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公开(公告)号：CN117765429A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311439736.4
申请日：2023-11-01
IPC分类号： G06V20/40 , G06V20/00 , G06V10/774 , G06T5/73 , G06V10/54 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/09
摘要： 本发明属于目标检测技术领域，具体涉及一种基于深度学习的海上风电场船只入侵检测方法及系统，包括：获取海上船只的监控视频流；将视频流输入到图像抽帧模块进行抽帧，每秒抽取四帧作为待检测图像；对获取到的待检测图像输入到训练好的船只入侵检测模型，输出图像的船只目标预测结果；根据连续两帧待检测图像的预测结果判断当前时刻是否有船只入侵；本发明能够实现根据海上风电场上的监控视频实时检测船只入侵，同时保证了高精度的船只检测，具有良好的经济效益。
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公开(公告)号：CN117610559A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311628101.9
申请日：2023-12-01
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海久湛信息科技有限公司
IPC分类号： G06F40/289 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F18/22 , G06F40/30 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/2415 , G06N3/048 , G06F40/247
摘要： 本发明涉及一种基于BERT的应急预案推荐方法，属于大数据分析技术领域。其中，该方法包括：对电网故障记录文本进行预处理后与词表进行特征匹配，得到故障类型、故障设备和故障描述。检索电网应急预案知识库，得到关联的关联电网故障预案。计算电网故障词集中的故障描述和关联电网故障预案中的故障描述的故障描述相似度。计算电网故障词集中的故障类型和关联电网故障预案中的故障类型的故障类型相关度。根据故障描述相似度和故障类型相关度得到电网故障相关度。将电网故障相关度最大值对应的处置方式作为最终推荐预案输出。使用基于BiGRU多层连接的BERT模型，加强了层级之间特征的获取和传递，提供更精确全面的决策支持，提升事故处理的效率。
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公开(公告)号：CN118517383B
公开(公告)日：2024-10-11
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：CN118657514A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411106579.X
申请日：2024-08-13
申请人： 国网上海市电力公司
IPC分类号： G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/241 , G06F18/10 , G06N3/0442
摘要： 本发明涉及一种基于相关性分析的变电站设备全生命周期管理方法及系统，该方法包括：获取变电站设备的实时状态采样时序数据，筛选出影响因素作为清洗量测；将清洗量测填入预先设定的可变长度移动窗口中，输出可变长度的移动窗口数据矩阵；采用差分隐私技术添加噪声，输入基于时序模式注意力机制的循环神经网络状态预测模型中，输出变电站设备的实时状态预警预测量；判断是否达到设定预警值，若是则计算实时状态预警预测量与对应的影响因素之间的相关性，筛选出故障因素，若否则不做任何操作；基于故障因素进行故障检修，并重复上述步骤实现对变电站设备全生命周期管理。与现有技术相比，本发明具有提升变电站设备的智能管理水平等优点。
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公开(公告)号：CN118586270A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410648315.0
申请日：2024-05-23
申请人： 国网上海市电力公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/18 , G06N5/04 , G06Q50/06 , G06F113/04
摘要： 本发明涉及一种考虑源荷不确定性的用户间接碳排放流动态核算方法，包括：根据电力潮流与碳流的关系建立电网与用户的碳交易核算模型，碳交易核算模型包括负荷节点碳流率计算子模型和非负荷节点支路碳流率计算子模型；从源端出发，考虑分布式电源间歇性以及随机性采用动态校正系数校正非负荷节点支路碳流计算子模型；从荷端出发，考虑用电负荷不确定性和负荷博弈过程采用MCC方法校正负荷节点碳流计算子模型；重构为用户间接碳排放计算模型，核算用户间接碳排放流。与现有技术相比，本发明考虑网络损耗对应的碳排放和源荷不确定性，能够实时刻画电网与用户间接碳流波动大小，具有用户间接碳排放流精准动态核算等优点。
