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公开(公告)号：CN113899971A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111159699.2
申请日：2021-09-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了基于密度相似稀疏聚类的变压器异常工况判别方法，包括以下步骤：处理对象是配电变压器工况监测数据集，首先设置用于计算异常因子的参数以及分类簇数；计算每个数据对象的密度相似序列异常因子值；将密度相似序列异常因子小于1的数据作为核心对象，划分次级簇，并生成代表对象；将代表对象进行稀疏聚类，得到不同的簇及各维度权重；计算非核心对象与各簇质心的稀疏距离，划归入与其稀疏距离最小的质心所在的簇；将聚类结果中停电和重过载数据所在簇作为异常簇进行工况异常预警。实现对配电变压器运行状态的简单预判，提升后续故障预警模型的准确性和运算效率；为配电网安全可靠供电提供保障。
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公开(公告)号：CN114118588B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111438643.0
申请日：2021-11-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 西安交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/231 , G06F18/2337 , G06F18/211
Abstract: 一种聚类欠采样下基于博弈特征提取的迎峰度夏停电预测方法，首先对变压器的历史负荷数据进行清洗，然后基于配电变压器的历史负荷数据和停电记录，结合地区历史气象，在遍历聚类结果过程中选择评价值最高的特征加入已选特征集合并自上而下剔除贡献最低的特征，重复进行动态选择和自上而下剔除，直至支付效用最大化达到帕累托最优状态，完成重复‑动态博弈过程；接着采用python生成带有停电和不停电标签的特征数据集，并对特征数据集划分训练集和测试集；采用基于OPTICS聚类的欠采样方法得到平衡数据集；建立AdaBoost集成学习模型，并利用训练数据集训练模型得到预测停电和不停电分类器；最后利用测试集验证停电预测模型。
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公开(公告)号：CN113899971B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202111159699.2
申请日：2021-09-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 西安交通大学
IPC: G01R31/00 , G06F18/23213 , G06F18/2321 , G06F18/2413
Abstract: 本发明公开了基于密度相似稀疏聚类的变压器异常工况判别方法，包括以下步骤：处理对象是配电变压器工况监测数据集，首先设置用于计算异常因子的参数以及分类簇数；计算每个数据对象的密度相似序列异常因子值；将密度相似序列异常因子小于1的数据作为核心对象，划分次级簇，并生成代表对象；将代表对象进行稀疏聚类，得到不同的簇及各维度权重；计算非核心对象与各簇质心的稀疏距离，划归入与其稀疏距离最小的质心所在的簇；将聚类结果中停电和重过载数据所在簇作为异常簇进行工况异常预警。实现对配电变压器运行状态的简单预判，提升后续故障预警模型的准确性和运算效率；为配电网安全可靠供电提供保障。
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公开(公告)号：CN114118588A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111438643.0
申请日：2021-11-30
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 西安交通大学
Abstract: 一种聚类欠采样下基于博弈特征提取的迎峰度夏停电预测方法，首先对变压器的历史负荷数据进行清洗，然后基于配电变压器的历史负荷数据和停电记录，结合地区历史气象，在遍历聚类结果过程中选择评价值最高的特征加入已选特征集合并自上而下剔除贡献最低的特征，重复进行动态选择和自上而下剔除，直至支付效用最大化达到帕累托最优状态，完成重复‑动态博弈过程；接着采用python生成带有停电和不停电标签的特征数据集，并对特征数据集划分训练集和测试集；采用基于OPTICS聚类的欠采样方法得到平衡数据集；建立AdaBoost集成学习模型，并利用训练数据集训练模型得到预测停电和不停电分类器；最后利用测试集验证停电预测模型。
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公开(公告)号：CN114386212B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202110877408.7
申请日：2021-07-31
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06F30/20 , G06F111/08 , G06F111/10 , G06F113/04 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了配网线路的绝缘子寿命评估方法、装置、设备及介质，方法包括：获取绝缘子雷击故障数据；接着根据所述绝缘子雷击故障数据确定绝缘子无失效时间段；然后根据所述绝缘子无失效时间段以及对应的设备台账信息，确定绝缘子无失效数据样本；并根据所述绝缘子无失效数据样本构建Weibull概率密度函数和Weibull分布函数；最后根据所述Weibull概率密度函数和所述Weibull分布函数确定绝缘子的寿命曲线。本发明结合无失效数据以及Weibull模型，可以得出绝缘子的寿命曲线，本发明可广泛应用于电网运维技术领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113705133B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202110989160.3
