公开(公告)号：CN119646611A

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202411708567.4

申请日：2024-11-27

Applicant: 连云港智源电力设计有限公司

Inventor： 杨甫 ,  牟进 ,  黄贺军 ,  王笃乐 ,  王文杰 ,  任国影 ,  徐帆

IPC: G06F18/241 ,  G01R31/12 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及电力系统监测与故障诊断技术领域，且公开了一种基于自适应注意力机制的局部放电检测网络系统，包括数据采集模块、信号预处理与时频图像生成模块、自适应注意力机制的深度学习网络、故障分类与诊断模块以及实时监控与报警模块，据采集模块实时采集多模态局部放电信号，并通过信号预处理与时频图像生成模块进行预处理。自适应注意力机制的深度学习网络对时频图像进行特征提取和分类，最终由故障分类与诊断模块输出诊断结果，实时监控与报警模块据此进行实时监测和自动报警。系统通过实时采集多模态局部放电信号，利用深度学习网络进行特征提取和分类，自适应注意力机制能够动态调整对不同特征的关注度，提高了检测的准确性和鲁棒性。

公开(公告)号：CN119322242A

公开(公告)日：2025-01-17

申请号：CN202411490158.1

申请日：2024-10-24

Applicant: 连云港智源电力设计有限公司

Inventor： 杨甫 ,  胡超 ,  黄贺军 ,  王笃乐 ,  王文杰 ,  张欣 ,  张文瑞

IPC: G01R31/12 ,  G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06V10/52 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F18/10 ,  G06F18/241 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别与局部放电特征提取的智能电力设备故障诊断系统及方法，包括以下模块：数据采集模块、信号预处理与时频图像生成模块、混合深度学习网络模块、故障分类与诊断模块；通过结合CNN和Transformer网络，能够同时捕捉局部放电信号的局部和全局特征，提升检测的精度和可靠性，Transformer网络的自注意力机制使得系统能够在高噪声背景下依然准确识别有效信号，降低了误报率，该系统能够实时监测电力设备的运行状态，提供即时的故障预警和诊断报告，适合应用于在线监测和远程诊断场景，实现了对复杂局部放电信号的精准识别和实时故障预警。相比传统方法，显著提高了检测的准确性、抗干扰能力和实时性，具有广泛的应用前景。

公开(公告)号：CN119134358A

公开(公告)日：2024-12-13

申请号：CN202411232662.1

申请日：2024-09-04

Applicant: 连云港智源电力设计有限公司 ,  东南大学

Inventor： 杨甫 ,  任维银 ,  窦晓波 ,  钱开吉 ,  张义军 ,  张文瑞 ,  任国影 ,  徐帆 ,  张毅 ,  师哲炫

IPC: H02J3/12 ,  H02J3/38 ,  G06Q10/0637 ,  G06Q30/0283 ,  G06Q50/06 ,  G06F17/11 ,  G01R19/165 ,  G01R19/10

Abstract: 本发明公开了一种基于多重灵敏度感知的配微协同电压优化调度方法，首先，建立多重灵敏度实时感知模型，在实时量测不全的情况下，基于离线训练的多重灵敏度感知模型在线感知实时灵敏度；进一步，采用模型预测控制方法，基于多重灵敏度建立线损、电压、实时运行成本预测模型，联合优化可实时量测线路损耗以及设备实时运行成本，并基于多重灵敏度感知模型实时校正线损、电压灵敏度，减小由于功率变动带来的控制误差。最后，在微电网内可实时量测节点电压越限的情况下，基于实时拟合的微电网电压灵敏度进行电压自治，实现配微全系统实时经济安全运行。