-
公开(公告)号：CN107918830B
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN201711158412.8
申请日：2017-11-20
Applicant: 国网重庆市电力公司南岸供电分公司 , 重庆大学 , 国家电网公司
IPC: G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/29 , G06F16/242 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据技术的配电网运行状态评估系统及方法，主要包括以下步骤：1)采集智能电网各个供电区域的数据。2)对采集的数据进行预处理。3)对来自各个系统的数据进行多源异构数据融合，并将接收到的数据以实时或定时的方式存储到分布式文件系统(HDFS)中。4)计算供电区域的评价指标。5)计算出各层次的权重，并得出A+～E类供电分区和当前供电区域的运行状态评估结果。6)将运行状态评估结果可视化。7)可视化结合运行状态评估区域的GIS数据，在地图上使用不同的颜色表示出不同的运行状态。8)可视化结合百度的开源可视化图表插件Echarts制作智能仪表盘(Dashboard)，通过DashBoard展示实时运行状态曲线和实时状态评估结果。
-
公开(公告)号：CN109376896B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN201810992539.8
申请日：2018-08-29
Applicant: 国网重庆市电力公司南岸供电分公司 , 重庆大学 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开一种基于多模融合的配电网短期负荷预测方法，主要步骤为：1)采集电力网络历史负荷时序数据X。2)对历史负荷时序数据X进行STL时间序列分解。3)得到趋势项序列Xtrend具有N种结构的LSTM神经网络模型、剩余项序列Xremainder具有N种结构的LSTM神经网络模型以及集成预测模型。4)得到周期项预测结果Os。5)获取预测样本。6)将预测样本输入到预测模型中，从而得到趋势项预测结果Ot和剩余项预测结果Or。7)整合周期项预测结果Os、趋势项预测结果Ot和剩余项预测结果Or，并利用集成预测，得到最终的预测结果本发明有助于提高模型的预测精度同时提高负荷预测模型的鲁棒性和泛化能力。
-
公开(公告)号：CN109376896A
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201810992539.8
申请日：2018-08-29
Applicant: 国网重庆市电力公司南岸供电分公司 , 重庆大学 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开一种基于多模融合的配电网短期负荷预测方法，主要步骤为：1)采集电力网络历史负荷时序数据X。2)对历史负荷时序数据X进行STL时间序列分解。3)得到趋势项序列Xtrend具有N种结构的LSTM神经网络模型、剩余项序列Xremainder具有N种结构的LSTM神经网络模型以及集成预测模型。4)得到周期项预测结果Os。5)获取预测样本。6)将预测样本输入到预测模型中，从而得到趋势项预测结果Ot和剩余项预测结果Or。7)整合周期项预测结果Os、趋势项预测结果Ot和剩余项预测结果Or，并利用集成预测，得到最终的预测结果 本发明有助于提高模型的预测精度同时提高负荷预测模型的鲁棒性和泛化能力。
-
公开(公告)号：CN107918830A
公开(公告)日：2018-04-17
申请号：CN201711158412.8
申请日：2017-11-20
Applicant: 国网重庆市电力公司南岸供电分公司 , 重庆大学 , 国家电网公司
CPC classification number: G06Q10/06313 , G06F17/30241 , G06F17/30392 , G06F17/30398 , G06F17/30554 , G06Q10/06393 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据技术的配电网运行状态评估系统及方法，主要包括以下步骤：1)采集智能电网各个供电区域的数据。2)对采集的数据进行预处理。3)对来自各个系统的数据进行多源异构数据融合，并将接收到的数据以实时或定时的方式存储到分布式文件系统(HDFS)中。4)计算供电区域的评价指标。5)计算出各层次的权重，并得出A+～E类供电分区和当前供电区域的运行状态评估结果。6)将运行状态评估结果可视化。7)可视化结合运行状态评估区域的GIS数据，在地图上使用不同的颜色表示出不同的运行状态。8)可视化结合百度的开源可视化图表插件Echarts制作智能仪表盘(Dashboard)，通过DashBoard展示实时运行状态曲线和实时状态评估结果。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111985718B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202010861760.7
申请日：2020-08-25
