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公开(公告)号:CN113902583B
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202111106468.5
申请日:2021-09-22
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司芜湖供电公司
IPC: G06Q50/06 , H02J13/00 , G06F18/2431 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开一种利用低压网络设备数据的配网侧运维方法,以用户为关联基础,实现移动、电信、联动三大运营商的网络数据为配网侧提供用户用电实时数据及历史数据,无需对现有低压电网加上其他额外设备,即可实时感知用户用电情况,借助上述数据对配网侧的工作提供基础,极大程度提高工作效率和质量,降低劳动强度。
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公开(公告)号:CN115034449A
公开(公告)日:2022-09-09
申请号:CN202210577252.5
申请日:2022-05-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司芜湖供电公司
Abstract: 本发明公开了一种架空线停电预测神经网络结构搜索方法及装置,所述方法包括基于耗时要求和网络参数‑耗时映射关系,构建基模型;按照目标网络规模,从基模型中采样第一子网络,使用训练数据集对第一子网络进行训练,使用评测数据集上对第一子网络进行评测,使得基模型的性能在架空线停电预测任务中收敛;从收敛的基模型中采样第二子网络,得到多个满足耗时要求的第二子网络,并基于评测数据集和评测标准对第二子网络的性能进行评测,确定最优子网络;将最优子网络作为停电预测模型,实现架空线停电预测。本发明通过搜索合适的模型参数,使得目标网络在能够满足神经网络部署耗时要求下,性能达到最优。
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公开(公告)号:CN115563557A
公开(公告)日:2023-01-03
申请号:CN202210575995.9
申请日:2022-05-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司芜湖供电公司
IPC: G06F18/243 , G06F18/214 , G06Q50/06
Abstract: 本发明基于CART决策树与智能终端多元异构大数据挖掘的配网终端用户状态感知系统,充分挖掘智能终端大数据信息,对于实现对配电网络状态更加全面的感知。首先将多元异构数据进行结构化表达,并以解决由于用户侧终端设备差异性较大导致的数据残缺问题。然后,设计CART决策树的配网终端用户状态感知系统,将终端用户状态分为,“正常&有人”、“停电&有人”、“停电&没人”、“其他”其中一种类别,之后设计了对CART决策树剪枝处理的算法以,在速度和精度上又取得了进一步的提升。
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公开(公告)号:CN115034449B
公开(公告)日:2025-05-02
申请号:CN202210577252.5
申请日:2022-05-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司芜湖供电公司
IPC: G06Q10/04 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种架空线停电预测神经网络结构搜索方法及装置,所述方法包括基于耗时要求和网络参数‑耗时映射关系,构建基模型;按照目标网络规模,从基模型中采样第一子网络,使用训练数据集对第一子网络进行训练,使用评测数据集上对第一子网络进行评测,使得基模型的性能在架空线停电预测任务中收敛;从收敛的基模型中采样第二子网络,得到多个满足耗时要求的第二子网络,并基于评测数据集和评测标准对第二子网络的性能进行评测,确定最优子网络;将最优子网络作为停电预测模型,实现架空线停电预测。本发明通过搜索合适的模型参数,使得目标网络在能够满足神经网络部署耗时要求下,性能达到最优。
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公开(公告)号:CN113890013B
公开(公告)日:2024-11-26
申请号:CN202111107647.0
申请日:2021-09-22
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司芜湖供电公司
Abstract: 本发明公开一种利用网络终端掉电数据自动识别低压线路拓扑方法,利用用户侧网络掉电数据与配网侧断电线路信息存在用户一致性、掉电时间、区域一致性的特性,可辨识台区与用户的相序关系,构建并完善配变、分支箱、表户拓扑关系,可有效避免三相不平衡、单相过载、低电压等问题的发生,提升配网运营水平;本发明提供的方法利用配电网停电事件、以及计划检修和凌晨开关重合闸操作等电网运检日常工作,无需对电网线路及设备进行改造,且不用增加检修维护人员的工作负担,投入成本少,见效快。
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公开(公告)号:CN113902583A
