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公开(公告)号：CN114200350B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202111436133.X
申请日：2021-11-29
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 华北电力大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网福建省电力有限公司检修分公司 , 福建水口发电集团有限公司 , 国网福建省电力有限公司
发明人： 雷龙武 , 黄建业 , 杜厚贤 , 焦飞 , 刘冰倩 , 林爽 , 吴涵 , 杨彦 , 廖飞龙 , 郑州 , 秦炜淇 , 马国明 , 张猛 , 齐鹏 , 谈元鹏 , 张中浩 , 王昕 , 林忠立
摘要： 本发明提出一种基于振动信息的三相电力变压器故障诊断与定位方法及装置，其使用分布式光纤振动传感器对振动进行采集，可同时测量上百个测点的振动信号，以便建立变压器三维故障定位体系。使用冷却系统振动信号进行变压器箱体的振动的去噪，使用测量时实际施加的电压电流值对振动信号进行修正，可实现绕组变形、绕组松动与铁芯松动故障的识别与定位，解决了传统少测点、无修正的检测方法检测准确率低、故障定位精度低、适用范围小的问题。能够实时监测变压器工作状态，可实现绕组变形、绕组松动与铁芯松动故障的识别与定位，具有传统诊断方法不具备的故障类型判别准确、故障定位精度高、适用范围广、在线监测等诸多优点。
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公开(公告)号：CN117874612A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410011534.8
申请日：2024-01-03
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F18/241 , G06N3/088
摘要： 本发明提出一种基于人工智能的电力系统设备模型异常检测方法，通过无监督学习和神经网络模型相结合的方式，对传统的电力专用模型进行增强，通过狭义神经网络构建故障分类模型，能够实现对电力设备的准确故障分类诊断。最后，基于人工智能的故障检测方法能够实现在线故障诊断，及时预警和处理电力系统设备的故障问题。本发明运用了前沿的人工智能算法和技术，具有识别准确性高、故障诊断能力强的优点。可以应用于电力系统异常检测和在线故障诊断等领域，提高电力系统的安全稳定性和可靠性。
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公开(公告)号：CN117746105A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311647870.3
申请日：2023-12-01
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/56 , G06V10/30 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了一种电力设备标识的识别方法，涉及图像识别技术领域，步骤如下：图像采集：使用摄像设备对待识别的电力设备进行图像采集。图像预处理：对采集到的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等操作，以提高后续识别的准确性。特征提取：从预处理后的图像中提取特征。特征匹配：通过匹配特征与已知的电力设备标识数据库进行比对，找到与之相匹配的标识。标识输出：将识别到的电力设备标识输出到相关的系统或设备中。本发明公开了，采用图像采集、预处理、特征提取、特征匹配和标识输出的电力设备标识识别方法能够实现自动化、准确性高、一致性好的标识识别，为电力设备管理和运维提供了有益的效果和增强。
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公开(公告)号：CN117729540A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311740359.8
申请日：2023-12-15
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于统一边缘计算框架的感知设备云边安全管控方法，具体步骤包括：通过统一边缘计算框架采集各终端设备的身份信息，并利用差分运算对所有身份信息采集差分星座轨迹图，再通过所述差分星座轨迹图在云端处进行自适应身份认证的深度卷积神经网络训练，利用训练好的自适应身份认证网络进行终端设备身份识别；在云端处通过预训练的基于自动编码器与解码器的身份信息互易变换网络提取基站的身份信息特征构建上行身份信息及重构下行身份信息；根据上行身份信息与下行身份信息在云端处预训练一个基站身份识别网络，通过统一边缘计算框架下发到终端设备，并通过统一边缘计算框架进行基站与终端设备间的双向设备身份识别。
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公开(公告)号：CN117726799A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311745525.3
申请日：2023-12-18
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 武汉大学
IPC分类号： G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/096 , G06N3/0895 , G06N3/044 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及一种基于小样本和迁移学习的自监督预训练方法，包括以下步骤：获取原始数据并进行预处理，原始数据包括大量无标注图像样本数据和部分有标注图像样本数据；构建目标检测基础网络模型；基于原始数据构建基础目标检测数据集，输入至目标检测基础网络模型中，进行预训练；收集包括导线断股和线路覆冰异常情况的输电线路巡检图像放入小样本巡检专业数据集中；利用小样本巡检专业数据集，在基础目标检测模型之上进行迁移学习，得到用于识别导线断股和线路覆冰的输电线路巡检目标识别模型；通过容器化部署的方式将输电线路巡检目标识别模型封装为镜像，将该镜像部署于输电线路巡检设备中，进行输电线路巡检。