申请日：2021-08-26
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06F30/30 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种配电网电磁暂态仿真初始化方法和系统，使用了基于三相不对称潮流计算的启动策略，利用三相不对称潮流计算结果进行初始化，使得系统快速达到稳定状态，在0.6s左右即可运行到稳定状态，相比于现有的零状态启动策略，同规模大小的系统需要6‑8s，大大的减少了耗时，提高了效率，且不会因配电网运行方式的复杂性导致失效，解决了现有的配电网电磁暂态仿真采用零状态启动策略，存在耗时长和容易因配电网的复杂性导致失效的技术问题。
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公开(公告)号：CN112085071B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202010848165.X
申请日：2020-08-21
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
IPC: G06F18/2433 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01D21/02 , G06F9/50
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘计算的配电房设备故障分析预判方法及装置，包括，采集配电室感知终端的状态量数据进行归一化处理，形成样本数据集；基于深度卷积网络构建深度学习模型，输入所述样本数据集进行识别训练，直至输出识别结果与训练样本标签一致时停止训练；利用训练完成的所述深度学习模型对所述状态量进行融合分析；对多个所述感知终端分别进行多局部放电源及设备异常声音的辨识和定位；基于融合分析结果和辨识定位结果判断所述配电室设备故障状态。本发明有效降低人工巡视成本，信息和数据实时获取；另外，基于融合分析结果与辨识定位结果的整合判断，提高设备故障判断的准确性。
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公开(公告)号：CN119254620A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411431901.6
申请日：2024-10-14
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Inventor： 孙磊 , 莫文雄 , 崔兆阳 , 张雄威 , 凌健文 , 周上 , 徐武华 , 罗慕尧 , 蒋胜智 , 骆雅菲 , 孔嘉麟 , 刘晨辉 , 彭丽文 , 陈文文 , 张思敏 , 周菲 , 吴若迪 , 冯雅雯 , 陈昌娜 , 林泽兵 , 徐涛 , 孙超
IPC: H04L41/0803 , H04L41/08 , H04L41/0631 , H04L41/084 , H04L41/069 , H04L9/40 , H04L67/12
Abstract: 本发明公开了一种物联网通信设备综合管理系统及方法，用于解决现有的管理系统运维效率低、智能化程度低的技术问题。本发明包括：设备发现与接入模块，用于扫描物联网中的通信设备，并识别通信设备的设备类型、设备型号及基本信息；配置管理与自动化部署模块，用于生成配置模板，将配置模板下发至对应的通信设备，并验证是否配置成功；监控告警与日志分析模块，用于监控通信设备的性能指标数据，分析通信设备的日志数据得到分析结果，并根据性能指标数据和分析结果生成告警信息；数据分析与优化模块，用于获取通信设备的设备运行数据，并根据设备运行数据优化配置模板；安全管理与策略控制模块，用于制定安全策略，对通信设备进行安全控制。
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公开(公告)号：CN119088553A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411136107.9
申请日：2024-08-19
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本申请提供的缓存优化模型训练方法、协作边缘缓存方法及装置，包括：各个用户端分别根据其本地数据确定在本次迭代中的预计收益，结合所分配到的带宽确定在本次迭代中的通信成本，以确定是否参与本次迭代，参与本次迭代的用户端根据其本地状态信息对边缘节点发送的模型参数进行训练，并将训练后的模型参数上传到边缘节点中，边缘节点对接收到用户端上传的模型参数进行聚合，得到全局模型参数，以对预训练模型的模型参数进行更新。如此，每个用户端可以根据预计收益和通信成本确定是否参与迭代，这样能够挑选出贡献度较大的用户端参与到缓存优化模型的训练中，优化训练资源的分配，帮助模型更好地预测用户需求，提高缓存效率和降低内容获取的时延。
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公开(公告)号：CN114378780B
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202111616493.8
申请日：2021-12-27
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局
Abstract: 本发明提供一种用于开关柜平移、升降和旋转的滚筒式工作台，包括旋转机构、升降机构、底盘、平移机构和滚动输送机构；通过旋转机构调整开关柜的方向，通过升降机构调整开关柜的高度、通过平移机构调整开关柜的位置，通过滚动输送机构实现开关柜的流转，集旋转、升降、平移、流转功能于一身，一方面，滚筒式工作台用较小的体积实现多样的功能，解决了大部分运输、起重机械设备受场地限制的问题，另一方面，多套滚筒式工作台配合使用，实现了开关柜的高效控制和流转，极大的提高了开关柜的检测效率。
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