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公开(公告)号：CN116992384A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310981331.7
申请日：2023-08-04
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06Q50/06 , G01R22/06
Abstract: 本发明属于窃电检测技术领域，公开一种电力用户窃电检测方法、装置、电子设备及存储介质；所述方法包括：获取待检测时间段内电表箱中总表数据及各用户智能电表数据；根据总表数据获得总表用电曲线，根据各用户智能电表数据获得各用户用电曲线；根据总表用电曲线和各用户用电曲线获得非技术性损失曲线；根据各用户电曲线和非技术性损失曲线，获得电力用户窃电检测结果；输出所述电力用户窃电检测结果。本发明有效解决了现有数据驱动的窃电检测方法往往面临的样本不均衡、窃电样本相对匮乏、窃电行为多样化等问题与挑战。显著提升了窃电检测的准确率，支撑精准、高效的无监督式窃电检测。
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公开(公告)号：CN114006413A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111275319.1
申请日：2021-10-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的电力系统暂态稳定控制方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取电力系统特征向量及邻接矩阵；将邻接矩阵和电力系统特征向量输入预训练好的图神经网络评估模型中，输出电力系统的暂态稳定裕度评估值；基于暂态稳定裕度评估值，判断电力系统的暂态功角稳定性；如不稳定则更新控制策略，如稳定则基于电力系统的暂态功角稳定性判断为稳定时对应的控制策略实现电力系统暂态稳定控制。本发明的方法，利用图神经网络考虑电网的拓扑信息，可实时评估系统的暂态稳定裕度并迭代生成和执行紧急控制策略，从而能够保证大扰动故障后系统中的同步发电机群保持同步运行。
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公开(公告)号：CN119129655A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411106683.9
申请日：2024-08-13
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 浙江大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 张希 , 王博 , 陈江琦 , 周飞 , 张国梁 , 王勇 , 刘晗 , 徐康 , 郭鹏天 , 王晓辉 , 李黎 , 陈勇 , 陈霞 , 梁栋 , 张纪伟 , 张若冰 , 邱镇 , 卢大玮 , 宋明黎 , 宋杰 , 王万国 , 袁弘
IPC: G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/045 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供了一种卷积网络掩码方法、系统、设备及存储介质，包括：对于卷积模块中卷积核大于设定阈值的卷积层，引入与输入特征图相同宽、高的分组矩阵，并为所述分组矩阵设置分组索引；每个输出位置在执行卷积的时间，从与所述分组矩阵同一位置上分组索引相同的区域取值并计算，得到带掩码的卷积计算结果。本发明提出一种带掩码的卷积计算方法，实现了将卷积集成到掩码图像建模自监督预训练方法中，同时还实现了高效并行计算。
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公开(公告)号：CN111783464B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202010625052.3
申请日：2020-07-01
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/211 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种面向电力的领域实体识别方法及系统，其通过构建电力领域实体识别算法能够实现对电力领域文本中电力领域实体进行识别，该方法采用BIE进行训练数据标注，利用双向长短时记忆网络和条件随机场进行电力领域实体识别算法模型构建，通过F值等进行算法模型评价，评价满足业务需求即可用于电力实体识别。采用双向长短时记忆网络和条件随机场进行领域实体识别模型的构建，综合了双向长短时记忆网络的序列建模能力，可以捕获较远的上下文信息，具备神经网络拟合非线性的能力，同时采用条件随机场优化整个序列，有效地解决了传统的循环神经网络存在梯度消失或梯度爆炸问题，为构建电力领域的知识图谱的构建提供了重要基础。
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公开(公告)号：CN118818401A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411040581.1
申请日：2024-07-31
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河南省电力公司 , 国网山东省电力公司 , 河南九域恩湃电力技术有限公司 , 国家电网有限公司
IPC: G01R35/00
Abstract: 本申请涉及电力设备检修技术领域，具体是一种超声波局放传感器基本性能现场快速检验方法，其包括如下步骤：在设备上划分若干检测区，若干检测区分别以若干待检传感器为中心，若干检测区的半径相同，若干检测区之间不相交；向某一检测区内施加超声波激励信号；获取全部待检传感器后台通道响应信号示值；判断当前被施加超声波激励信号的检测区内待检传感器的工作状态。本申请实施例是通过在待检设备上分区施加超声波激励信号的方式，实现了对设备上的待检传感器工作状态的快速检测，无需操作人员对设备和待检传感器进行拆卸，显著的提高了操作人员检测待检传感器的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118472936A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410664967.3
