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公开(公告)号：CN117436351B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311752694.X
申请日：2023-12-19
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
Inventor： 张越 , 皮俊波 , 项中明 , 单连飞 , 吴华华 , 齐世雄 , 孙文多 , 谷炜 , 安卓阳 , 姜涛 , 郑翔 , 马翔 , 余建明 , 沈曦 , 沃建栋 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 刘艳 , 乔咏田 , 刘栋 , 方璇 , 康福权
IPC: G06F30/27 , G01R31/00 , G01R31/08 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F16/36 , G06Q50/06 , G06F111/08 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了复杂气象下基于知识图谱的电网设备故障预测方法及系统，通过Transformer和知识图谱技术作为预测的基本手段，并在训练过程中，同步训练Transformer预测模型和基于知识图谱预测模型的BP神经网络分类器，借助知识图谱的独特数据结构，找出相关联的节点和节点关系，进一步找到相关的历史案例数据，再进行调整以优化样本质量，进而使得预测准确率可以进一步提高。本发明综合运用Transformer模型和知识图谱作为概率预测的工具，数据和知识融合驱动的模式不仅会从所有历史数据记录中受益，也能充分利用知识进行故障预测，能够有效快速地预测出特定气象条件下电力系统设备事故的发生概率，极大提升了故障数据利用的灵活性，提高预测的准确性、可靠性、稳定性。
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公开(公告)号：CN117436351A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311752694.X
申请日：2023-12-19
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
Inventor： 张越 , 皮俊波 , 项中明 , 单连飞 , 吴华华 , 齐世雄 , 孙文多 , 谷炜 , 安卓阳 , 姜涛 , 郑翔 , 马翔 , 余建明 , 沈曦 , 沃建栋 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 刘艳 , 乔咏田 , 刘栋 , 方璇 , 康福权
IPC: G06F30/27 , G01R31/00 , G01R31/08 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F16/36 , G06Q50/06 , G06F111/08 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了复杂气象下基于知识图谱的电网设备故障预测方法及系统，通过Transformer和知识图谱技术作为预测的基本手段，并在训练过程中，同步训练Transformer预测模型和基于知识图谱预测模型的BP神经网络分类器，借助知识图谱的独特数据结构，找出相关联的节点和节点关系，进一步找到相关的历史案例数据，再进行调整以优化样本质量，进而使得预测准确率可以进一步提高。本发明综合运用Transformer模型和知识图谱作为概率预测的工具，数据和知识融合驱动的模式不仅会从所有历史数据记录中受益，也能充分利用知识进行故障预测，能够有效快速地预测出特定气象条件下电力系统设备事故的发生概率，极大提升了故障数据利用的灵活性，提高预测的准确性、可靠性、稳定性。
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公开(公告)号：CN116910633B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311185551.5
申请日：2023-09-14
Applicant: 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司华东分部 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
Inventor： 皮俊波 , 齐世雄 , 项中明 , 余建明 , 谷炜 , 孙文多 , 周毅 , 郑翔 , 沃建栋 , 贺启飞 , 宋鹏程 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 马翔 , 安卓阳 , 田庄 , 曹帅 , 王国阳 , 张越 , 孙近文 , 施云辉 , 刘艳 , 单连飞 , 张连超 , 刘栋
Abstract: 一种基于多模态知识混合推理的电网故障预测方法，方法包括：采集电网多模态原始数据信息并进行预处理以获得多模态有效数据；在多模态有效数据上添加标签形式的标注信息，将多模态有效数据中的信息与知识图谱的实体、属性和关系进行对应，以获得多模态标签数据；针对多模态标签数据的每一种模态，分别采用对应的模态模型进行格式转换和知识抽取，而后采用文本相似度算法对多模态的知识抽取结果进行融合和对齐，从而获得多模态故障推理模型；以电网运行状态、4种复杂气象和地理位置数据作为输入，基于多模态故障推理模型，采用基于分布式表示的知识推理算法推理出当前环境下的电网故障类型，得到预测结果。(56)对比文件CN 115270881 A,2022.11.01CN 113947320 A,2022.01.18CN 114707227 A,2022.07.05CN 116226735 A,2023.06.06CN 116402062 A,2023.07.07US 2023065468 A1,2023.03.02US 2023169309 A1,2023.06.01
