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公开(公告)号：CN115469183B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202211059481.4
申请日：2022-08-30
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明提出了一种多源配电网故障区段定位方法和系统，该方法包括：建立链表式配电网结构模型；该模型以配电网馈线区段为节点单元或者以母线为节点单元，通过指针按照配电网结构连接，指针的箭头代表潮流的方向；基于该模型，以多源故障报警信息为基础建立贝叶斯网络模型，通过贝叶斯网络模型进行初步故障判断，确定可疑故障区域中心区段；根据故障的发生位置，确定可疑故障区域中心区段的边界得到可疑故障区域，再通过分析报警信息与可疑故障区域的关联权重离散性确定故障位置。基于该方法，本发明还提出了一种多源配电网故障区段定位系统。本发明采用报警信息与可疑故障区段间关联权重离散性模型确定故障位置，故障区段定位准确。
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公开(公告)号：CN115296351B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202211086531.8
申请日：2022-09-06
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提出了一种配电网动态无功电压控制方法和系统，该方法包括：离散划分影响变电站母线电压的场景元素形成典型运行场景集；场景元素包括负荷水平、无功功率和有载调压变压器分接头档位；获取典型运行场景集后，利用无标签样本和有标签样本进行半监督协同训练构建电压无功映射关系库；将实际运行场景输入至训练后的KNN算法模型中，匹配出实际运行场景对应的映射编号及电压无功映射关系；基于电压无功映射关系与电压偏差，通过构建的电压无功映射关系库，在线获取无功控制量。基于该方法，还提出了一种配电网动态无功电压控制系统，本发明能够减少对有标签样本数量的需求，从而具有较高的模型训练效率，对于多网络节点的大电网，适用性强。
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公开(公告)号：CN117390407B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311710475.5
申请日：2023-12-13
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/20 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及智能变电站技术领域，公开一种变电站设备的故障识别方法、系统、介质和设备，包括：构建包括门控网络和多个不同的专家网络的故障识别模型，门控网络识别输入图像中的设备类别，经过门控网络分类后的输入图像根据识别出的设备类别输入对应的专家网络得到不同类别下的故障类别识别结果；当某一类别的设备出现新故障类别时，在该设备对应的专家网络的输出层新建一个神经元，结合新故障的图像样本、旧故障的图像样本和新故障对应的正常图像样本重新训练更新后的专家网络，实现对故障识别模型的实时更新。本发明可以分层对故障类别进行识别、实现整体模型的实时更新，在加快模型的识别速度的同时增加模型的准确率。
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公开(公告)号：CN118709152B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411178038.8
申请日：2024-08-27
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司
Inventor： 张雨薇 , 李晓磊 , 邵明燕 , 岳炜莉 , 刘春明 , 李山瑞 , 董旭 , 陈滨 , 徐家东 , 刘宁宁 , 刘帅楠 , 朱玉 , 万光明 , 崔兆亮 , 张甲辉 , 毛志强 , 熊倩
Abstract: 本发明提出了一种输变电设备健康诊断方法、系统和设备，属于输变电设备数据处理技术领域，该方法包括：获取历史输变电设备的状态参数，分析历史输变电设备的状态参数先确定单状态量权重系数，再利用单状态量权重系数确定单状态量耦合权重系数；以单状态量耦合权重系数为健康诊断模型的输入，设备故障类型为输出，构建集成健康诊断模型；训练集成健康诊断模型得到目标集成健康诊断模型；将当前输变电设备的单状态量耦合权重系数输入至目标集成健康诊断模型中，预测输出当前输变电设备故障类型。基于该方法，还提出了一种输变电设备健康诊断系统和设备。本发明综合决策树能够处理不相关的特征和人工神经网络准确性高的优势，整体提高诊断准确度。
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公开(公告)号：CN118709152A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411178038.8
申请日：2024-08-27
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司
Inventor： 张雨薇 , 李晓磊 , 邵明燕 , 岳炜莉 , 刘春明 , 李山瑞 , 董旭 , 陈滨 , 徐家东 , 刘宁宁 , 刘帅楠 , 朱玉 , 万光明 , 崔兆亮 , 张甲辉 , 毛志强 , 熊倩
Abstract: 本发明提出了一种输变电设备健康诊断方法、系统和设备，属于输变电设备数据处理技术领域，该方法包括：获取历史输变电设备的状态参数，分析历史输变电设备的状态参数先确定单状态量权重系数，再利用单状态量权重系数确定单状态量耦合权重系数；以单状态量耦合权重系数为健康诊断模型的输入，设备故障类型为输出，构建集成健康诊断模型；训练集成健康诊断模型得到目标集成健康诊断模型；将当前输变电设备的单状态量耦合权重系数输入至目标集成健康诊断模型中，预测输出当前输变电设备故障类型。基于该方法，还提出了一种输变电设备健康诊断系统和设备。本发明综合决策树能够处理不相关的特征和人工神经网络准确性高的优势，整体提高诊断准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118689141A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410629655.9
申请日：2024-05-21