申请日：2024-05-27
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于新能源光伏发电技术领域，具体涉及一种光伏功率预测方法、系统、设备及存储介质。所述方法包括：获取气象数据，所述气象数据包括地表辐照度预测值和温度预测值；将气象数据输入预先训练好的光伏功率预测模型中，获得光伏功率预测值；所述地表辐照度预测值通过以下步骤获得：获取晴空点集合；基于晴空点集合，对ASHRAE晴空辐照度模型进行两次参数寻优，形成晴空辐照度模型；基于晴空辐照度模型获取地表辐照度预测值。本发明同时考虑了辐照度和温度两种气象因素的影响，提高了超短期光伏功率预测的精度；所采用的ASHRAE晴空辐照度模型仅包含两个参数，能够在样本数据量不足的情况下依然保证模型的较高精度拟合。
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公开(公告)号：CN117709461A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311617268.5
申请日：2023-11-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06N5/04 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06F16/332 , G06F16/35 , G06F40/295 , G06F16/36 , G06N5/022 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电网故障处置技术领域，公开了一种电网故障处置辅助决策的生成方法、系统、设备及介质；其中，所述生成方法包括：获取电力调度故障处置信息以及查询问题；基于获取的电力调度故障处置信息以及查询问题，利用完成人类反馈对齐的电力大语言模型进行查询，输出电网故障处置辅助决策提示文本；其中，完成人类反馈对齐的电力大语言模型是以基于Transformer架构的预训练电力大语言模型为基础，并完成人类反馈对齐训练后获得的。本发明基于Transformer架构及人类反馈对齐调整，可实现电网故障处置辅助决策提示文本生成，具有适用范围和准确度较好，以及容易被电力领域业务人员理解的优点。
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公开(公告)号：CN116700760A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310789600.X
申请日：2023-06-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于电力自动化技术领域，公开一种云边端协同模型的更新方法、装置、电子设备及存储介质；所述方法包括：获取原始场景测试集；使用部署在云边端协同系统中的图像识别模型对原始场景测试集进行推理，获得原始推理结果；检测t时刻图像识别模型，获得图像识别模型的模型评分MS；基于原始推理结果获取t时刻图像识别模型的人类反馈分数HFS；基于MS和HFS计算综合评分；比较综合评分与阈值，根据比较结果对图像识别模型进行更新。本发明设定监测周期，能够定期掌握模型的性能；并在模型性能下降时，及时的发现并进行训练更新，及时更正模型漂移和偏见的问题。
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公开(公告)号：CN116663052A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310582461.3
申请日：2023-05-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种多方协作下的电力数据隐私保护方法、系统、设备及介质，方法包括：通过梯度值对基于联邦学习构建的多方协作下的用能征信评分模型进行参数更新；通过模型损失函数找出使参数更新后的用能征信评分模型准确度最高的输入数据梯度；根据模型训练过程中的最小风险函数进行输入数据梯度裁剪并添加扰动；使用同态加密对梯度裁剪并添加扰动的输入数据进行保护。本发明采用联邦学习既可以保护数据安全和用户隐私，又可以充分利用分散的数据源来提升模型的性能。同时，进行输入数据梯度裁剪并添加扰动，能够有效保证在多方协作数据共享下进行模型训练的数据隐私安全。此外，使用同态加密能够有效保护联邦学习中的用户隐私和数据安全。
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公开(公告)号：CN116596561A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310583068.6
申请日：2023-05-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06Q30/018 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06N20/00
Abstract: 一种基于纵向联邦学习的用能企业征信评价方法、系统及设备，方法包括基于纵向联邦学习建立用能企业征信评价模型；分析用能征信数据共享场景的业务目标，剖析各参与方电网电能数据与业务目标的内在关联性，筛选出关联度满足阈值条件的电能数据特征，加密后上传至模型；梳理电网以及合作方各自的基础信息，根据基础信息建立相应的评分规则，并通过隐私计算方法计算对应评分；在评分中选取特征，将历史数据对应于模型得到的评分作为评分真实值，采用Softmax回归方法预测未来时期模型的评分，在回归的过程中对数据进行同态加密，最后对用能企业征信评价模型完成部署。本发明在扩大数据标签，增加数据池的同时，又有效保障了数据隐私。
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