公开(公告)日:2022-01-07
申请号:CN202111106468.5
申请日:2021-09-22
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司芜湖供电公司
Abstract: 本发明公开一种利用低压网络设备数据的配网侧运维方法,以用户为关联基础,实现移动、电信、联动三大运营商的网络数据为配网侧提供用户用电实时数据及历史数据,无需对现有低压电网加上其他额外设备,即可实时感知用户用电情况,借助上述数据对配网侧的工作提供基础,极大程度提高工作效率和质量,降低劳动强度。
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公开(公告)号:CN113890013A
公开(公告)日:2022-01-04
申请号:CN202111107647.0
申请日:2021-09-22
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司芜湖供电公司
Abstract: 本发明公开一种利用网络终端掉电数据自动识别低压线路拓扑方法,利用用户侧网络掉电数据与配网侧断电线路信息存在用户一致性、掉电时间、区域一致性的特性,可辨识台区与用户的相序关系,构建并完善配变、分支箱、表户拓扑关系,可有效避免三相不平衡、单相过载、低电压等问题的发生,提升配网运营水平;本发明提供的方法利用配电网停电事件、以及计划检修和凌晨开关重合闸操作等电网运检日常工作,无需对电网线路及设备进行改造,且不用增加检修维护人员的工作负担,投入成本少,见效快。
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公开(公告)号:CN113850691A
公开(公告)日:2021-12-28
申请号:CN202111107620.1
申请日:2021-09-22
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司芜湖供电公司
Abstract: 本发明公开一种对用户进行用电习惯画像及制定检修计划的系统,以配网侧数据作为验证,获得用户用电行为,如规律性断电、网络流量使用时段等,从而统计用户用电需求规律及时段等标签,利用带有标签的数据进行模型训练,得到目标画像模型,利用目标画像模型计算用户用电画像,配网侧根据用户用电画像,统计分析检修作业的影响,进而制定影响范围小,经济损失低的检修计划,进而提高配电网的服务品质。另外利用同一区域内多用户的用电习惯数据,能够判断用户居住行为或行程分析,通过这片区域用户的活跃程度和规律,分析用户耐受度,可刻画出区域用电画像,本发明利用用户网络设备的掉复电数据,数据准确度高,提高用户用电画像刻画精度。
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公开(公告)号:CN116882347A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202310907392.9
申请日:2023-07-24
Applicant: 国网安徽省电力有限公司芜湖市湾沚区供电公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学
IPC: G06F30/367 , G06N3/006 , G06F113/16 , G06F119/06 , G06F119/08
Abstract: 本发明提出一种基于接地介质自适应参数的高阻接地故障电弧建模方法,基于不同接地介质下的实测电弧数据,建立不同接地介质下的归一化标准模型。然后通过采集实际故障电路数据,确定故障接地介质的类别。最后,基于MATLAB‑PSCAD联合仿真计算,将已经确定的介质类型的归一化模型为目标,通过PSO参数寻优算法确定PSCAD中电弧模型的最优参数设定。本发明能够根据接地介质的不同自动修订电弧模型参数,从而更加精确的分析电弧的热功率,从而电气火灾的预防提供技术基础,保障人员的用电安全以及减少设备损坏等经济损失。
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公开(公告)号:CN117831397A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202410031193.0
申请日:2024-01-09
Applicant: 国网安徽省电力有限公司芜湖市湾沚区供电公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽耐为智能科技有限公司
IPC: G09B25/00
Abstract: 本发明涉及电力安全培训技术领域,更具体的,涉及低压电网多诱因电气火灾事故模拟实验平台及实验方法。本发明包括:电缆隧道、电缆线、视频采集组件、热像采集组件、温湿度监调组件、烟气分析仪、排烟组件。本发明提供了一个可以容纳燃烧的电缆隧道,通过温湿度监调组件对电缆隧道内的温度、湿度进行监控及调节,以提供不同的温度、湿度环境。本发明在电缆隧道内可拆卸地安装上电缆线,并将电缆线的外皮设置若干破损处、以实现漏电,来贴合火灾发生前的实际情况。本发明利用可调电路对电缆线进行调整,通过漏电或短路产生电弧来引燃破损处的易燃物实现燃烧,可以进行多诱因模拟,并且成功率高。
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