02J3/06 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06F113/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了基于配网主网架的变电站全停全转模型构建方法，涉及电网技术领域。本发明与之前的变电站全停全转策略相比，解决了如何将负荷快速、安全、可靠地转移到其他变电站或电源的问题；基于配网主网架模型，以馈线所属变电站为单位，通过拓扑分析，搭建生成变电站全停全转分析模型，并基于改进天鹰优化算法，以降低运行成本为目标，快速实现变电站的全停全转，在变电站故障或紧急情况下，模型也能够快速制定全停全转方案，提高应急响应速度和处理能力，减少停电时间和范围，提高供电可靠性。
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公开(公告)号：CN213122130U
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN202020954107.0
申请日：2020-05-30
Applicant: 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 , 安徽继远软件有限公司
Abstract: 本实用新型公开了一种基于声纹识别的变压器故障诊断仪，包括显示屏、本体和按钮，所述本体的表面设置有显示屏，所述显示屏底端的一侧设置有按钮，所述显示屏底端的另一侧等间距的固定连接有连接插口，所述本体表面的底端设置有指纹处，所述滑动槽设置在本体一端的内壁上，所述滑动槽顶端的两侧均设置有配合孔。本实用新型通过设置有拆卸结构，当需要对本体内部的元器件进行维修或对部分元器件进行更换时，先将螺纹柱旋转并从配合孔的内部脱离，当将两侧的螺纹柱取出后，再拉动挡板，而在挡板拉动的过程中可将盖板从滑动槽的内部进行拉动，此时可对本体内部进行维修，从而实现了该故障诊断仪便于维修。
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