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公开(公告)号：CN118585817A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410754935.2
申请日：2024-06-12
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及一种双馈风电机组齿轮箱的运行温度故障预测方法，包括以下步骤：获取双馈风电机组齿轮箱的实时运行温度数据和最新的多个历史运行温度数据作为输入序列，输入至预先训练好的温度生成模型中，生成下一时间段内预测的运行温度数据，并进一步根据所述下一时间段内预测的运行温度数据进行运行温度故障预测，得到运行温度故障预测结果，其中，所述温度生成模型包括残差连接子模块和与其依次连接的长短期记忆编码子模块和注意力解码子模块。与现有技术相比，本发明具有有效预测风电机组齿轮箱发生故障、提高风电机组齿轮箱运行的稳定性和可靠性等优点。
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公开(公告)号：CN117786354A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311812356.0
申请日：2023-12-26
申请人： 国网上海市电力公司 , 上海富数科技有限公司
IPC分类号： G06F18/20 , G06F18/213 , G06N20/00 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种基于联邦学习的电力数据风控方法、设备和介质，包括以下步骤：S1、获取金融数据集和电力数据集并进行预处理；S2、将预处理后的电力数据集和金融数据集进行特征提取和特征分析；S3、建立基于区块链的联邦学习框架，基于特征分析结果建立本地电力数据风控模型并进行训练，将训练结果发送至可信第三方，根据可信第三方聚合获得的全局电力数据风控模型参数，更新本地电力数据风控模型参数；S4、根据参数更新后的本地电力数据风控模型计算风险指数，根据所述风险指数进行风险等级划分，采取相应的风控措施。与现有技术相比，本发明减少了数据传输成本，降低了数据泄露风险。
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公开(公告)号：CN117648447A
公开(公告)日：2024-03-05
申请号：CN202311641595.4
申请日：2023-12-04
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司 , 上海久湛信息科技有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06N5/022 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F18/2415 , G06F40/289 , G06N7/01 , G06N3/0442 , G06N3/045
摘要： 本发明涉及一种电网调控预案知识图谱构建方法及系统，属于大数据分析技术领域。其中，该方法包括：获取电网调控预案原始文本集，使用隐马尔科夫链和二元统计模型中，得到分词结果。构建词‑文本序列集矩阵并进行奇异值分解得到奇异向量矩阵，利用奇异向量矩阵对分词结果进行同义词标记和去重。对去重分词结果进行分布式处理和权重计算得到文本向量，将文本向量输入BiLSTM模型，得到文本向量的权重矩阵，将权重矩阵与预设的分类标准进行比较，得到文本向量的分类结果。将分类结果和去重分词结果存储于Neo4j数据库中并图形化处理得到知识图谱。通过隐马尔科夫链对文本进行自动分词和标注，BiLSTM模型和TF‑IDF方法对文本进行自动分类，提高了文本抽取的效率。
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公开(公告)号：CN117439066A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311395078.3
申请日：2023-10-25
申请人： 国网上海市电力公司 , 华东电力试验研究院有限公司
IPC分类号： H02J3/00 , H02J13/00 , G06F30/27 , G06F113/06
摘要： 本发明涉及一种电网在线调度系统、方法和存储介质，系统中，混合动作空间统一映射模块将混合决策空间映射到离散动作空间，仿真采样模块执行蒙特卡洛树搜索并与电网仿真环境进行交互收集数据，数据存储模块存储采样数据，策略优化模块读取数据进行学习；之后使用经过训练阶段的调度系统进行电网在线调度。与现有技术相比，本发明具有通过深度神经网络的自适应学习和大规模的仿真模拟探索电网系统的调度策略，避免了对领域知识的依赖；通过大量积累的统计信息进行决策，可以为高度随机性事件提供有效的解决方案；将混合的决策空间统一映射到离散决策空间，实现了同时针对离散和连续的调节任务做出有效决策等优点。
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