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公开(公告)号：CN112464295B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202011465272.0
申请日：2020-12-14
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 , 国家电网有限公司 , 东北大学
IPC: G06F21/72 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N20/00
Abstract: 本发明提供一种基于电力边缘网关设备的维护通信安全装置，涉及电气设备技术领域。该装置包括硬件部分和软件部分；硬件部分包括加密识别单元及其通信接口设备，用于对下层设备传入的通信数据进行信息读取、白名单资格比对和预分类，与软件端口之间有数据连接；软件部分包括基础判别模块、周期白名单设备检查模块、信息检测及故障判别模块。本发明在机器学习的算法与硬件加密特征编码信息的基础上，实现对于底层传感设备的唯一识别及安全评估，并安排周期性的白名单更新，达到对于整个设备数据传输过程安保的要求。并在此基础上设计了在同层次边缘网关内实现多网关矩阵式辅助安全评估的功能，达到提高判断准确率的目的。
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公开(公告)号：CN109191543B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN201811093241.X
申请日：2018-09-19
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 , 国家电网有限公司 , 东北大学 , 沈阳工程学院
IPC: G06T11/20 , G06V10/764
Abstract: 本发明提供一种交流采样同断面数据生成方法，涉及电力系统自动化技术领域。该方法首先使用不同的采集装置采集电网的实时电量数据，同一采集装置采集的实时电量数据按照不同的频率进行分类；再将同一采集装置采集的同一频率下的数据运用三参数正弦波曲线拟合算法进行拟合，得到不同频率下采集数据的分段拟合函数；然后确定一个时间基准点，并求出在时间轴上不同频率下同一时间点的时间，并将求出的时间带入所求得的分段拟合函数中，求同断面时间点的对应数据值；最后将求出的所有同断面的数据在数据展示平台形成同断面数据。本发明提供的交流采样同断面数据生成方法，生成的同断面数据误差小，精度高，能为高级应用软件分析提供更加准确的数据。
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公开(公告)号：CN112463393A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011466048.3
申请日：2020-12-14
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 , 国家电网有限公司 , 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于Mongo集群技术的配电物联网边缘计算架构设计方法，涉及物联网及其应用技术领域。通过构建区别于传统物联网三层架构的以边缘为核心的“云、管、边、端”四层架构，在此架构下得到边缘计算节点标准框架，为解决现有数据库系统在处理包含大量非结构化的通信数据表现出效率不高的问题，在边缘计算节点标准框架的核心环节应用Mongo DB数据库集群技术，同时针对边缘计算架构可能面临的安全威胁，制定一种有效的安全防护策略。本发明不仅具有狭义的边缘计算架构形式，同时针对配电网数据所独有的特征实现配电物联网中结构化和非结构化数据的快速、有效收集和处理，能够满足未来物联网网关设备发展的要求。
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公开(公告)号：CN109599866A
公开(公告)日：2019-04-09
申请号：CN201811546967.4
申请日：2018-12-18
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明提出一种预测辅助的电力系统状态估计方法，流程包括：根据电网的历史数据，对极限学习机进行训练；利用无迹变换构造Sigma点集；计算k时刻状态转移函数；获得k+1时刻预测值的Sigma点集，对Sigma点集进行无迹变换的反变换，获得k+1时刻电网预测状态值；根据所述电力系统预测数据与量测数据均可视为随机高斯分布，根据卡尔曼滤波算法原理，求得电网k+1时刻估计状态值；并且根据判断条件，重复上述步骤；本发明将基于极限学习机获得的预测数据与利用状态估计实时估计值通过线性外推法获得的预测数据进行加权结合，并通过实际估计数据准确度对权值进行自适应调整，得到更加精确的预测数据；实现了更加精确、快速的电力系统状态估计。
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公开(公告)号：CN109191543A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811093241.X
申请日：2018-09-19
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 , 国家电网有限公司 , 东北大学 , 沈阳工程学院
Abstract: 本发明提供一种交流采样同断面数据生成方法，涉及电力系统自动化技术领域。该方法首先使用不同的采集装置采集电网的实时电量数据，同一采集装置采集的实时电量数据按照不同的频率进行分类；再将同一采集装置采集的同一频率下的数据运用三参数正弦波曲线拟合算法进行拟合，得到不同频率下采集数据的分段拟合函数；然后确定一个时间基准点，并求出在时间轴上不同频率下同一时间点的时间，并将求出的时间带入所求得的分段拟合函数中，求同断面时间点的对应数据值；最后将求出的所有同断面的数据在数据展示平台形成同断面数据。本发明提供的交流采样同断面数据生成方法，生成的同断面数据误差小，精度高，能为高级应用软件分析提供更加准确的数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116467674B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202310374883.1
申请日：2023-04-10