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公开(公告)号：CN116910633A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311185551.5
申请日：2023-09-14
Applicant: 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司华东分部 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
Inventor： 皮俊波 , 齐世雄 , 项中明 , 余建明 , 谷炜 , 孙文多 , 周毅 , 郑翔 , 沃建栋 , 贺启飞 , 宋鹏程 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 马翔 , 安卓阳 , 田庄 , 曹帅 , 王国阳 , 张越 , 孙近文 , 施云辉 , 刘艳 , 单连飞 , 张连超 , 刘栋
Abstract: 一种基于多模态知识混合推理的电网故障预测方法，方法包括：采集电网多模态原始数据信息并进行预处理以获得多模态有效数据；在多模态有效数据上添加标签形式的标注信息，将多模态有效数据中的信息与知识图谱的实体、属性和关系进行对应，以获得多模态标签数据；针对多模态标签数据的每一种模态，分别采用对应的模态模型进行格式转换和知识抽取，而后采用文本相似度算法对多模态的知识抽取结果进行融合和对齐，从而获得多模态故障推理模型；以电网运行状态、4种复杂气象和地理位置数据作为输入，基于多模态故障推理模型，采用基于分布式表示的知识推理算法推理出当前环境下的电网故障类型，得到预测结果。
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公开(公告)号：CN117314158A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311220234.2
申请日：2023-09-20
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
Inventor： 单连飞 , 皮俊波 , 齐世雄 , 项中明 , 张越 , 姜涛 , 谷炜 , 孙文多 , 郑翔 , 马翔 , 沃建栋 , 贺启飞 , 宋鹏程 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 余建明 , 刘艳 , 田庄 , 曹帅 , 王国阳 , 施云辉 , 刘栋 , 乔咏田
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/06
Abstract: 一种故障处置策略生成方法，方法包括：步骤1、采集电网故障处置预案，从所述电网故障处置预案中基于定制化脚本提取预案文本语句；步骤2、设计基于预案句法分析及语义特征识别的实体提取和意图分类框架，并基于联合标注工具标记所述预案文本语句，以生成训练数据集；步骤3、构建实体和意图一站式识别抽取框架模型，将所述实体和意图训练数据集输入至所述模型中以生成多实体语义编码向量库；步骤4、基于所述模型解析告警信息和运行方式，得到故障多类实体，采用语义编码计算向量与多类实体的最佳语义匹配度；步骤5、基于最佳语义匹配度判别电网故障处置预案是否符合当前电网运行方式，更新生成故障处置策略。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113850017B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202110994173.X
申请日：2021-08-27
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F18/2415 , G06Q10/20 , G06Q10/04 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于潮流变化图谱的系统级故障分析系统及方法，利用人工智能算法构建故障诊断模型，将故障潮流变化图谱作为模型的输入，该故障潮流变化图谱对应的电网故障作为输出，通过大量样本对模型进行训练，生成电网故障诊断模型；同时，周期获取电网断面数据，对比相邻周期电网断面数据并生成潮流变化图谱，将潮流变化图谱输入电网故障诊断模型，判断是否存在设备故障的诊断结果，若诊断结果是电网存在故障，则发布电网系统级告警。相较传统告警基于电网模型和运行机理，本方法主要依赖遥信变位及遥测变化的方式更加快速，且不依赖单一信号而导致漏告或误告，与传统告警结果有机结合，提升告警准确率。
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公开(公告)号：CN118607713A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410737023.4
申请日：2024-06-07
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国矿业大学(北京)
Inventor： 皮俊波 , 齐世雄 , 吴华华 , 刘东 , 孙文多 , 项中明 , 郑翔 , 沈曦 , 曹帅 , 黄启航 , 陈益渊 , 宋昕 , 张志雄 , 卢航 , 田旭 , 周霄 , 王尚玉 , 马翔
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N3/047 , G06N3/0499
