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公开(公告)号：CN118259075A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410364405.7
申请日：2024-03-28
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了基于协方差重构扩展卡尔曼滤波的电网同步相量测量方法，包括以下步骤：实时获取高精度时间同步采样的电力信号；基于协方差重构的扩展卡尔曼滤波算法，对电力信号进行计算，得到电力系统状态的实时估计结果；其中，协方差重构扩展卡尔曼滤波算法包括：利用扩展卡尔曼滤波算法输出误差引起的滞后设置协方差重构机制，并基于协方差重构机制对电力信号进行状态更新。本发明采用扩展卡尔曼滤波方法，强调对电力系统动态特性的跟踪，特别是在高比例可再生能源和电力电子设备接入的情况下。同时，本发明通过动态调整协方差矩阵的阈值策略，使得算法能够更灵活地适应系统状态的快速变化，提高了对电力系统动态跟踪的实时性和准确性。
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公开(公告)号：CN117274748B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311526946.7
申请日：2023-11-16
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 提高了检测的精度。本发明一种基于离群抑制的终生学习电力模型训练及检测方法，该方法包括：获取输配电线路电力缺陷图像数据；训练得到电力缺陷检测模型；通过密集区域融合算法对电力缺陷检测模型中特征金字塔模块的离群数据进行自适应抑制，优化并得到最终训练好的电力缺陷检测模型；使用已训练的电力缺陷检测模型对输配电线路电力缺陷图像数据进行缺陷检测。本发明通过在终生学习过程中对电力缺陷图像数据的持续增量训练，以及自适应地抑制离群数据，有效地(56)对比文件高鑫 等.基于可变形卷积神经网络的遥感影像密集区域车辆检测方法《.电子与信息学报》.2018,第40卷(第12期),第2812-2819页.梅爽.基于深度学习的液晶屏Mura缺陷图像识别算法研究《.中国博士学位论文全文数据库信息科技辑》.2019,(第1期),第I136-28页.徐舒玮 等.基于深度学习的输电线路故障类型辨识《.中国电机工程学报》.2019,第39卷(第1期),第65-74页.Hao Qiang等.Transmission Line FaultDetection and Classification Based onImproved YOLOv8s《.Electronics》.2023,第12卷(第21期),第1-18页.Kaihua Zhang等.Multi-Stage FeatureEnhancement Pyramid Network for DetectingObjects in Optical Remote Sensing Images.《Remote Sensing》.2022,第14卷(第3期),第1-22页.
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公开(公告)号：CN117977576B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410361309.7
申请日：2024-03-28
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度历史负荷数据的台区负荷预测方法，涉及负荷数据预测技术领域，通过HUTFormer结合基于贝叶斯优化的弹球损失函数进行置信区间预测。HUTFormer模型可以捕获时间序列数据中的长期依赖性，而弹球损失函数有助于在存在不确定性时提供准确的置信区间。该组合具有更广泛的适用范围并能生成更精确可靠的预测结果。能够有效地提高配电网台区变压器负荷预测的精准度和可靠性处理长期的依赖关系，在预测中提供定量的不确定性评估，从而为实际应用中的风险管理和决策提供了科学依据。此外，本方法扩展了现有技术的应用范围，并对各种不同类型的负荷情况提供了准确的预测，使其在实际操作中具有更高的实用价值。
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公开(公告)号：CN117274748A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311526946.7
申请日：2023-11-16
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明一种基于离群抑制的终生学习电力模型训练及检测方法，该方法包括：获取输配电线路电力缺陷图像数据；训练得到电力缺陷检测模型；通过密集区域融合算法对电力缺陷检测模型中特征金字塔模块的离群数据进行自适应抑制，优化并得到最终训练好的电力缺陷检测模型；使用已训练的电力缺陷检测模型对输配电线路电力缺陷图像数据进行缺陷检测。本发明通过在终生学习过程中对电力缺陷图像数据的持续增量训练，以及自适应地抑制离群数据，有效地抑制了模型中的异常参数，解决了现有训练方法中全量更新引发的异常参数问题，以及部分参数冻结更新导致的样本特征学习不完整问题，进而提高了检测的精度。
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公开(公告)号：CN113965236B
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111107444.1
申请日：2021-09-22
