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公开(公告)号：CN119598167A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411674237.8
申请日：2024-11-21
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F18/213 , G06F18/23 , G06F18/241 , G06N3/045 , G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种配电网设备故障识别方法、装置及存储介质，方法包括：采集配电网的运行状态监测数据；基于预先训练好的开放长尾识别模型，根据运行状态监测数据将设备故障类型识别为头部类、尾部类和开放类；提取运行状态监测数据的直接特征集，根据空间注意力层对直接特征集进行拼接处理，得到新的直接特征集；根据新的直接特征集确定特征嵌入向量并进行模型训练，得到故障识别模型；将待识别数据输入至故障识别模型中得到设备故障识别结果。本发明根据头部类个数和尾部类个数构建注意力机制，通过注意力机制对直接特征集进行拼接处理，能够有效突出直接特征集中的关键特征，从而提升模型对故障特征的识别能力，提高设备故障识别的准确性。
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公开(公告)号：CN119583437A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411775861.7
申请日：2024-12-05
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: H04L45/125 , H04L45/12 , H04L45/121 , H04L45/00 , H04L41/14 , H04L41/16 , H04L67/12
Abstract: 本发明公开了一种配电网的数据传输路径生成方法、装置、终端设备和存储介质，可以基于待选定数据传输路径与各个节点的当前网络状态数据，预测出未来网络状态数据，从而使得在选择数据传输路径时具有预见性；则可以基于预测的未来网络状态数据来考量待选定数据传输路径对配电网未来的数据传输的影响，并且引入了状态奖励函数，使得本发明能够量化出在执行每一条待选定数据传输路径后，未来网络拥塞和数据吞吐量的情况，则通过计算状态奖励值，本发明能够比较不同路径的优劣，从而通过最大化数据吞吐量来选择出最终的传输路径，避免了未来可能出现的网络拥塞，保障配电网在传输交互数据后不会出现拥塞情况，则可以保障配电网的传输效率和性能。
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公开(公告)号：CN116260249A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310454121.2
申请日：2023-04-24
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
Inventor： 曾瑞江 , 黄曙 , 李志勇 , 刘宇豪 , 林江龙 , 黄缙华 , 杨世哲 , 卢建刚 , 余志文 , 郑文杰 , 骆洁艺 , 代仕勇 , 吴跃隆 , 汪绪先 , 陈永秋 , 陆荟颖 , 张彬 , 章坚
Abstract: 本发明公开了一种分布式光伏设备远程监控系统，包括设备数据采集模块、数据存储模块和数据分析模块；设备数据采集模块分别与数据存储模块和数据分析模块连接；数据存储模块与数据分析模块连接；设备数据采集模块用于远程采集分布式光伏设备的运行数据，运行数据包括电压数据和电流数据；用于采集分布式光伏设备硬件的图像监控数据；数据存储模块，用于存储设备数据采集模块采集得到的运行数据和图像监控数据；数据分析模块用于结合分布式光伏设备的运行数据和图像监控数据，分析分布式光伏设备的运行状态；用于根据运行数据对分布式光伏设备并网电力数据进行计量。本发明能够有效提高对分布式设备的监控效率。
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公开(公告)号：CN115983440A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211576995.7
申请日：2022-12-07
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种数据预测模型训练、光伏发电系统的异常预警方法及装置，数据预测模型训练方法，包括：获取光伏逆变器的目标历史使用状态量；利用目标历史使用状态量对预设的数据预测模型进行训练，得到数据预测模型的初始权值；获取光伏逆变器的目标实时使用状态量；利用目标实时使用状态量及数据预测模型，预测得到下一使用状态量；根据所述下一使用状态量及所述目标实时使用状态量，对所述数据预测模型的初始权值进行更新。本发明数据预测模型训练、光伏发电系统的异常预警方法及装置，可以有效地提高模型的泛化能力，且模型训练时能进行自适应调整权重，进而能够有效地提高预测数据的准确率，使得光伏发电系统的异常预警更为准确。
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公开(公告)号：CN119995161A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510308377.1
申请日：2025-03-17
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: H02J13/00 , H02J3/00 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V30/41 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06N3/086 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供了一种基于人工智能的配电网状态评估方法及系统，方法包括实时获取各个配电网设备的运行状态数据；根据预设运行状态特征提取模型分别对配电网设备的运行状态数据进行特征提取得到设备多模运行特征；根据粒子群优化算法和自适应梯度信息策略优化算法分别对各个配电网设备的设备多模运行特征进行加权融合得到设备状态融合特征；根据各个配电网设备的设备状态融合特征，基于目标配电网拓扑构建配电网状态拓扑图，并根据预设图神经网络模型对配电网状态拓扑图进行分析得到配电网运行状态评估结果。本发明基于对配电网设备的多源数据特征自适应动态融合分析结合设备间拓扑关联性分析，有效提升配电网状态评估全面性和精准性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119884667A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510323899.9
