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公开(公告)号：CN117634995A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311634527.5
申请日：2023-11-30
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC分类号： G06Q10/067 , H02J3/00 , G06Q50/06 , G06N7/01 , G06F17/16
摘要： 本发明实施例提供一种面向电网业务的数字孪生平台的建模方法及系统，属于数字孪生模型的状态预测技术领域。所述建模方法包括：构建数字孪生平台的组件的物理信息和数据驱动状态；按照预设的时间区间，将所述物理信息和数据驱动状态按时间序列分割为多个状态区间，以形成对应的状态描述矩阵；将前一个所述状态区间的所述状态描述矩阵作为输入，后一个所述状态区间的所述状态描述矩阵作为输出，训练初始的马尔科夫网络；采用训练完成的所述马尔科夫网络根据当前的所述状态区间的状态描述矩阵预测下一个所述状态区间的状态描述矩阵；根据所述状态描述矩阵更新所述数字孪生平台。该建模方法及系统能够实现电网系统的数字孪生平台的快速更新。
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公开(公告)号：CN117593463A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311630689.1
申请日：2023-11-29
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种电力数字孪生模型自动化构建方法及系统，属于电力数字孪生模型的生成技术领域。所述自动化构建方法包括：获取实际需要构建的电力场景信息；初始化三维模型平台；在所述三维模型平台上确定初始的生成点；在所述生成点上安置对应的虚拟电气设备；在所述虚拟电气设备的第一坐标轴方向上依次生成其余的虚拟电气设备，以形成初始设备序列；以所述初始设备序列的每个虚拟电气设备为初始点位，向与所述第一坐标轴方向垂直的第二坐标轴方向生成虚拟电气设备，以得到完整的电力数字孪生模型。该自动化构建方法及系统克服了现有技术中因电气设备本身形状不一而导致的体积碰撞问题。
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公开(公告)号：CN117409297A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311586824.7
申请日：2023-11-24
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司 , 安徽继远软件有限公司
IPC分类号： G06V10/82 , G06N3/0985 , G06N3/096 , G06N3/0455 , G06Q50/06 , G06N3/084
摘要： 本发明实施例提供一种基于元学习的电网系统缺陷识别的识别方法，属于电网缺陷识别技术领域。所述识别方法包括：获取待识别缺陷领域的样本数据；获取与所述待识别缺陷领域相关的相关样本数据；本发明获取与待识别缺陷领域相关样本数据，根据该相关样本数据获取对应的特征编码器，并将该特征编码器应用至缺陷识别元学习模型中，采用待识别缺陷领域的样本数据对缺陷识别元学习模型进行训练，并获取到最优超参，并将该最优超参应用至缺陷识别元学习模型中，采集电网系统的实时图像，将实时图像输入至缺陷识别元学习模型中，以实现对电网系统的缺陷识别，采用相关样本数据获取特征编码器的方式，能够有效地提高小样本缺陷识别的精度。
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公开(公告)号：CN117639270A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311658118.9
申请日：2023-11-30
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种基于数字孪生的变电站监控与运维系统，属于数字孪生变电站的运维技术领域。所述监控与运维系统包括：数据采集模块，设置于变电站的各个设备上，用于采集所述设备的实时数据；数据传输模块，与所述数据采集模块连接，用于发送实时数据；数字孪生模块，与数据传输模块连接，用于：接收实时数据；根据所述实时数据更新已生成的数字孪生模型；运维模块，与所述数字孪生模块连接，用于根据所述实时数据确定运维操作。该监控与运维系统通过获取变电站的实时传感数据更新数字孪生模型，从而使得工作人员能够更加直观的观察变电站的运行状态。相较于现有技术而言，本发明提供的监控与运维系统能够更加直观的显示变电站的运行状态。
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公开(公告)号：CN117614139A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311643386.3
申请日：2023-11-29
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
发明人： 李亦璞 , 孙丽 , 邱镇 , 王兴涛 , 刘迪 , 马剑波 , 李文璞 , 徐凡 , 阳士宇 , 汪俊 , 李志浩 , 范叶平 , 汪舒 , 季文博 , 易俊 , 陈园园 , 熊飞 , 刘思远 , 马广阔
IPC分类号： H02J13/00 , H02B1/24 , G06N3/0442 , G06F30/27