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种适用于卫星通信的高鲁棒性自适应波束赋形方法和装置，方法包括：对期望信号信噪比进行估计；将估计得到的期望信号信噪比与预设门限值相比较；如果期望信号信噪比大于等于预设门限值，则估计期望信号导向矢量和干扰信号导向矢量；估计期望信号功率和干扰信号功率；重构协方差矩阵；求解波束赋形权重矢量；如果期望信号信噪比小于预设门限值，则采用标准LSMI算法求解波束赋形权重矢量；根据求解的波束赋形权重矢量对接收的信号进行加权处理。本发明具备更好的鲁棒性，能形成更高的波束赋形增益解决了现有卫星通信中波束赋形技术输出性能和鲁棒性能不足的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118317449A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410528429.1
申请日：2024-04-29
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: H04W74/00 , H04L1/00 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于去相关近似消息传递算法的活跃用户检测方法，涉及信号处理技术领域，该方法包括：接收多个随机接入用户发送的前导序列；执行近似消息传递算法，从所述接收信号中迭代计算每个前导序列的估计序列；在每次迭代计算中，使用上一次迭代的估计信号的最小均方误差设计降噪器，降噪器中的滤波矩阵采用前导序列的去相关矩阵，对所述估计信号执行对数似然比检验，得到用户的活跃状态检测结果。本发明在降噪器中引入去相关矩阵，使得估计误差不相关，实现误差的正交性，从而提高了在大规模天线和高信噪比应用场景下检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117977576A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410361309.7
申请日：2024-03-28
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于多尺度历史负荷数据的台区负荷预测方法，涉及负荷数据预测技术领域，通过HUTFormer结合基于贝叶斯优化的弹球损失函数进行置信区间预测。HUTFormer模型可以捕获时间序列数据中的长期依赖性，而弹球损失函数有助于在存在不确定性时提供准确的置信区间。该组合具有更广泛的适用范围并能生成更精确可靠的预测结果。能够有效地提高配电网台区变压器负荷预测的精准度和可靠性处理长期的依赖关系，在预测中提供定量的不确定性评估，从而为实际应用中的风险管理和决策提供了科学依据。此外，本方法扩展了现有技术的应用范围，并对各种不同类型的负荷情况提供了准确的预测，使其在实际操作中具有更高的实用价值。
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公开(公告)号：CN118317449B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410528429.1
申请日：2024-04-29
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: H04W74/00 , H04L1/00 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于去相关近似消息传递算法的活跃用户检测方法，涉及信号处理技术领域，该方法包括：接收多个随机接入用户发送的前导序列；执行近似消息传递算法，从所述接收信号中迭代计算每个前导序列的估计序列；在每次迭代计算中，使用上一次迭代的估计信号的最小均方误差设计降噪器，降噪器中的滤波矩阵采用前导序列的去相关矩阵，对所述估计信号执行对数似然比检验，得到用户的活跃状态检测结果。本发明在降噪器中引入去相关矩阵，使得估计误差不相关，实现误差的正交性，从而提高了在大规模天线和高信噪比应用场景下检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN115145549B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202210886535.8
申请日：2022-07-26
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘网关设备的视频或图像AI分析设备及系统，所述分析设备的软件系统基于微服务框架，所述微服务框架包括多个功能相对独立的微服务，所述多个微服务之间采用GRPC和Mqtt消息进行通信和接口调用，所述微服务框架仅具有服务注册、服务监控和数据总线功能。在设计上我们采用了精简的架构，保留了微服务框架具备的服务注册、服务监控、数据总线的功能特性，去掉了负载均衡、容错机制、熔断机制、链路监控等高级功能，代码自主实现，减小了内存和cpu的消耗，使它适用于资源受限系统。
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公开(公告)号：CN115145549A
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN202210886535.8
申请日：2022-07-26
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于边缘网关设备的视频或图像AI分析设备及系统，所述分析设备的软件系统基于微服务框架，所述微服务框架包括多个功能相对独立的微服务，所述多个微服务之间采用GRPC和Mqtt消息进行通信和接口调用，所述微服务框架仅具有服务注册、服务监控和数据总线功能。在设计上我们采用了精简的架构，保留了微服务框架具备的服务注册、服务监控、数据总线的功能特性，去掉了负载均衡、容错机制、熔断机制、链路监控等高级功能，代码自主实现，减小了内存和cpu的消耗，使它适用于资源受限系统。
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