Abstract: 本申请公开了台风天气下电网设备故障率预测方法、装置及存储介质，方法包括：以历史电缆信息以及预先建立的台风模型构建计及风速的电缆失效概率模型；以历史高压开关柜信息以及预先建立的降雨量模型构建计及降水的高压开关柜失效概率模型；以深度学习轻度量化梯度提升机算法、电缆失效概率模型以及高压开关柜失效概率模型构建电网设备故障率预测模型，利用区域设备历史运行信息进行训练；以区域设备当前运行信息作为训练后的电网设备故障率预测模型的输入，输出电网设备故障率预测结果。本申请的有益效果：提高最终电网设备故障率预测模型的预测准确性以及时效性，便于运行人员及时制定应急响应计划，提高电力系统对台风灾害的防御能力。
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公开(公告)号：CN117494026A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311837694.X
申请日：2023-12-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国矿业大学(北京)
Inventor： 项中明 , 皮俊波 , 吴华华 , 齐世雄 , 谷炜 , 孙文多 , 田旭 , 马翔 , 楼贤嗣 , 王尚玉 , 黄启航 , 徐昊 , 沈曦 , 周霄 , 方璇 , 刘栋 , 宋昕 , 张越
IPC: G06F18/2433 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/06 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G01R31/08 , G01R31/58
Abstract: 本申请公开了寒潮气象下输电线路覆冰故障定位方法、系统及存储介质，方法包括通过双门限机制对故障特征数据集进行划分并利用Wasserstein生成对抗网络进行数据增广得到第一增广数据集和第二增广数据集；构建第一故障概率预测模型和第二故障概率预测模型；基于第一数据状态特征的第一状态时长、第一故障概率预测模型和第二数据状态特征的第二状态时长、第二故障概率预测模型构建故障概率协同预测模型；将实时获取的采样时序下的采样数据输入至故障概率协同预测模型得到线路故障状况并对线路故障进行定位。本申请的有益效果：区分不同覆冰状态下时序影响，提高对输电线路故障状态预测定位的准确度。
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公开(公告)号：CN117494026B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311837694.X
申请日：2023-12-28
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 中国矿业大学(北京)
Inventor： 项中明 , 皮俊波 , 吴华华 , 齐世雄 , 谷炜 , 孙文多 , 田旭 , 马翔 , 楼贤嗣 , 王尚玉 , 黄启航 , 徐昊 , 沈曦 , 周霄 , 方璇 , 刘栋 , 宋昕 , 张越
IPC: G06F18/2433 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/06 , G06Q50/06 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G01R31/08 , G01R31/58
Abstract: 本申请公开了寒潮气象下输电线路覆冰故障定位方法、系统及存储介质，方法包括通过双门限机制对故障特征数据集进行划分并利用Wasserstein生成对抗网络进行数据增广得到第一增广数据集和第二增广数据集；构建第一故障概率预测模型和第二故障概率预测模型；基于第一数据状态特征的第一状态时长、第一故障概率预测模型和第二数据状态特征的第二状态时长、第二故障概率预测模型构建故障概率协同预测模型；将实时获取的采样时序下的采样数据输入至故障概率协同预测模型得到线路故障状况并对线路故障进行定位。本申请的有益效果：区分不同覆冰状态下时序影响，提高对输电线路故障状态预测定位的准确度。
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公开(公告)号：CN118917517A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410818279.8
申请日：2024-06-24
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 西安交通大学
Inventor： 齐世雄 , 皮俊波 , 吴华华 , 刘林林 , 孙文多 , 郑翔 , 沈曦 , 项中明 , 王国阳 , 黄启航 , 詹文达 , 王海飞 , 倪子华 , 沃建栋 , 刘栋 , 王秀丽 , 谢曜鸿 , 王邦彦 , 蔡振华 , 马翔
IPC: G06Q10/063 , H02J3/00 , G06Q10/0635 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N5/01
Abstract: 本申请公开了复杂气象下电网关键线路和薄弱节点辨识方法及系统，方法包括如下步骤：获取电网网络参数与潮流断面构建等效机组负荷模型；获取预想故障集，根据等效机组负荷模型以及预想故障集利用广度优先搜索算法判断当前电网是否属于同一个电气岛；若当前电网属于同一个电气岛时，根据等效机组负荷模型输出各个线路的潮流介数，以设定介数阈值以及潮流介数辨识关键线路；利用预设薄弱节点组合指标对关键线路进行辨识，输出关键线路的薄弱节点情况。本申请的有益效果：减少遍历计算量，提高辨识效率，同时以潮流介数的概念提高筛选准确性。
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