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公开(公告)号：CN118230257B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410649913.X
申请日：2024-05-24
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及图像监测技术领域，尤其涉及一种输电线通道烟火识别方法、系统、装置及存储介质，识别方法包括如下步骤：获取输电线通道图像数据；训练烟火识别模型，将图像数据输入烟火识别模型，基于风力大小和图像数据判定是否为真实烟火；其中，图像数据包括前帧图像数据、中间帧图像数据和后帧图像数据。本发明通过烟火识别模型基于风力大小和图像数据判定是否为真实烟火，在不同风力大小情况下，根据烟火形态变化确定所采集的图像数据是否为真实存在的烟火，能够提高烟火识别的准确度，减少误报的情况；本发明通过对图像数据进行筛选，只保留图像得分高的图像数据，有助于算法更准确的捕捉烟雾和火焰的细微特征，减少误报，提升识别的准确度。
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公开(公告)号：CN118230257A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410649913.X
申请日：2024-05-24
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及图像监测技术领域，尤其涉及一种输电线通道烟火识别方法、系统、装置及存储介质，识别方法包括如下步骤：获取输电线通道图像数据；训练烟火识别模型，将图像数据输入烟火识别模型，基于风力大小和图像数据判定是否为真实烟火；其中，图像数据包括前帧图像数据、中间帧图像数据和后帧图像数据。本发明通过烟火识别模型基于风力大小和图像数据判定是否为真实烟火，在不同风力大小情况下，根据烟火形态变化确定所采集的图像数据是否为真实存在的烟火，能够提高烟火识别的准确度，减少误报的情况；本发明通过对图像数据进行筛选，只保留图像得分高的图像数据，有助于算法更准确的捕捉烟雾和火焰的细微特征，减少误报，提升识别的准确度。
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公开(公告)号：CN117791568A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311715061.1
申请日：2023-12-14
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
IPC: H02J3/00 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力负荷预测领域，特别涉及一种引入多种影响因素的家庭电动汽车充电桩负荷预测多通道卷积网络方法；本发明所提出的负荷预测方法包含影响因素的预处理，将某天的各个影响因素的数值处理成与负荷平齐的维度，并进行归一化；所提出的负荷预测方法包括三个卷积层、通道混洗层、池化层和全连接层，利用通道混洗层提炼出影响因素对负荷的影响；本发明方法的网络模型训练以影响因素作为输入，以某一天的负荷曲线作为输出，可有效提升预测的准确性。
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公开(公告)号：CN117250769A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311223703.6
申请日：2023-09-21
Applicant: 华中科技大学 , 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于超表面的光束偏振分离与整形系统与方法，系统包括：单层介质，以及生长在所述单层介质前端的第一个超表面和后端的第二个超表面；两个超表面的介质柱的尺寸与其满足预设光束整形所需的相位分布和半波片功能存在映射关系；高斯光入射依次经过两个超表面；两个超表面依次对入射光进行两次相位调制，实现对入射光的分束整形效果；当第一个超表面和第二个超表面的相位分布满足要求时，基于超表面的光束偏振分离与整形系统对应的光束整形效果得以实现，对所述高斯入射光的聚焦形貌产生变化，同时其中一束光的偏振态产生改变，输出与另一束光的偏振态相同。本发明提供的光束整形系统根据预设聚焦形貌的大小实现整形。
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公开(公告)号：CN118037143B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202311812522.7
申请日：2023-12-26
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
Inventor： 余腾龙 , 汪庆文 , 余志琴 , 彭谦 , 邱日轩 , 江文燕 , 褚红亮 , 熊小舟 , 黄康 , 胡兵 , 严浩然 , 王璠 , 柏杨 , 王松 , 齐俊 , 刘思言 , 石丹妮
IPC: G06Q10/067 , H02J3/00 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及一种基于图掩码重建的配电网状态表征方法，包括如下步骤：S1：将配电网的拓扑结构建模为异构图；S2：通过路径掩码预测器重构路径；S3：通过节点属性掩码预测器重构节点属性；S4：对模型进行优化。本发明提出的异构图掩码建模的配电网状态计算方法，可以准确地建模配电网的拓扑关系和状态变量，该模型能够捕获包含语义的复杂图结构，更高效的预测图的节点属性和边，通过预训练的图神经网络模型，可以快速准确地计算出配电网的状态，将电网配电拓扑数据抽象为异质图结构，高效、直观、灵活的表现数据，在状态估计任务上相比反向传播网络和卷积神经网络具有更高的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118868071A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411006558.0
申请日：2024-07-25
Applicant: 江西科晨洪兴信息技术有限公司 , 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
