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公开(公告)号：CN110287980A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910243758.0
申请日：2019-03-28
Applicant: 清华大学 , 北京国网富达科技发展有限责任公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明为基于随机森林的主变压器故障诊断方法,包括模型参数确定部分，实施预测部分，其特征在于，通过在分类过程中对错误记录进行收集及重新分类的自适应学习，提高了该诊断方法的准确率，并消除了一般分类方法中出现的过拟合现象。其有益效果是：利用变压器台账数据、油色谱历史数据、故障分析报告等数据进行模型学习和训练，建立主变压器油色谱诊断机器学习模型；对当前设备数据进行相应的诊断分析，根据历史模型得到相应的设备当前状态指标及预计故障模式。
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公开(公告)号：CN110136023A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910243750.4
申请日：2019-03-28
Applicant: 清华大学 , 北京国网富达科技发展有限责任公司
Abstract: 一种基于自适应增强学习的输电线路覆冰风险预测,包括学习部分，参数确定部分，其特征在于，在参数确定部分中，先进行参数的确定，获得初始训练集，再基于初始训练集进行学习部分，所述参数确定步骤包括，设备台账数据、覆冰在线监测数据、外部气象环境数据、光纤复合架空地线覆冰荷载监测，其有益效果是：用输电线路覆冰相关的设备台账、在线监测、外部气象环境等历史数据进行模型学习和训练，建立覆冰发生风险和覆冰载荷估算的机器学习模型；对当前时刻输电线路数据（尤其是未安装覆冰在线监测终端或复合架空地线覆冰荷载监测系统的线路）进行相应的预测分析，得出当前线路是否会发生覆冰或者实际覆冰载荷及厚度的预测数据。
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公开(公告)号：CN110286161A
公开(公告)日：2019-09-27
申请号：CN201910243757.6
申请日：2019-03-28
Applicant: 清华大学 , 北京国网富达科技发展有限责任公司
IPC: G01N30/02
Abstract: 本发明为基于自适应增强学习的主变压器故障诊断方法,包括模型参数确定部分，实施预测部分，其特征在于，通过在分类过程中对错误记录进行收集及重新分类的自适应学习，提高了该诊断方法的准确率，并消除了一般分类方法中出现的过拟合现象。其有益效果是：利用变压器台账数据、油色谱历史数据、故障分析报告等数据进行模型学习和训练，建立主变压器油色谱诊断机器学习模型；对当前设备数据进行相应的诊断分析，根据历史模型得到相应的设备当前状态指标及预计故障模式。
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公开(公告)号：CN111146866A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201911381215.1
申请日：2019-12-27
Applicant: 北京国网富达科技发展有限责任公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种输电通道控制方法，所述方法包括以下步骤：采集输电通道的激光点云数据、巡航图像数据和通过安装在输电通道的输电杆塔上视频设备拍摄的视频数据，基于激光点云数据线建模输电通道的三维模型，其中，所述三维模型包括基于气象数据建立的气象模型；输入运检数据到所述三维模型进行数据存储、融合、计算与分析，其中，三维模型基于巡航图像数据和视频数据实现输电视频图像主动预警，三维模型基于激光点云数据和巡航图像数据动态分析计算弧垂、风偏、杆塔受力。
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公开(公告)号：CN110569867A
公开(公告)日：2019-12-13
申请号：CN201910636302.0
申请日：2019-07-15
Applicant: 山东电工电气集团有限公司 , 北京国网富达科技发展有限责任公司 , 国网山东省电力公司青岛供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本公开提供了一种基于决策树算法的输电线路故障原因判别方法、介质及设备，本公开在自动诊断基础上引入专家支持和人工干预对诊断结论进行核实及确认，实现线路故障诊断自动化和故障诊断全过程的可视化，从而减少运维工作人员工作量，解决了输电线路故障时人工判别故障原因的局限性以及数据样本少导致的人工智能应用不充分的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111540046B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN201911383719.7
申请日：2019-12-27
Applicant: 北京国网富达科技发展有限责任公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了基于虚拟现实的输电通道仿真方法，所述方法包括以下步骤：配准和融合卫星遥感影像数据与二维、三维地理信息场景数据，基于卫星遥感影像数据和数字高程模型建立三维地形场景，在所述三维地形场景中进行矢量标注，基于所述三维地形场景虚拟仿真生成三维模型，所述三维模型包括输电通道、一、二次设备及监测设备。
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公开(公告)号：CN111540046A
公开(公告)日：2020-08-14
申请号：CN201911383719.7
申请日：2019-12-27
Applicant: 北京国网富达科技发展有限责任公司 , 国网浙江省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了基于虚拟现实的输电通道仿真方法，所述方法包括以下步骤：配准和融合卫星遥感影像数据与二维、三维地理信息场景数据，基于卫星遥感影像数据和数字高程模型建立三维地形场景，在所述三维地形场景中进行矢量标注，基于所述三维地形场景虚拟仿真生成三维模型，所述三维模型包括输电通道、一、二次设备及监测设备。
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公开(公告)号：CN111832653B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202010675970.7
申请日：2020-07-14
Applicant: 山东电工电气集团有限公司 , 北京国网富达科技发展有限责任公司 , 国网山东省电力公司青岛供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2431 , G01R31/00
Abstract: 本申请公开了基于XGboost算法的避雷器缺陷诊断方法及系统，包括：获取待诊断的避雷器实时监测数据；将待诊断的避雷器实时监测数据，输入到预先构建的基于XGboost算法的避雷器缺陷识别信息模型中，输出待诊断的避雷器的缺陷类型。基于XGboost算法辅助现场判断避雷器缺陷，从而减少运维工作人员工作量。
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公开(公告)号：CN111832653A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010675970.7
申请日：2020-07-14
Applicant: 山东电工电气集团有限公司 , 北京国网富达科技发展有限责任公司 , 国网山东省电力公司青岛供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请公开了基于XGboost算法的避雷器缺陷诊断方法及系统，包括：获取待诊断的避雷器实时监测数据；将待诊断的避雷器实时监测数据，输入到预先构建的基于XGboost算法的避雷器缺陷识别信息模型中，输出待诊断的避雷器的缺陷类型。基于XGboost算法辅助现场判断避雷器缺陷，从而减少运维工作人员工作量。
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公开(公告)号：CN109214455A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811031181.9
申请日：2018-09-05
Applicant: 北京国网富达科技发展有限责任公司 , 国网黑龙江省电力有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种油色谱数据与台账数据的相关性确定方法及系统。该油色谱数据与台账数据的相关性确定方法包括：获取多组数据；将每个数据贴上标签；创建多个第一集合；根据第一集合中标签的数量和数据的组数，得到第一集合的第一支持度；当第一支持度小于最小支持度时，删除第一支持度对应的第一集合，并根据余下的第一集合组成第一项集；执行迭代处理：创建多个第i集合，根据同组数据中每个第i集合的标签数量和数据的组数，得到第i支持度；当第i支持度小于最小支持度时，删除第i支持度对应的第i集合，根据余下的第i集合组成第i项集；根据每个第i项集中的每个集合确定油色谱数据与台账数据是否相关，可及时挖掘出变电站的潜在问题。
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