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 周生远 , 岳炜莉 , 肖伟 , 李晓磊 , 邵明燕 , 冯立玮 , 徐欣 , 毛纯纯 , 肖茂友 , 李林 , 左美洋 , 朱玉 , 李克强 , 郭华 , 李明 , 徐家东 , 张雨薇 , 刘宁宁 , 刘帅楠 , 崔兆亮 , 谭苏君 , 张爱兰 , 朱彦玮 , 顾朝亮 , 张甲辉 , 许东岳 , 刘雅倩 , 陈滨 , 董旭 , 李山瑞 , 刘晓晶 , 岳召 , 葛欣 , 张丙旭 , 于一鸣 , 万光明 , 刘晓 , 王振 , 李峰 , 刘云迪 , 李晨
IPC: G05B19/042
Abstract: 本申请涉及电力设备技术领域，具体提供了一种基于气候补偿的高压开关柜防凝露控制系统及方法，所述系统包括：气候数据模块被配置为：获取温度历史数据和湿度历史数据；温度‑湿度传感器被配置为：获取高压开关柜内的温度数据和湿度数据；气候补偿控制器被配置为：根据温度数据、湿度数据、温度历史数据和湿度历史数据生成温度变化曲线和湿度变化曲线；根据温度变化曲线和湿度变化曲线生成温度‑水蒸气饱和度曲线；根据温度‑水蒸气饱和度曲线、温度变化曲线和湿度变化曲线生成控制指令；温湿度智能控制模块被配置为：根据控制指令控制加热器和风扇启停。通过比对结果控制开启加热器或风扇改变柜体内温湿度，降低了高压开关柜中凝露现象的发生。
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公开(公告)号：CN118171697A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410584793.X
申请日：2024-05-13
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 中国科学院自动化研究所
Inventor： 胥明凯 , 任志刚 , 李琮 , 杨杰 , 陈显达 , 王淑颖 , 王思源 , 刘昭 , 刘晓 , 刘哲 , 王万国 , 胡庆浩 , 李章明 , 高翔 , 邵帅 , 郑义斌 , 张雨薇
IPC: G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明的一种深度神经网络压缩的方法、装置、计算机设备和存储介质，属于卷积神经网络技术领域，方法包括：获取原始深度神经网络的权重矩阵；通过局部结构化稀疏处理对权重矩阵进行稀疏剪枝；通过乘积量化方法对稀疏剪枝后权重矩阵进行矩阵权重压缩，获得压缩权重；将压缩权重放入adam模块进行微调，获得压缩后的输变电缺陷识别模型。本发明通过结构化稀疏提高了计算效率，通过乘积量化降低了存储开销，结构化稀疏和乘积量化两者协同工作，大大提高了深度神经网络的压缩率。
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公开(公告)号：CN117390407A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311710475.5
申请日：2023-12-13
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06F18/20 , G06F18/241 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及智能变电站技术领域，公开一种变电站设备的故障识别方法、系统、介质和设备，包括：构建包括门控网络和多个不同的专家网络的故障识别模型，门控网络识别输入图像中的设备类别，经过门控网络分类后的输入图像根据识别出的设备类别输入对应的专家网络得到不同类别下的故障类别识别结果；当某一类别的设备出现新故障类别时，在该设备对应的专家网络的输出层新建一个神经元，结合新故障的图像样本、旧故障的图像样本和新故障对应的正常图像样本重新训练更新后的专家网络，实现对故障识别模型的实时更新。本发明可以分层对故障类别进行识别、实现整体模型的实时更新，在加快模型的识别速度的同时增加模型的准确率。
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公开(公告)号：CN117294022A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311569856.6
申请日：2023-11-23
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国网智能科技股份有限公司 , 中国科学院自动化研究所
Inventor： 李琮 , 刘昭 , 任志刚 , 胥明凯 , 于光远 , 刘晓 , 刘春明 , 鲍新 , 王万国 , 张雨薇 , 瞿寒冰 , 范岩 , 丁昊 , 李彬 , 王鹏 , 孙世颖 , 李恩 , 赵晓光 , 韩为超 , 段承金 , 马彦飞 , 周兴福
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多源传感器协同的变电站巡检系统及方法，属于电力设备监测技术领域，系统包括多源传感层、边缘计算层和协同感知决策层，多源传感层用于采集巡检装置与电力设备端传感器多源传感信息；边缘计算层根据多源传感信息计算各个传感器的单一传感器数据特征以及单一传感器感知结果；协同感知决策层利用感知结果进行巡检装置调度，控制巡检装置到达对应的巡检点位，对待巡检设备进行传感数据采集；同时协同感知决策层利用多个传感器的数据特征进行协同感知，输出协同感知结果。本发明实现了对变电站关键设备进行多层次、多角度的协同感知，提高了变电巡检装置的巡检、感知、任务执行的能力和效率。
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公开(公告)号：CN116167413A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310422590.6
申请日：2023-04-20
Applicant: 国网山东省电力公司济南供电公司 , 中国科学院自动化研究所
IPC: G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/082 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种深度卷积神经网络量化剪枝联合优化的方法及系统，属于图像处理技术领域，方法包括：获取待处理对象图像的数据集；利用所述数据集训练待优化神经网络模型，并初始化神经网络模型参数，神经网络模型参数包括评价网络、执行网络、目标评价网络和目标执行网络参数；使用基于强化学习的量化剪枝策略学习方法得到神经网络模型最优的权重剪枝率、权重量化率、输入特征量化率；使用基于蒸馏和量化熵正则后训练方法重新训练神经网络，得到优化后的神经网络模型参数；利用最优的权重剪枝率、权重量化率、输入特征量化率对神经网络模型进行优化，得到最终的神经网络模型。本发明使深度卷积神经网络提升了模型性能，实现了加速与压缩。
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