Abstract: 本发明公开了一种电力系统建模方法，属于电力系统技术领域，本发明中，提高了负荷模型的准确性：通过选择合适的负荷模型并设置相应的参数，可以更准确地模拟实际负荷的运行特性。使用PSD‑BPA或BPA实际大电网数据进行等值计算或数据转换，可以确保外部电网背景环境的模拟准确性。这对于评估电力系统并网点潮流控制以及实现自动发电控制（AGC）、自动电压控制（AVC）和一次调频的动态控制功能至关重要。通过电力系统的集成模拟详细构建电力系统的内部结构和电气参数，包括送电缆、升压变和场内集电线路，以及考虑不同机组之间的电气耦合特性，可以更准确地模拟电力系统的运行行为，特别是在多电力系统相互影响的情况下。
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公开(公告)号：CN118709519A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410644098.8
申请日：2024-05-23
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , H02J3/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/082 , G06N3/084 , G06N5/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了基于模型压缩的电网状态快速推演方法，涉及电网状态推演技术领域，包括以下步骤：S1、构建数据集、S2、搭建图卷积网络、S3、模型剪枝、S4、优化剪枝过程和S5、计算未知输电线路。本发明通过剪枝率分析算法确定剪枝率，保证每次对模型进行剪枝的过程中均会对相关的掩码进行更新，使得剪枝策略算法在处理过程中能够更加准确，及时识别冗余以及不必要的参数，降低剪枝过程中出现的错误，同时对于错误的剪枝操作也会通过再生处理算法进行调整，使得重新生成的模型不仅具备高效的推理性能，而且还能够减少计算资源和内存损耗。
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公开(公告)号：CN118643732A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410644030.X
申请日：2024-05-23
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , H02J3/00 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06N3/0985 , G06N5/04 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了基于参数自动寻优的配网状态加速推演方法，涉及电网运行状态技术领域，包括以下步骤：S1、准备训练数据集；S2、搭建图神经网络；S3、确定超参取值范围；S4、超参寻优；S5、训练神经网络。本发明通过粒子群算法PSO进行模型超参数的寻优，实现了在神经网络模型训练过程中，根据模型的训练效果对模型超参数进行动态调节，超参数设置合适可以缩短神经网络的训练进程，提升训练效果，从而使得训练的模型能够更好地根据电网监测设备输出推理电网运行状态，提高网络电网推演的能力，Adam优化器建立从损失函数与网络参数之间的映射，从而使得神经网络的输出逐步趋于预期。
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公开(公告)号：CN118194055B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410593490.4
申请日：2024-05-14
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F18/22 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N20/20 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06Q50/06 , B60L53/31
Abstract: 本发明涉及新能源汽车充电桩领域，尤其涉及一种充电桩功率曲线匹配方法。一种充电桩功率曲线匹配方法，包括：获取普通用户与充电桩用户的负荷数据，并基于上述数据构建功率曲线特征库以及规则库；基于DAE噪声自适应模型和功率曲线特征库融合优化梯度提升树分类模型，得到功率曲线匹配模型，并获取未知用户负荷数据，输入功率曲线匹配模型，并输出匹配结果；基于规则库对匹配结果进行过滤后，输出识别结果。本发明通过构建功率曲线匹配模型，对模型输入未知用户用电负荷数据，通过功率曲线匹配模型输出是否为充电桩用户的结果，对未知用户进行初步辨识，并通过规则库过滤误判结果，确定未知用户类型，通过双重判定保证判定结果的准确性以及有效性。
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公开(公告)号：CN118037143A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311812522.7
申请日：2023-12-26
Applicant: 国网江西省电力有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
Inventor： 余腾龙 , 汪庆文 , 余志琴 , 彭谦 , 邱日轩 , 江文燕 , 褚红亮 , 熊小舟 , 黄康 , 胡兵 , 严浩然 , 王瑶 , 柏杨 , 王松 , 齐俊 , 刘思言 , 石丹妮
IPC: G06Q10/067 , H02J3/00 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及一种基于图掩码重建的配电网状态表征方法，包括如下步骤：S1：将配电网的拓扑结构建模为异构图；S2：通过路径掩码预测器重构路径；S3：通过节点属性掩码预测器重构节点属性；S4：对模型进行优化。本发明提出的异构图掩码建模的配电网状态计算方法，可以准确地建模配电网的拓扑关系和状态变量，该模型能够捕获包含语义的复杂图结构，更高效的预测图的节点属性和边，通过预训练的图神经网络模型，可以快速准确地计算出配电网的状态，将电网配电拓扑数据抽象为异质图结构，高效、直观、灵活的表现数据，在状态估计任务上相比反向传播网络和卷积神经网络具有更高的准确性。
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