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 , 东北大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G01R31/08 , G01R19/175
Abstract: 本发明公开了一种配电网智能故障处理融合更新系统及其方法，包括用于配电网数据获取处理的配电网边缘计算端以及融合更新处理端，所述配电网边缘计算端包括数据获取模块、数据预处理模块和特征提取模块，融合更新处理端与所述配电网边缘计算端连接，且融合更新处理端包括权值更新模块、诊断评估模块和故障问题关联模块；本发明利用边缘计算和融合更新的拓扑智能化应用，能够减低融合数据的繁琐，通过在配电网边缘计算端对故障问题的误差分析判断，可大大提高数据的精度和完整可信度，并改善了融合更新卷积层的分析计算方法，通过精准的管理分析以及历史信息风险值，能够及时精准关联多尺度表征和多维度的相关信息知识。
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公开(公告)号：CN116467674A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310374883.1
申请日：2023-04-10
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 , 东北大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G01R31/08 , G01R19/175
Abstract: 本发明公开了一种配电网智能故障处理融合更新系统及其方法，包括用于配电网数据获取处理的配电网边缘计算端以及融合更新处理端，所述配电网边缘计算端包括数据获取模块、数据预处理模块和特征提取模块，融合更新处理端与所述配电网边缘计算端连接，且融合更新处理端包括权值更新模块、诊断评估模块和故障问题关联模块；本发明利用边缘计算和融合更新的拓扑智能化应用，能够减低融合数据的繁琐，通过在配电网边缘计算端对故障问题的误差分析判断，可大大提高数据的精度和完整可信度，并改善了融合更新卷积层的分析计算方法，通过精准的管理分析以及历史信息风险值，能够及时精准关联多尺度表征和多维度的相关信息知识。
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公开(公告)号：CN109599866B
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN201811546967.4
申请日：2018-12-18
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明提出一种预测辅助的电力系统状态估计方法，流程包括：根据电网的历史数据，对极限学习机进行训练；利用无迹变换构造Sigma点集；计算k时刻状态转移函数；获得k+1时刻预测值的Sigma点集，对Sigma点集进行无迹变换的反变换，获得k+1时刻电网预测状态值；根据所述电力系统预测数据与量测数据均可视为随机高斯分布，根据卡尔曼滤波算法原理，求得电网k+1时刻估计状态值；并且根据判断条件，重复上述步骤；本发明将基于极限学习机获得的预测数据与利用状态估计实时估计值通过线性外推法获得的预测数据进行加权结合，并通过实际估计数据准确度对权值进行自适应调整，得到更加精确的预测数据；实现了更加精确、快速的电力系统状态估计。
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公开(公告)号：CN109376850A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201811440318.6
申请日：2018-11-29
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 , 国网辽宁省电力有限公司 , 东北大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于改进BP神经网络状态估计中不良数据的检测方法，涉及电力系统状态估计技术领域。该方法首先对传统的BP神经网络进行改进，然后将电力系统状态估计中的良好数据输入到改进的BP神经网络中，对改进的BP神经网络进行训练；再通过训练好的改进BP神经网络模型，筛选出电力系统中的可疑数据集；最后利用传统的四分位数法检测和辨识电力系统中的不良数据。本发明提供的基于改进BP神经网络状态估计中不良数据的检测方法，采用改进的BP神经网络能够更好的对电力系统状态估计中所得数据进行检测和辨识，同时能够缩短检测数据的时间，有效的剔除不良数据，提高状态估计中数据的精度。
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公开(公告)号：CN109038579A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811092391.9
申请日：2018-09-19
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司 , 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司 , 国家电网有限公司 , 东北大学 , 沈阳工程学院
Inventor： 王顺江 , 杨铠帆 , 张辉 , 穆景龙 , 张海 , 常乃超 , 嵇士杰 , 窦仁辉 , 李劲松 , 陈建 , 张琦兵 , 黄少雄 , 刘海洋 , 刘思旭 , 韩凯 , 宋旭日 , 郎燕生 , 靳双源 , 陈晓炜 , 刘子阳 , 赵宇佳 , 刘鑫蕊 , 孙秋野 , 黄博南
IPC: H02J3/00
CPC classification number: H02J3/00 , H02J2003/007
Abstract: 本发明提供一种厂站模型计算机自动拼接方法，涉及电力系统调度控制以及电网拓扑结构技术领域。该方法首先对厂站内的变压器、母线、隔离开关、断路器以及变电站进行全数字化命名，包括每个电气元件的基本信息以及拓扑信息部分；将命名好的各电气元件以及各个电气元件的图元模型建立电气元件数学模型库；再将各个电气元件的命名与其图元模型建立映射关系；利用计算机对各个电气元件的基本信息位以及拓扑关系位进行自动搜索拼接，再将数字化命名与图元模型建立起一一对应关系，最终实现同一厂站内的模型拼接。本发明提供的厂站模型计算机自动拼接方法，采用全新的命名方式对厂站内的电气元件进行命名，进而实现全自动化的电网模型拼接。
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