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公开(公告)号：CN118313452A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410241783.6
申请日：2024-03-04
摘要： 本发明涉及一种基于配偶候选集缩减的因果特征选择方法、设备、介质，方法包括如下步骤：获取高维数据D、所有变量U和目标变量T，通过父子节点发现算法，得到包括所述目标变量T的父子节点形成的集合SPCT，以及除目标变量T和集合SPCT外的其它变量与所有变量U形成的分离集SEP；通过从SPCT中移除与目标变量T独立的变量以及假阳性变量，得到目标变量T缩减后的父子节点集合PC以及目标变量T的配偶SP，实现因果特征的选择。与现有技术相比，本发明具有提高因果特征选择精度、独立性测试次数少等优点。
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公开(公告)号：CN118194112A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410241273.9
申请日：2024-03-04
IPC分类号： G06F18/241 , G06N3/0464 , G06Q50/06 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06F18/25
摘要： 本发明涉及一种基于图像编码和多元相关性融合的光伏电站异常识别方法、存储介质和设备，所述方法包括以下步骤：采集光伏电站的实际输出功率，获得实际功率曲线，将该实际功率曲线与预先获得的预测功率曲线获得偏差时间序列，利用格拉姆角场将所述偏差时间序列转换为信息图像；基于所述实际功率曲线和预测功率曲线获取多个曲线指标，并融合生成曲线动态特征；基于所述信息图像和曲线动态特征，采用结合注意力机制的卷积神经网络模型获得光伏电站异常识别结果。与现有技术相比，本发明具有提高光伏电站的运行稳定性，降低损失风险等优点。
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公开(公告)号：CN118554417A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410455709.4
申请日：2024-04-16
申请人： 国网上海市电力公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 华东电力试验研究院有限公司
摘要： 本发明涉及电网安全控制技术领域，具体提供了一种基于配电网数字孪生模型的负荷转供方法及装置，包括：获取配电网区域中故障线路的邻近线路的拉手开关在预先构建的配电网区域的负荷转供拓扑模型中的后继物理连接边的属性信息；基于后继物理连接边的属性信息在邻近线路中选择支撑线路，并利用支撑线路对故障线路进行转供支撑；其中，预先构建的配电网区域的负荷转供拓扑模型通过对预先构建的配电网区域的数字孪生模型进行等值处理获取，物理连接边的属性信息包括：物理连接边所连接开关之间包含的所有变压器的额定容量之和和已使用容量之和。本发明提供的技术方案具备较高的分析性能和实用性，能够为负荷转供分析提供有效的方案支撑。
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公开(公告)号：CN118468529A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410521877.9
申请日：2024-04-28
申请人： 国网上海市电力公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06Q50/06 , G06F119/02
摘要： 本发明涉及电力信息技术领域，具体提供了一种面向配电网业务应用的数字孪生模型动态重构方法及装置，基于配电网业务调用需求在多个数据存储区域中调配数据资源的分布，从而实现对数字孪生模型的动态重构，能够随着业务调用请求涉及数据资源分布的更新，各个数据资源分区中的数据资源随之更新，保证各分区中数据资源与业务调用请求的高匹配性。能够解决复合式数字孪生模型在配电网业务应用过程中存在的模型响应性能瓶颈问题，通过降低数据资源的无效查询概率，提高数字孪生模型的数据响应效率。
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公开(公告)号：CN118378930A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410241058.9
申请日：2024-03-04
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06F30/20 , G06N3/04 , G06N3/096
摘要： 本发明涉及一种演变场景下电力系统运行风险智能评估方法、设备和介质，包括以下步骤：获取实时演变场景电力系统运行数据，基于投影系数矩阵进行特征转换后，输入训练好的面向演变场景的全连接深度神经网络进行最小切负荷判别，获得演变场景下电力系统运行风险评估结果；其中，通过交替优化法和特征值分解法迭代求解演变场景下电力系统运行风险评估快速迁移模型获得所述投影系数矩阵，所述演变场景下电力系统运行风险评估快速迁移模型包括局部差异度量项、全局差异度量项和类别差异度量项。与现有技术相比，本发明提高了演变场景下电力系统运行风险评估结果的可靠性。
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公开(公告)号：CN118313714A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410241786.X
