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公开(公告)号：CN114113911B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111475878.7
申请日：2021-12-06
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
发明人： 周超 , 刘辉 , 贾然 , 张洋 , 刘嵘 , 沈浩 , 刘传彬 , 赵国 , 秦佳峰 , 李盈盈 , 孙晓斌 , 李丹丹 , 李珊 , 高成成 , 蔡英明 , 张华健 , 陈新 , 胡德良 , 于国强
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明涉及故障判别技术领域，公开一种基于故障波形的故障类型判别方法。一种基于故障波形的故障类型判别方法，包括以下步骤：根据故障录波数据，获得故障波形图；根据故障波形图，判断线路的故障类型。本发明实施例的基于故障波形的故障类型判别方法降低了人工计算难度，缩短了故障处理的时间，提高了对故障处理的效率。本发明实施例还公开了一种基于故障波形的故障类型判别系统。
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公开(公告)号：CN114117316A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111373767.5
申请日：2021-11-18
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
发明人： 刘辉 , 周超 , 贾然 , 秦佳峰 , 张洋 , 刘嵘 , 沈浩 , 刘传彬 , 徐峰 , 孙晓斌 , 李丹丹 , 李珊 , 高成成 , 蔡英明 , 陈新 , 于国强 , 胡德良 , 李秀昂
摘要： 本发明提供了一种基于多数据源的动态风区绘制方法及系统，根据历史风速数据，计算风速预测参数值；对气象观测数据进行存储，形成数据集；根据气象观测数据，实时更新当前风速相关参数；根据更新后的当前风速相关参数，基于风速预测参数值，结合数据集大小，利用动态预测模型预测风速；根据预测得到的风速，绘制台风影响区域，在曾经发生过下击暴流区域进行下击暴流的标记，形成风区专题图。本发明能够实现风区专题图的制作与当前生产情况同步更新，提高绘制风区专题图的时效性和准确性，减少人工计算过程，提高效率，降低成本。
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公开(公告)号：CN114113911A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111475878.7
申请日：2021-12-06
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
发明人： 周超 , 刘辉 , 贾然 , 张洋 , 刘嵘 , 沈浩 , 刘传彬 , 赵国 , 秦佳峰 , 李盈盈 , 孙晓斌 , 李丹丹 , 李珊 , 高成成 , 蔡英明 , 张华健 , 陈新 , 胡德良 , 于国强
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明涉及故障判别技术领域，公开一种基于故障波形的故障类型判别方法。一种基于故障波形的故障类型判别方法，包括以下步骤：根据故障录波数据，获得故障波形图；根据故障波形图，判断线路的故障类型。本发明实施例的基于故障波形的故障类型判别方法降低了人工计算难度，缩短了故障处理的时间，提高了对故障处理的效率。本发明实施例还公开了一种基于故障波形的故障类型判别系统。
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公开(公告)号：CN118551331B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411026433.4
申请日：2024-07-30
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/26 , G06N5/022 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明公开了一种基于鸟类定位的运行状态数据监测方法及设备，属于数据分析技术领域。本发明通过对设备运行状态训练数据集进行精细分组处理，并分别利用功能异常检测算法中的第一状态知识挖掘模块和第二状态知识挖掘模块对分组后的数据进行深度挖掘，有效提取了设备运行状态的趋势向量。通过对这些趋势向量进行环境因素增广和特征尺寸调整，显著增强了算法对环境变化的适应性和对设备状态特征的捕捉能力。结合多种算法训练误差进行综合优化训练，不仅提升了算法的训练效率，还确保了最终得到的目标功能异常检测算法具有高度的准确性和可靠性，特别适用于对目标鸟类活动追踪定位设备的设备运行状态进行高效、准确的监测。
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公开(公告)号：CN118551331A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202411026433.4
申请日：2024-07-30
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/26 , G06N5/022 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本发明公开了一种基于鸟类定位的运行状态数据监测方法及设备，属于数据分析技术领域。本发明通过对设备运行状态训练数据集进行精细分组处理，并分别利用功能异常检测算法中的第一状态知识挖掘模块和第二状态知识挖掘模块对分组后的数据进行深度挖掘，有效提取了设备运行状态的趋势向量。通过对这些趋势向量进行环境因素增广和特征尺寸调整，显著增强了算法对环境变化的适应性和对设备状态特征的捕捉能力。结合多种算法训练误差进行综合优化训练，不仅提升了算法的训练效率，还确保了最终得到的目标功能异常检测算法具有高度的准确性和可靠性，特别适用于对目标鸟类活动追踪定位设备的设备运行状态进行高效、准确的监测。
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