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公开(公告)号：CN115859780A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211414707.8
申请日：2022-11-11
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F17/11 , G06F119/14 , G06F111/04 , G06F113/08
摘要： 本发明涉及一种基于物理约束神经网络的电力设备振动仿真方法及系统,属于电力系统仿真技术领域。方法包括：构建振动传播数学物理模型，对输入信息进行预处理，所述输入信息包括时间信息及空间坐标信息；根据所述振动传播数学物理模型和所述预处理的输入信息，构建物理约束深度学习模型；构建物理约束损失函数，基于所述物理约束损失函数和已有的振动数据训练所述物理约束深度学习模型；利用训练的所述物理约束深度学习模型和目标电力设备的空间坐标和时间信息，预测所述目标电力设备内部的振动情况。本方法解决了传统的深度学习模型对数据依赖性强、稳定性差、可解释性差、传统数值方法建模速度慢、效率过低的问题。
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公开(公告)号：CN115758874A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211414768.4
申请日：2022-11-11
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F17/11 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F119/08 , G06F113/08 , G06F111/04
摘要： 本发明涉及一种基于物理约束神经网络的电力设备传热建模方法及系统，属于电力系统建模技术领域。方法包括：构建设备传热物理模型，对输入信息进行预处理，所述输入信息包括热源位置信息和时间信息；根据所述设备传热物理模型和所述预处理的输入信息，构建卷积神经网络模型；构建物理约束损失函数，基于所述物理约束损失函数和已有的传热数据训练所述卷积神经网络模型；利用训练的所述卷积神经网络模型和目标对象的热源位置信息和时间信息，预测所述目标对象的体内温度场分布。本方法针对传热问题，构建物理约束神经网络模型，解决传统的神经网络精度不足、可解释性差、传统数值模拟建模速度慢、效率过低的问题。
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公开(公告)号：CN112181496A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202011062583.2
申请日：2020-09-30
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请实施例公开了一种AI扩展指令的执行方法、装置、存储介质及电子设备。所述方法由主处理器执行，所述主处理器配置于电子设备，所述电子设备还包括协处理器；所述方法包括：若接收到Custom指令，则根据指令编码的xs1和xs2位识别是否需要读取源寄存器；若是，则在EXU级读取通用寄存器组读出源操作数；在EXU级通过EAI接口的请求通道向协处理器发送请求信息；其中，所述请求信息包括指令编码信息和源操作数；通过EAI接口的反馈通道接收所述协处理器返回的指令执行结果。本技术方案，通过AI指令扩展，调用专用的神经网络计算单元，加快读取时间，可以提升单位时间内处理的图片数量，提升视频分析的实时性。
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公开(公告)号：CN112881943B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202110225331.5
申请日：2021-03-01
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司威海供电公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于隧道磁阻芯片绝缘子泄漏电流测量装置，包括卡扣式电流采集环和电流传感器；卡扣式电流采集环包括卡环本体，卡环本体上表面设置有汇流导线，下表面设置有聚流金属环，汇流导线通过若干引流线与聚流金属环导通；电流传感器包括卡扣式传感部分和电流传感芯片部分，汇流导线穿过卡扣传感部分，电流传感芯片部分通过若干个电气连接端口与外界相连。本发明提出一种基于隧道磁阻芯片绝缘子泄漏电流测量装置，通过使用开口式聚磁环结构，形成穿心式电流传感器结构，可直接测量绝缘子中泄漏电流大小，为传感器现场安装提供极大的使得性。同时使用隧道磁阻芯片提升测量灵敏度，降低噪声，减小传感器体积，实现工程安装便捷性与泄漏电流准确性测量的解决方案。
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公开(公告)号：CN112199322A
公开(公告)日：2021-01-08
申请号：CN202011057751.9
申请日：2020-09-30
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明一种电力智能控制终端及其基于RISC‑V的SOC电力芯片架构，包括集成设置在一个芯片上通过总线互联的RISC‑V主控单元、AI引擎单元、外设单元、内存和供电单元；RISC‑V主控单元用于处理控制指令和控制指令执行流程；AI引擎单元内置多种AI算子，用于根据控制指令执行AI算法；外设单元用于提供外部设备接入芯片的通用接口；内存用于存储控制指令；供电单元用于芯片的供电。通过内置RISC‑V主控单元和AI引擎单元高效互动，一方面基于RISC‑V的开源指令集实现开源自主，增加了其安全性，一方面利用RISC‑V指令的可扩展性实现AI指令的可扩展，配合AI引擎单元中内置的多种AI算子，实现AI算法在AI引擎单元中的快速执行，提升芯片的运算性能。
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公开(公告)号：CN118429640A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410570121.3
申请日：2024-05-09
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请属于一种图像分割方法，针对现有采用目标检测器进行目标检测的方法，存在很难对小目标进行有效分割，以及深度学习神经网络图像分割性能差的技术问题，提供一种目标区域分割方法及相关装置，获得激光雷达点云图中的不连续点，将不连续点映射至单目视觉图像中，在映射后的单目视觉图像上，将不连续点对应的像素位置的置信值设为1，并对连续点对应的像素位置的置信值，根据与所述不连续点之间的距离按高斯分布进行赋值，生成置信图，最后，将单目视觉图像和置信图输入至训练后的深度学习神经网络中，将所述单目视觉图像划分为道路、非道路和人员三个类别，得到人员目标区域分割结果。
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公开(公告)号：CN110084382B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN201811193711.X
申请日：2018-10-12
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06Q10/20 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
摘要： 一种配电网检修车辆调度方法，包括：获取各检修中心车辆信息、需要检修的业务地点信息；将所述各检修中心车辆信息、需要检修的业务地点信息带入预先设定的运营成本模型，采用遗传算法进行求解获得车辆调度方案；其中所述运营成本模型以运营成本最小为目标并结合边界约束条件构建；所述需要检修的业务包括：计划检修、故障抢修和临时检修。配电网电力故障检修业务水平的全体提高与资产管理水平的精益提升。
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公开(公告)号：CN117540160A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311484687.6
申请日：2023-11-08
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/042 , G06N3/09 , G06N3/0895 , G06Q50/06
摘要： 本发明属于电力设备故障诊断领域，公开一种基于知识约束的电力设备故障诊断方法及相关装置；所述方法，包括：获取待诊断电力设备运行的声音数据；将所述声音数据输入预先训练好的基于知识约束的半监督神经网络故障诊断模型，获得待诊断电力设备故障诊断结果；其中，基于知识约束的半监督神经网络故障诊断模型由知识约束的故障辨识算子和有监督学习神经网络模型构成；所述待诊断电力设备故障诊断结果由知识约束的故障辨识算子的输出与有监督学习神经网络模型输出的全连接层进行概率值整合获得。本发明由于在数据驱动模型中引入了故障规则知识的约束，从而使可解释性和可靠性提升，提升了预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115389865A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202210983092.4
申请日：2022-08-16
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于云边端协同架构的电力设备故障诊断方法及系统，方法包括：获取目标电力设备的声纹振动数据；采用融入声纹振动传播机理的神经网络对所述声纹振动数据进行特征向量提取，得到多个特征向量，并对所述多个特征向量进行权重自适应计算与加权融合，得到混合特征向量；利用深度残差网络来对所述混合特征向量进行故障识别和分类；输出故障识别和分类的结果。本发明能够在保证实时性的情况下，提高电力设备故障诊断的精准性和稳定性。
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