申请日：2024-03-04
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q10/0635 , G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于深度神经网络的电网运行风险态势感知方法和设备，方法包括如下步骤：获取预先构建的电网运行风险态势评价指标体系对应的数据集，并划分为训练集和测试集，其中，所述电网运行风险态势评价指标体系计及电网中的节点状态指标和线路状态指标；利用基于训练集训练好的电网运行风险态势预测模型得到所述测试集中每个样本的风险等级，通过统计各风险等级的占比对未来综合风险进行评估，实现电网运行风险态势感知。与现有技术相比，本发明具有实现全面的电网运行风险态势感知、提高态势感知的稳定性等优点。
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公开(公告)号：CN117034154A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310970226.3
申请日：2023-08-03
IPC分类号： G06F18/2431 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/094 , F03D17/00 , F03D9/25
摘要： 本发明属于风电机组故障检测领域，具体涉及一种基于时序对抗的风电机组故障检测方法，包括：获取风电机组数据，对风电机组数据进行预处理，该预处理包括对风电机组数据进行数据降维和MinMax标准化处理；将预处理后的风电机组数据输入到训练后的基于时序对抗的风电机组故障检测模型中；通过n个训练数据分别得到n个基础模型；然后通过集成判别框架得到异常分数矩阵；之后通过异常分数矩阵获得故障检测结果；其中基于时序对抗的风电机组故障检测模型由编码器、第一解码器以及第二解码器组成；本发明在对第一解码器和第二解码器进行对抗训练过程中，在生成器和鉴别器的目标函数中引入相应的正则化项来提升梯度下降速度，减少了模型训练时间。
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公开(公告)号：CN118972148A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411232028.8
申请日：2024-09-03
申请人： 国网上海市电力公司 , 安徽继远检验检测技术有限公司
IPC分类号： H04L9/40 , H04L69/22 , H04L69/163
摘要： 本发明公开了一种基于模糊测试的电力设备协议漏洞检测方法，涉及电力设备协议漏洞检测技术领域。该基于模糊测试的电力设备协议漏洞检测方法，包括以下步骤：第一漏洞扫描；第二漏洞扫描；数据融合。本发明通过获取待测电力设备中待测通信线路的通信数据包并进行第一漏洞扫描以获取第一测试样本，然后对第一漏洞扫描后的剩余通信数据包进行第二漏洞扫描以获取第二测试样本，最后对第一测试样本和第二测试样本进行数据融合并结合获取的通信线路干扰分数得到检测项目数据，达到了提高电力设备通信漏洞检测准确性的效果，解决了现有技术中存在电力设备通信漏洞检测过程中漏洞数据与漏洞触发条件匹配度低的问题。
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公开(公告)号：CN118517383A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410977067.4
申请日：2024-07-22
申请人： 国网上海市电力公司
IPC分类号： F03D17/00 , G06F18/2433 , G06F18/20 , G06F18/211 , G06N3/09
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的风电机组运行风险智能检测方法及设备，所述方法包括以下步骤：从待测风电机组运行数据中获取关键特征向量，以所述关键特征向量作为经训练的异常检测智能模型的输入，获取运行风险检测结果；其中，所述关键特征向量采用错误感知马尔可夫毯算法对风电机组海量运行状态进行特征选择确定；所述异常检测智能模型训练时，将正常数据标记为负类，异常数据标记为正类，利用双注意力机制从全局和局部视角下采用对比学习方法分析和学习风电机组运行数据的特征表示，最大化正常样本特征表示的一致性和异常样本特征表示的差异性。与现有技术相比，本发明具有在减少特征数量的同时提高异常检测能力等优点。
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公开(公告)号：CN118094133A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202311716765.0
申请日：2023-12-13
摘要： 本发明涉及一种针对安装在SG端的同步向量测量单元的故障检测方法，包括以下步骤：S1、获取系统的参数数据，所述系统包括同步发电机和同步向量测量单元；S2、基于所述系统的参数数据，构建包括执行器误差和传感器误差的线性系统状态空间模型；S3、基于所述线性系统状态空间模型，构建系统状态和同步向量测量单元的故障观测器估计传感器误差；S4、基于所述传感器误差值计算下一检测阶段的误差阈值，并返回步骤S2得到下一检测阶段的传感器误差值；S5、判断所述下一检测阶段的传感器误差值是否小于所述误差阈值，若是，则输出故障检测结果，若否，则返回步骤S4，直至故障检测完成。与现有技术相比，本发明具有检测准确高、抗干扰能力强等优点。
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