公开(公告)号：CN119397397A

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202411478632.9

申请日：2024-10-22

Applicant: 国网青海省电力公司 ,  国网青海省电力公司海东供电公司

Inventor： 彭家琦 ,  冶海平 ,  方保民 ,  王兴顺 ,  马育林 ,  李寿 ,  艾斌 ,  何艳娇 ,  曹勇 ,  赵明学 ,  芈书亮 ,  刘军 ,  李云 ,  朱明慧 ,  罗津 ,  者成斌 ,  谈生磊 ,  戴国君 ,  郭世云 ,  哈全德 ,  马宁 ,  杨寰宇 ,  潘辉 ,  郑洪飞 ,  杨铭 ,  马顺青 ,  犹洲 ,  朱小斌 ,  李国威 ,  谢婷 ,  赵首明 ,  许永鹏 ,  江秀臣 ,  刘亚东 ,  严英杰 ,  臧奕茗

IPC: G06F18/2415 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/214 ,  G06N3/045 ,  G06N3/047 ,  G06N3/0495 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0895 ,  G06N3/09

Abstract: 一种基于伪标签驱动的稀疏深度置信网络变压器故障诊断方法及系统。方法包括：初始化网络结构参数，利用差分空间优化算法更新网络；采用伪标签策略获取新样本标签，并循环优化网络结构；根据最优参数实时诊断变压器故障。系统包含初始优化、伪标签驱动、循环优化及离线/在线诊断模块。本发明在优化网络结构时，加入基于广义高斯函数的稀疏正则项，这对于抑制网络训练中的过拟合现象非常有益，同时使用伪标签指导学习策略，计算每个伪标签样本的信心水平，选择信心水平较高的样本添加到训练集中以循环优化网络，从而减少了伪标签噪声的影响。因此，该发明能够有效地应用于变压器关键部件的故障诊断中，提高了诊断的准确性并减少了误判的可能性。

公开(公告)号：CN119939205A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411577219.8

申请日：2024-11-06

Applicant: 国网青海省电力公司 ,  国网青海省电力公司海东供电公司

Inventor： 彭家琦 ,  马育林 ,  方保民 ,  王兴顺 ,  冶海平 ,  艾斌 ,  罗津 ,  赵明学 ,  何艳娇 ,  李寿 ,  芈书亮 ,  刘军 ,  赵首明 ,  朱小斌 ,  潘辉 ,  朱明慧 ,  李云 ,  者成斌 ,  谈生磊 ,  戴国君 ,  郭世云 ,  马顺青 ,  犹洲 ,  李国威 ,  谢婷 ,  马宁 ,  杨寰宇 ,  曹勇 ,  哈全德 ,  郑洪飞 ,  杨铭 ,  许永鹏 ,  江秀臣 ,  刘亚东 ,  严英杰 ,  臧奕茗

IPC: G06F18/213 ,  G06F18/10 ,  G06N3/0455 ,  G06F18/24 ,  G06F17/16

Abstract: 一种多视图变压器油中溶解气体图结构预测表示的方法和系统，方法包括采集油中溶解的多元气体序列，使用多头注意机制模块提取隐藏特征，得到多组RELI特征矩阵；通过分割RELI特征矩阵并使用多视图‑图生成器构造特征图，进一步利用图卷积网络处理特征图以获取不同子空间信息的特征。随后，更新RELI特征矩阵并再次输入多头注意机制模块，捕捉特征间的复杂关系。最终，输出经过处理的特征矩阵以生成预测气体序列。本发明在预测准确性上提升了17.41％，显著降低了计算资源需求，减少了内存使用量和运行时间，优化了特征提取能力，降低了过拟合风险，并增强了模型效率，适用于电力预测、天气预报和交通流量预测等领域。