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的配电变压器选型推荐方法，属于电网运维技术领域。其包括以下步骤：对配电变压器应用场景进行划分，并确定待选型配电变压器的种类；分别计算S1中该种类所有配电变压器过去1年内历史状态得分的平均值；根据投运时间的差异，分别计算S2中各种型号配电变压器1年内的平均得分；统计投运时间在1到5年，平均得分超过90分的配电变压器型号；统计投运时间在6到10年，平均得分超过85分的配电变压器型号；统计投运时间在10年以上，平均得分超过80分的配电变压器型号。本发明能够客观进行配电变压器选型，使得选型出来的配电变压器能够更加合理的匹配其所对应的用户台区。
-
公开(公告)号：CN108366372A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201711331828.5
申请日：2017-12-13
Applicant: 国家电网公司 , 国网重庆市电力公司永川供电分公司 , 重庆大学 , 石家庄科林电气股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种故障指示器与手持维护工具的无线通讯系统及通讯方法，属于故障指示器技术领域，包括安装在故障指示器上并支持热插拔的第一无线通讯模块以及设置在手持维护工具内的第二无线通讯模块，其特征在于：在所述手持维护工具内还设有加密模块。本发明还提供了一种基于上述无线通讯系统的故障指示器手持维护工具与故障指示器间的安全通讯方法。本发明的有益效果是：手持维护工具实现了维护工具的小型化，使运维人员脱离了电脑，现场维护工作方便快捷；进行维护工作时，验证身份过程中生成对称密钥，使用对称密钥对后续通信报文进行加密，每次认证获取的对称密钥都不一样，保证了维护报文的唯一性。
-
公开(公告)号：CN111985718A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010861760.7
申请日：2020-08-25
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 重庆大学 , 国家电网公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06F16/2457 , G06F16/2458 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的配电变压器选型推荐方法，属于电网运维技术领域。其包括以下步骤：对配电变压器应用场景进行划分，并确定待选型配电变压器的种类；分别计算S1中该种类所有配电变压器过去1年内历史状态得分的平均值；根据投运时间的差异，分别计算S2中各种型号配电变压器1年内的平均得分；统计投运时间在1到5年，平均得分超过90分的配电变压器型号；统计投运时间在6到10年，平均得分超过85分的配电变压器型号；统计投运时间在10年以上，平均得分超过80分的配电变压器型号。本发明能够客观进行配电变压器选型，使得选型出来的配电变压器能够更加合理的匹配其所对应的用户台区。
-
公开(公告)号：CN108629301A
公开(公告)日：2018-10-09
申请号：CN201810373614.2
申请日：2018-04-24
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于运动边界稠密采样和运动梯度直方图的人体动作识别方法，主要包括以下步骤：1)输入视频流。2)计算输入视频的光流场并进行特征点采样，提取稠密特征点。3)计算特征点的轨迹。4)沿该特征点轨迹计算稠密描述符。5)对相邻两帧视频图像在时间上求导得到时序上的运动图像，再计算运动图像的空间梯度，得到运动梯度描述符HMG。6)对各个描述符分别进行特征编码。7)对各个描述符作正则化处理后，将稠密描述符与运动梯度描述符以串联形式相连接形成特征向量。8)对特征向量进行训练和学习得到人体动作识别模型。9)利用所述人体动作识别模型对人体动作进行识别。本发明在提高动作识别精度的同时缩减了计算开销。
-
公开(公告)号：CN108629301B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201810373614.2
申请日：2018-04-24
Applicant: 重庆大学
IPC: G06V40/20 , G06K9/62 , G06T7/246 , G06T7/269 , G06T7/277 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/77 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开一种基于运动边界稠密采样和运动梯度直方图的人体动作识别方法，主要包括以下步骤：1)输入视频流。2)计算输入视频的光流场并进行特征点采样，提取稠密特征点。3)计算特征点的轨迹。4)沿该特征点轨迹计算稠密描述符。5)对相邻两帧视频图像在时间上求导得到时序上的运动图像，再计算运动图像的空间梯度，得到运动梯度描述符HMG。6)对各个描述符分别进行特征编码。7)对各个描述符作正则化处理后，将稠密描述符与运动梯度描述符以串联形式相连接形成特征向量。8)对特征向量进行训练和学习得到人体动作识别模型。9)利用所述人体动作识别模型对人体动作进行识别。本发明在提高动作识别精度的同时缩减了计算开销。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.062 seconds)
