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公开(公告)号:CN118395363B
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202410864703.2
申请日:2024-07-01
Applicant: 山东大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/2321 , G06F18/25 , G06F18/26 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06Q50/06 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开一种基于数据增强的有源配电网异常状态感知方法及系统,涉及配电网异常状态感知及分类技术领域,方法包括:获取目标域有源配电网的每一节点数据,将所获取数据输入至分类模型中,输出异常检测及分类结果;其中,通过动态聚类挖掘有源配电网节点数据中隐含的分布特征,对大量无标注数据进行聚类,并通过自编码及标签修正规则生成数据标签,再利用数据增强生成类别分布均衡的训练样本,利用该训练样本集,采用领域自适应方法训练基于动态图注意力网络的分类模型,捕获有源配电网运行数据的时空分布特征,并通过领域迁移来提高对未知运行条件的感知能力和可分性。本发明能够实现有源配电网异常状态的精确智能感知和故障分类。
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公开(公告)号:CN118395363A
公开(公告)日:2024-07-26
申请号:CN202410864703.2
申请日:2024-07-01
Applicant: 山东大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06F18/2321 , G06F18/25 , G06F18/26 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06Q50/06 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开一种基于数据增强的有源配电网异常状态感知方法及系统,涉及配电网异常状态感知及分类技术领域,方法包括:获取目标域有源配电网的每一节点数据,将所获取数据输入至分类模型中,输出异常检测及分类结果;其中,通过动态聚类挖掘有源配电网节点数据中隐含的分布特征,对大量无标注数据进行聚类,并通过自编码及标签修正规则生成数据标签,再利用数据增强生成类别分布均衡的训练样本,利用该训练样本集,采用领域自适应方法训练基于动态图注意力网络的分类模型,捕获有源配电网运行数据的时空分布特征,并通过领域迁移来提高对未知运行条件的感知能力和可分性。本发明能够实现有源配电网异常状态的精确智能感知和故障分类。
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公开(公告)号:CN116484590A
公开(公告)日:2023-07-25
申请号:CN202310354985.7
申请日:2023-03-31
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06Q50/26 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开的降雨中心在流域空间移动的情景模拟方法及系统,包括:对流域进行等流时区划分,确定每个等流时区的面积;获取降雨过程中各等流时区的面雨量;根据降雨过程中各等流时区的面雨量,确定降雨移动过程和各等流时区的净雨过程;基于等流时线汇流原理,根据各等流时区的面积和各等流时区的净雨过程,确定流域出口断面的理论出流过程;根据降雨移动过程,确定出流修正系数;通过确定的出流修正系数对流域出口断面的理论出流过程进行修正,获得修正后的流域出口断面出流过程。实现了流域出口断面流量准确获取。
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