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公开(公告)号：CN113537119A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110857029.1
申请日：2021-07-28
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
摘要： 本发明公开了一种基于改进Yolov4‑tiny的输电线路连接部件检测方法，采集输电线路无人机航拍图像的原始数据集，进行预处理，建立目标数据集；对目标数据集进行K‑means聚类分析，得到重新聚类的预设锚框值；改进Yolov4‑tiny网络，加入ResNet‑D模块和Res‑CBAM模块；结合现有的Yolov4‑tiny方法，采用ResNet‑D模块替换CSPOSABlock模块，在改进的主干网络以残差连接方式结合设计的Res‑CBAM模块，以保证模型识别的准确性和高效性。利用目标数据集以及重新聚类的预设锚框值，对改进Yolov4‑tiny网络进行训练。结合实际电力巡检场景收集的大量图像，对本发明方法识别速度和精度进行测试验证，实验结果表明，本发明检测方法能达到现有Yolov4‑tiny模型的检测效果，且在识别速度上快约13％，在GPU性能较弱的边缘设备上能够做到实时的效果。
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公开(公告)号：CN110674999A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910948947.8
申请日：2019-10-08
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司卫辉市供电公司
摘要： 本申请公开了一种基于改进聚类和长短期记忆深度学习的小区负荷预测方法，根据不同类别住宅区影响因子，通过改进的聚类算法进行住宅类别划分，运用LSTM算法分别为每类住宅区建立对应的预测模型，并对LSTM进行Dropout处理，避免局部最优，从而得到预测负荷值，减小住宅小区自身报装容量与实际负荷的用电差异，实现对台区变压器的合理规划。根据新建小区的各属性值进行改进聚类分析后获得该小区类别，并利用对应类别的预测模型进行负荷预测，从而对业扩报装容量进行预估，指导台区建设。
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公开(公告)号：CN109903182A
公开(公告)日：2019-06-18
申请号：CN201910138896.2
申请日：2019-02-25
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于改进随机森林算法的电力客户欠费风险分析方法和装置，通过从电网公司营销业务系统提取客户与缴费行为相关的属性数据，并优化欠费客户、正常缴费客户用户分布比例，采用模拟退火算法获取随机森林模型中最优的树的规模nTree，叶子节点的最小样本数minLeaf和属性特征的子集大小K参数组合，最终采用改进随机森林模型对用户未来是否欠费进行分析预测，得到未来欠费高风险用户，本发明的基于改进随机森林算法的电力客户欠费风险分析方法和装置具有预测准确，使用方便的优点。
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公开(公告)号：CN114266720B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202111313824.0
申请日：2021-11-08
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 田杨阳 , 郭志民 , 刘昊 , 袁少光 , 毛万登 , 高小伟 , 赵健 , 刘善峰 , 贺翔 , 张小斐 , 赵慧彤 , 魏小钊 , 万迪名 , 耿俊成 , 梁允 , 黎维彬 , 高松鹤
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 基于混合神经网络的电力导线故障检测方法及系统，首先根据损坏的电力导线所处地域建立损坏严重性指标，然后采集各个地域损坏的电力导线图像以及未损坏的电力导线图像并对采集的图像进行增广，并对所采集的图像已经增广的图像进行标签设置，构建混合神经网络模型并进行训练，最后实时采集电力导线图像输入至训练好的混合神经网络模型中进行判定。本发明基于混合神经网络的电力导线故障检测模型能够提取各类损坏和未损坏的电力线图像的图像特征并进行分类。本发明的混合神经网络优于现有技术，可使得分类识别率高达95.57％。
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公开(公告)号：CN117081149A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311040669.9
申请日：2023-08-17
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 胡誉蓉 , 张伟剑 , 李强 , 刘昊 , 魏小钊 , 武警 , 狄立 , 王棨 , 李哲 , 郭志民 , 贺翔 , 赵健 , 席晟哲 , 耿俊成 , 李江仓 , 罗德林 , 许泰峰 , 李天涛 , 马子航 , 谢富平
摘要： 本申请涉及一种分布式能源的层级控制方法，包括底层控制逻辑、次级控制逻辑、顶层控制逻辑；底层控制逻辑：使用下垂控制方法，通过对频率的改变调节有功功率的输出，对电压幅值的改变调节无功功率的输出，输出功率满足下垂控制所需的P—f和Q—U解耦；次级控制逻辑：次级控制补偿底层控制产生的电压与频率偏差；顶层控制逻辑：顶层控制对并网模式下的微电网进行潮流控制；当分布式能源孤岛运行时，次级控制输入的参考频率f*与参考电压U*即为分布式能源频率与PCC电压；当分布式能源转为并网运行时，顶层控制通过PI控制过程调节分布式能源输出频率和电压，使分布式能源输出频率和电压与PCC频率和电压相等。
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公开(公告)号：CN115037517B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202210483043.4
申请日：2022-05-06