摘要： 本发明实施例提供一种基于数字孪生的仿真推演和智能判断方法及系统，属于变电站的数字孪生模型监控技术领域。所述判断方法包括：获取变电站的实时数据；将所述实时数据输入预设的GRU网络中，以确定所述变电站的故障信息；根据所述故障信息更新所述变电站的数字孪生模型。通过上述技术方案，本发明提供了一种基于数字孪生的仿真推演和智能判断方法及系统。该判断方法及系统通过采用GRU网络对变电站的实时数据进行计算，从而得到变电站的故障信息，并最终显示于变电站的数字孪生模型上。相较于现有技术而言，本发明提供的判断方法及系统提高了工作人员的监测效率。
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公开(公告)号：CN117688828A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311521864.3
申请日：2023-11-15
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/241 , G06F18/21
摘要： 本发明公开了一种数字孪生模型多维多尺度验证系统及方法，本发明涉及数字孪生模型技术领域，解决了原始的数据处理方式较为缓慢，且模型缺陷的识别也不够精准，覆盖面不够广的问题，本发明通过将不同的处理数据进行特征分类，使若干组不同的处理数据划分为若干个特征区，再按照分区的方式，进行数据验证，来判定其模型输出数值的准确度，采用此种验证方式，不仅能保障模型处理数据的速率，海避免数据单一训练的方式，相同特征的数据进行同阶段验证处理分析，确定其精度的同时，还可快速识别出本模型的缺陷，缩短验证时间，通过二次校验的方式，能保证其准度以及精度。
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公开(公告)号：CN117272696B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311550254.6
申请日：2023-11-21
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司 , 四川中电启明星信息技术有限公司
摘要： 本发明公开了基于电力人工智能与数字孪生的数据互联交互平台，管理端，以及与其通信连接的交互端，管理端包括数据储存库、模型搭建单元和数据提取单元，本发明涉及交互技术领域。本发明通过建立数字孪生母模型，并将其设置在交互端，便于为后续提取相关电力参数提供便利，有效的提高数据的传输效率；通过数字孪生母模型对管理端数据的计算式提取，有效避免大量数据直接传递造成堵塞，达到低延时；同时，可同时采用多台虚拟机对数字孪生母模型中的计算模型进行解析处理，实现高效率信息交互；通过依据树状图进行变量比较分析，之后确定提取基准目标，使得数据提取单元可以快速提取有效参数，有效提高系统的采集效率。
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公开(公告)号：CN115270860A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210842002.X
申请日：2022-07-18
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明提供一种变压器异常诊断方法、系统及诊断设备，涉及变压器异常诊断技术领域，使用对比学习从变压器运行声纹和振动数据中得到学习多模态特征表示，再将提取到的短时特征通过自编码器，得到两类数据的特征向量；即声纹信号与振动信号；对学习到的声纹信号与振动信号，使用自编码器进行特征融合，并通过提取到的短时特征通过自编码器，得到声纹振动融合特征向量；将声纹振动融合特征向量输入LSTM分类网络，输出得到变压器的异常分类结果。方法基于声纹振动信号多模态特征融合技术，将变压器运行声音信号与振动信号特征相结合，显著降低环境噪声干扰的影响，从而有效提高变压器异常识别的准确率。
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公开(公告)号：CN112697798B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202011438211.5
申请日：2020-12-07
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司 , 华北电力科学研究院有限责任公司
摘要： 本发明提供一种面向红外图像的变电设备电流致热型缺陷的诊断方法和装置，其核心是利用预设的网络模型识别红外图像中电力设备、部位区域、三相区域；计算识别到的归属于同一三相区域的电力设备和部位的最高温度以及相对温差；采用预设的缺陷诊断标准基于电力设备、部位区域的最高温及相对温差综合确定设备是否存在电流致热型缺陷，经试验发现，该方法对于电流较小的设备发生电流致热型缺陷时也具有较高的准确率，极大地提升了变电设备红外图像的故障检测效率。
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公开(公告)号：CN115169443A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210687934.1
申请日：2022-06-17
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明提供一种基于电力数据的污染排放研判方法、系统以及终端机，涉及污染源监控技术领域，将用户划分为多个子群体；使超限排放用户数量在子群体内与正常用户数量比例相对平衡；在子群体内对超限排放的用户进行重采样，使超限排放用户数量与正常用户数量比例平衡；分别基于随机森林及梯度提升树算法在每个子群体上获取超限排放研判模型，并为每个子群体的超限排放研判模型设置独立的阈值；利用每个超限排放研判模型在与之对应的子群体上获取超限排放用户预测结果，并采用任一超限排放研判模型预测子群体中每个用户的超限排放状态。通过决策融合的方式生成最终结果，有效地完成污染源超限排放研判的目标。
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