申请日：2025-03-19
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F18/20 , G06N3/044 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明涉及电力技术领域，公开了一种基于边缘智能及多源数据融合的电网设备状态预测方法，该方法包括通过边缘计算技术对多种所述电网设备的状态数据进行采集及处理，得到多源状态数据，并从所述多源状态数据中提取表征数据；所述表征数据具有所述多源状态数据的特征信息和属性信息；基于所述表征数据构建目标函数，并通过所述目标函数对所述多源状态数据进行融合，得到多源状态数据融合矩阵；将所述多源状态数据融合矩阵输入至轻量化神经网络模型中进行处理，输出对所述电网设备的状态预测结果。本发明结合边缘计算和深度学习技术，实现了对电网设备的精准状态预测。
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公开(公告)号：CN119848470A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510323902.7
申请日：2025-03-19
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/086 , G06N3/092 , G06F18/213 , G06F18/25
Abstract: 本发明提供了一种基于多模态数据融合的电网设备健康状态预测方法及系统，所述方法为实时获取目标电网设备的多模态状态关联数据，根据预设多模态特征提取模型对多模态状态关联数据进行数据特征提取得到待分析多模态状态特征后，根据获取的目标电网设备的历史周期健康指数预测误差和设备运行环境数据动态获取待分析多模态状态特征的最优融合权重，并根据最优融合权重对待分析多模态状态特征进行特征融合得到对应的设备健康指数预测值。本发明通过多源数据实时捕捉丰富的设备运行状态特征，结合多模态特征融合权重动态优化策略，有效提升设备健康评估的及时性、高效性和精准性，减少电力生产损失和维护成本，为电力系统稳定安全运行提供可靠保障。
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公开(公告)号：CN119575058A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411633505.1
申请日：2024-11-15
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G01R31/08 , G06F18/27 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/0442
Abstract: 本发明涉及配电环网柜故障检测技术领域，公开了一种配电环网柜的故障智能检测方法及系统，包括获取配电环网柜的实时运行数据，根据所述实时运行数据的波动程度，判断是否触发故障检测逻辑；响应于触发故障检测逻辑，将所述实时运行数据输入预先建立的故障检测模型，得到故障检测结果，所述故障检测模型由基于多模态融合的卷积长短期记忆网络构建，并采用改进的自适应梯度调制算法训练得到；根据所述故障检测结果，生成告警提醒。本发明通过设计基于多模态融合的卷积长短期记忆网络，并通过自适应调节各模态的贡献差异，对模型的训练过程进行优化，提高了模型的预测精准率，进一步保证了配电环网柜运行的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118509236A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410719606.4
申请日：2024-06-05
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: H04L9/40 , G06F18/243
Abstract: 本发明涉及配电边缘网关安全测试技术领域，公开了一种配电边缘网关漏洞同源性判别方法及装置。该方法通过CPU接口实时采集配电边缘网关的负载情况和配电边缘网关漏洞数据集；当配电边缘网关的负载情况小于预设负载阈值时，对配电边缘网关漏洞数据集进行聚类处理，得出漏洞数据聚类结果；基于漏洞数据聚类结果，采用孤立森林算法检测配电边缘网关漏洞数据集，得出离群点检测结果；根据离群点检测结果，判别配电边缘网关漏洞数据集对应的配电边缘网关漏洞的同源性。本发明在配电网关漏洞检测中，提高了同源性漏洞的检测效率和检测准确性，保证了电力供应的稳定性和可靠性，提升了整个电力系统的安全性。
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公开(公告)号：CN117710148A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311725222.5
申请日：2023-12-14
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/20 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明公开了一种配电网自动化维护的评估方法及装置，获取配电网的开关元件数据和故障功率数据；根据所述开关元件数据，计算所述配电网的负载自愈可信度；根据所述故障功率数据，确定所述配电网的功率恢复自愈指标；根据所述自愈可信度和所述功率恢复自愈指标，确定所述配电网的自动化维护综合评价，并基于所述自动化维护综合评价确定所述配电网的维修策略。本发明通过采集配电网的开关元件数据和故障功率数据，通过构建的功率恢复自愈指标进行配电网的自动化维护综合评估，从而能够对城市配电网的自动维护进行量化评估，在获得配电网自动化维护的综合指标后有利于选择适合配电网运作的维修策略，从而更好地维护配电网的运行。
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