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公开(公告)号:CN117725480A
公开(公告)日:2024-03-19
申请号:CN202311731961.5
申请日:2023-12-16
Applicant: 国网山东省电力公司青岛供电公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/2415 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06N3/047 , G06N3/045 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种避雷器故障智能检测方法及系统,所述方法包括:在目标避雷器设备周围布置传感器网络,以全面监测设备的工作环境、运行参数;利用传感器网络收集到的数据,进行一系列预处理工作;采用改进的OMLSA的一维信号降噪处理算法对多传感器数据进行降噪,以去除信号中的噪声;将经过降噪处理的数据送入基于通道卷积的残差网络中进行模型训练,采用遗传算法对模型的最优参数进行搜索;结合在线学习和离线学习算法,实现模型的实时更新优化;通过粒子群退火融合算法优化模型后进行误差判定。本申请相比传统阈值判定方法在提高效率、准确性、准确把握健康状态以及增强适应性方面具有显著的有益效果。
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公开(公告)号:CN117743986A
公开(公告)日:2024-03-22
申请号:CN202311794726.2
申请日:2023-12-25
Applicant: 国网山东省电力公司青岛供电公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于多模型融合的避雷器缺陷预测方法及系统,所述方法包括:步骤1,输入数据,将输入数据分为训练集和测试集;步骤2,使用CNN模型对训练集进行特征提取;步骤3,通过Attention机制对提取的特征进行权重分配;步骤4,使用测试集对提取的特征进行检测,如果精度不佳,则进行超参数调整,并返回步骤2重新提取特征;步骤5,在LightGBM模型中使用训练集进行训练;步骤6,使用测试集对训练好的模型进行检测,如果精度不佳,则进行超参数调整,并返回步骤5重新训练模型;步骤7,使用MAPE‑RW算法对两模型进行评估,确定最终的预测避雷器缺陷类别。本发明方法能够有效地提高预测的准确性和效率。
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公开(公告)号:CN113806684B
公开(公告)日:2023-04-07
申请号:CN202110930620.5
申请日:2021-08-13
Applicant: 国网山东省电力公司青岛供电公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F17/11 , G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q10/0875 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于物资管理技术领域,提供了一种电网大修技改工程物资管理方法及系统。该方法包括:接收不同物料类型的需求数量,基于不同物料平均供货周期,设置不同的额度寄存阈值;考虑价格、供货周期以及是否为不良供应方因素,获得不同供应方的综合得分,选取设定比例的供应方;以不同的额度寄存阈值最小为目标,在设定比例的供应方中选取供货周期最短的供应方,将其推荐给物料需求方。
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公开(公告)号:CN118211105A
公开(公告)日:2024-06-18
申请号:CN202311759772.9
申请日:2023-12-20
Applicant: 国网山东省电力公司青岛供电公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于VMD‑MVO‑ESN相结合的避雷器阻性电流预测方法及系统。为了选择和设计合适的避雷器,使其在保护电力系统中的防雷能力进行评估和比较,使其保证在特定工作条件下的性能和可靠性,因此需要对避雷器的阻性电流进行精准预测。本发明中,采用变分模态分解法对原始的阻性电流序列进行分解,剔除内部存在的噪声,分解后的多个信号分量同时进行模型的建立,通过多元宇宙算法优化回声状态网络中的储备池中的结构参数,最后完成各个信号分量的预测并将其结果进行组合累加,实现对避雷器阻性电流的精准预测,保证电力系统的安全稳定运行。
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公开(公告)号:CN113806684A
公开(公告)日:2021-12-17
申请号:CN202110930620.5
申请日:2021-08-13
Applicant: 国网山东省电力公司青岛供电公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于物资管理技术领域,提供了一种电网大修技改工程物资管理方法及系统。该方法包括:接收不同物料类型的需求数量,基于不同物料平均供货周期,设置不同的额度寄存阈值;考虑价格、供货周期以及是否为不良供应方因素,获得不同供应方的综合得分,选取设定比例的供应方;以不同的额度寄存阈值最小为目标,在设定比例的供应方中选取供货周期最短的供应方,将其推荐给物料需求方。
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