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网新疆电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明实施例涉及智能物联终端安全状态采集方法、装置及电子设备，包括：采集多组已知工作模式下的智能物联终端的多种状态信息，并确定各组多种状态信息的第一特征向量；基于各组第一特征向量，确定各组第一特征向量的各个第一聚类中心及其之间的第一转移模式；采集多组当前工作模式下的智能物联终端的多种状态信息，并确定各组多种状态信息的各第二特征向量；基于各组第二特征向量，确定各组第二特征向量的各个第二聚类中心及其之间的第二转移模式；基于各个第一聚类中心及其之间的第一转移模式、各个第二聚类中心及其之间的第二转移模式，确定当前工作模式下的智能物联终端状态安全时，输出采集的多种状态信息。可为终端运行动态监控。
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公开(公告)号：CN116523858A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310438083.1
申请日：2023-04-21
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 安徽大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种基于注意力机制的电力设备漏油检测方法及存储介质，获取待测电力设备的图像输入至漏油检测模型，模型包括依次邻接的Backbone网络、Neck网络和Head网络，在Neck网络的跳接层中设置注意力池化捕获模块，在Backbone网络中和Neck网络的末端加入分级通道注意力模块；通过Backbone网络对待测电力设备的图像进行特征提取，得到不同深度的特征图；将不同深度的特征图经注意力池化捕获模块输入至Neck网络，得到不同尺寸的特征图；将不同尺寸的特征图经过Neck网络末端设置的分级通道注意力模块，得到不同的目标信息；将不同的目标信息输入至Head网络，得到电力设备漏油检测结果。
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公开(公告)号：CN116260133A
公开(公告)日：2023-06-13
申请号：CN202310080911.9
申请日：2023-01-28
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 天津大学 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 郭志民 , 郭祥富 , 彭磊 , 刘昊 , 智海燕 , 毛万登 , 田杨阳 , 袁少光 , 刘善峰 , 杨挺 , 赵健 , 李哲 , 马建伟 , 王磊 , 刘亚闯 , 张铮 , 张小斐 , 张建宾
IPC分类号： H02J3/00 , H04L41/0654 , H04L41/14 , H04L67/12 , G06Q10/047 , G06Q50/06 , H02H3/06 , H02J13/00
摘要： 一种配电物联网复合故障恢复方法、系统、终端及存储介质。方法包括：将配电物联网络的通信信息子系统和电力物理子系统进行解耦，实时检测配电物联网的状态，判断是否发生故障，若发生故障，则输入配电物联网的故障状态；当发生故障并已完成故障状态输入后，根据业务流正常传输条件建立源节点、中继节点以及宿节点的业务流模型；当业务流模型建立完成后，利用Dijkstra算法求解恢复关键信息节点的最短路径，从而最快地恢复关键信息节点的正常运行；根据复合故障带来的多目标问题，建立多目标优化模型与约束条件，对故障的信息链路进行修复，加速解决配电物联网复合故障问题。
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公开(公告)号：CN115629591A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211227198.8
申请日：2022-10-09
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 天津大学 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 郭志民 , 王磊 , 郭祥富 , 杨挺 , 毛万登 , 袁少光 , 刘昊 , 田杨阳 , 刘善峰 , 李哲 , 贺翔 , 赵健 , 陈岑 , 刘亚闯 , 马建伟 , 魏小钊 , 黄清江 , 牛荣泽 , 孙芊 , 耿俊成 , 万迪明
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本发明提出基于长短期记忆强化学习的PD‑IoT故障检测定位方法及系统。首先，通过对配电物联网收集的大量数据进行分类处理融合，筛选出对故障检测有关的数据。然后，利用长期短期记忆‑强化学习对相关数据进行训练并得到相关故障检测模型，通过不断收集故障数据并根据反馈更新故障检测模型，提高模型的准确度和运行效率。之后，根据配电物联网的拓扑以及运行模型对检测结果以及供电通信恢复方法进行仿真验证。最后，根据仿真验证结果，在线输出故障预警检测与定位结果以及相关恢复方案和建议。
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公开(公告)号：CN115037517A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210483043.4
申请日：2022-05-06
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司南京分公司 , 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网新疆电力有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明实施例涉及智能物联终端安全状态采集方法、装置及电子设备，包括：采集多组已知工作模式下的智能物联终端的多种状态信息，并确定各组多种状态信息的第一特征向量；基于各组第一特征向量，确定各组第一特征向量的各个第一聚类中心及其之间的第一转移模式；采集多组当前工作模式下的智能物联终端的多种状态信息，并确定各组多种状态信息的各第二特征向量；基于各组第二特征向量，确定各组第二特征向量的各个第二聚类中心及其之间的第二转移模式；基于各个第一聚类中心及其之间的第一转移模式、各个第二聚类中心及其之间的第二转移模式，确定当前工作模式下的智能物联终端状态安全时，输出采集的多种状态信息。可为终端运行动态监控。
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