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公开(公告)号：CN117172320A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311232199.6
申请日：2023-09-22
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06N5/022 , G06F18/214 , G06F18/24
摘要： 本发明涉及一种基于ChatGPT微调预训练模型优化电力主设备缺陷诊断的方法。构建一个包含80%正确语句和20%由ChatGPT API生成的语法错误语句的语料库。将领域特定的长文本转换为CoLA数据集格式。采用Adapter BERT作为基础架构进行微调，基础模型使用bert‑Chinese‑base，并在满足准确性阈值后冻结所有层参数，将模型作为特征提取器。通过汇总最后一个隐藏层的输出，得到最终的向量表示。选取表现优秀的KGC模型，仅修改其输入层。引入一个全连接层在预训练语言模型的输出层和KGC模型之间。全连接层在KGC任务迭代过程中训练并更新其参数。最后，在KGC模型中，通过计算候选实体的概率并对其排序，选取前k个实体作为最终答案。实验结果表明，该方法在诊断电力主设备缺陷方面有效地提高了KGC的性能。
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公开(公告)号：CN114912919A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210362760.1
申请日：2022-04-08
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明涉及一种基于区块链的电力资源灵活聚合方法。该方法包括：S1、部署区块链一体机：在用户侧部署区块链一体机，对接相应地区从链数据上链服务，采集双向电量数据进行上链，记录交易时间及电量大小；S2、搭建基于区块链的资源聚合平台：以相应地区从链存证数据为基础，依托区块链和智能合约技术，实现网侧与用户侧灵活性调节需求的快速撮合与高效响应；资源聚合平台提供响应用户链上身份注册与身份认证功能。本发明可实现用户侧海量灵活性资源接入。
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公开(公告)号：CN106597041A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611015234.9
申请日：2016-11-18
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国家电网公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
摘要： 本发明提出一种用标准表接入的电能表不停电更换方法，在电表回路中接入了标准表，在旧电能表开始拆除到新电能表完成安装的过程中，通过切换电能计量装置中的短路片搭建电能计量回路，利用标准表实现了换表过程中的电能计量。本发明可以实现换表过程中的电能计量，避免了现有的停电换表时，电能遗漏计量产生的经济损失。本方法采用三相0.02级便携式多功能功率电能标准表，计量准确度可以得到保障。同时，电能计量装置接线盒上下区块和短路片的设计可以保障待拆电能表和新装电能表在拆装过程中完全断电，与带电的标准表电能计量回路隔离，实现安全操作。
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公开(公告)号：CN118195885A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410357822.9
申请日：2024-03-27
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06T1/00
摘要： 本发明提供了一种多方联合数据水印添加结构及方法，包括密钥管理模块：包含任务接收器、密钥生成器，其中任务接收器管理密钥和任务的对应关系；水印添加模块：包含根密钥识别模块、前序密钥读取模块以及新水印添加模块；其中根密钥识别模块，是识别该水印的根密钥，即第一个添加水印的密钥；前序密钥读取模块，是按序读取在这条根密钥上添加的不同密钥；新水印添加模块，则是把密钥管理模块产生的密钥生成水印，添加到数据中。本技术方案用于标记多方发送、传递过程，形成并行、串行水印链条。
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公开(公告)号：CN117749764A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311490972.9
申请日：2023-11-09
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： H04L61/5007 , H04L101/659 , H04L101/604
摘要： 本发明涉及电力网络设备指纹技术领域，涉及一种融合IPv6的大规模电力网络设备指纹的自动化提取方法，包括：1)通过启发式IPv6地址探测技术和6Tree技术，生成活跃IPv6地址；2)分析设备、服务和用户资产探测的地址结构；3)建立地址概率模型；4)构建面向IPv6网络空间设备、服务和用户探测的地址结构聚类分析架构；5)提出探测地址启发式高精度智能生成方法；6)利用bert‑base‑NER模型提取探测响应数据报文中的非结构化文本信息；7)分析词向量之间的传播关系，并构建词向量的句式关系；8)建立设备指纹的完整信息表示。本发明能提高地址空间探测效率。
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