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公开(公告)号：CN117132997B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311398545.8
申请日：2023-10-26
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌科晨电力试验研究有限公司 , 国网江西省电力有限公司
IPC分类号： G06V30/22 , G06V30/16 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/044 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N5/022 , G06N3/0464 , G06V30/164 , G06V30/162
摘要： 本发明公开了一种基于多头注意力机制和知识图谱的手写表格识别方法，该方法对输入的手写表格图像进行预处理；然后进行特征提取得到手写表格图像特征图；通过CRNN模型对手写表格图像特征图进行序列标注，将手写表格图像特征图上的每个位置上的文字或标签视为一个序列标注任务；通过解码算法将序列标注得到的序列标签转化为识别结果，最后通过电力知识图谱模型将识别结果进行逻辑梳理，并将识别到的内容按照表格的结构进行聚合、整理和转换，得到最终所需表格模板的规范表格数据。本发明结合了CRNN网络、多头自注意力机制和知识图谱的优势，提高了手写表格识别和生成的准确性和效果。
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公开(公告)号：CN116187540B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310000718.X
申请日：2023-01-03
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F17/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F16/2458 , G06F18/214 , G06N7/01 , G06N3/0442
摘要： 本发明公开了一种基于时空偏差修正的风电场站超短期功率预测方法，步骤如下：导入风电场站及其邻近四个网格的数值天气预报数据，同时导入风电场站测风塔得到的实时天气数据；构造时序特征，对天气数据进行预处理后构造气象特征；将天气数据作为训练数据并优化样本集，建立误差修正模型，得到天气数据修正结果；通过贝叶斯优化方法得到最优模型超参数，建立功率预测模型，预测风电场站的发电情况。本发明的有益效果是：根据数值天气预报数据和场站测风塔实时天气数据对风电功率进行预测，针对数值天气预报数据和场站真实天气数据不匹配以及风力发电存在无法忽视的波动性和随机性，提供一种更加精确的解决方案。
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公开(公告)号：CN115993512B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310281976.X
申请日：2023-03-22
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种电缆局部放电监测装置，包括有监测外壳、前级线缆接口和后级线缆接口；监测外壳内部设置有主电路板和内设电路板，内设电路板上焊接有局部放电传感器，该局部放电传感器靠近后级线缆接口处；主电路板上配置有单片机和通讯模块；监测外壳的内部设置有行程组件，行程组件靠近后级线缆接口处，且能实现对内设电路板的安装及拆卸。本发明具有以下优点和效果：能在电力电缆发生故障而引起局部放电时及时提醒；还具备方便安装及拆卸局部放电传感器的优点。
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公开(公告)号：CN116304846A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310586721.4
申请日：2023-05-24
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N3/0895 , G01R31/12
摘要： 本发明涉及一种基于自监督学习的CVT内部绝缘异常在线评估方法，采集CVT电压测量值，构建CVT电压测量值序列并进行标准化，将标准化后的CVT电压测量值序列转换为时间序列窗口；建立自监督学习模型并通过蜣螂优化算法优化自监督学习模型超参数，对自监督学习模型进行训练，通过训练后的自监督学习模型输出CVT电压预测值和重构概率；根据CVT电压预测值和重构概率建立CVT内绝缘状态异常检测策略，检测CVT电压测量值的异常状态。本发明通过自监督学习模型得到CVT电压预测值，检测CVT电压测量值对应的CVT电压异常得分，判断是否异常，可以对CVT内部的绝缘状况进行准确实时的评估。
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公开(公告)号：CN115858635A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202310178603.X
申请日：2023-02-27
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌科晨电力试验研究有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 南昌大学
IPC分类号： G06F16/2458 , G06F40/289 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/091 , G06Q10/20 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于自然语言处理的短路冲击自动诊断方法，方法为：S1对电力自然语言数据进行预处理，建立字符特征数据集，构建文本目标数据提取模型；S2导入文本目标数据提取模型抽取目标信息，将得到的目标关键信息使用文本余弦相似度匹配算法进行关联，获取承受最大短路电流值和历史短路冲击情况；S3构建短路跳闸特征挖掘模型；S4依据短路电流比，关联历史跳闸事件、短路冲击严重等级和冲击后检修策略，生成特定预警信息和检修建议。本发明的有益效果是：解决了人为开展短路冲击分析工作存在的局限性以及录波文件与台账数据信息匹配困难的问题，能够实时为不同程度的短路冲击提供针对性运维检修意见。
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公开(公告)号：CN115186721B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211106733.4
申请日：2022-09-13
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于变压器技术领域，公开了一种基于IMF的变压器直流偏磁累积效应动态计算方法，收集受直流偏磁影响变压器的参数，设定变压器中性点直流偏磁预警值，并在距受直流偏磁影响变压器表面空间域内设置噪声信号测试点进行声压级测试；记录直流偏磁前变压器正常运行时间和直流偏磁持续时间；根据噪声信号计算直流偏磁严重度系数；计算变压器历史直流偏磁工况下累积产生的风险系数；根据当前变压器直流偏磁风险系数对直流偏磁治理措施动态调整和修正。本发明结合噪声信号准确判断直流偏磁严重度，有助于变压器直流偏磁风险系数计算和治理策略调整，降低变压器直流偏磁运行风险。
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公开(公告)号：CN111489099B
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202010326968.9
申请日：2020-04-23
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 一种变压器抗短路能力实地运行风险评估方法，所述方法在变压器的绕组最大允许短路电流的基础上，在引入变压器运行年限和变压器短路冲击等效次数，计算得到变压器的绕组最大耐受短路电流；根据待评估变压器的实际运行方式得到变压器绕组遭受的最大短路冲击电流，并根据最大耐受短路电流与最大短路冲击电流比值评估变压器的运行风险。本发明根据最大耐受短路电流与最大短路冲击电流比值评估变压器抗短路能力实地运行风险，可以准确评估运行中变压器的抗短路能力及其运行风险，有效指导相关单位开展变压器的运维检修。
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公开(公告)号：CN112398253B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202011258435.8
申请日：2020-11-12
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种五相不等齿靴双谐波永磁同步电机，包括定子和转子，所述定子包括定子铁芯、定子齿和定子绕组，所述定子齿的齿靴采用不等齿靴的铁心结构，所述定子齿根据齿靴弧度分为电枢齿和辅助齿，电枢齿和辅助齿间隔布设在定子铁芯上，所述转子包括永磁体、转子铁心。本发明还提供了一种五相不等齿靴高性能双谐波永磁同步电机的齿靴弧度优化方法。本发明五相双谐波电机可以同时利用基波和三次谐波电流提升转矩密度的特点，本发明有效的提高电机的输出转矩。
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公开(公告)号：CN114184876A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202210141987.3
申请日：2022-02-16
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种直流偏磁监测、评价及大地模型校正平台，包括电流采集装置、通讯模块、监测模块、模型校正模块：电流采集装置由多个电流传感器组成，用于采集变压器高压侧交流电流Ih及中性点直流电流I；通讯模块用于无线网络通讯；监测模块用于远程接收电流采集装置采集的数据，并且对数据进行储存或输出；模型校正模块基于采集的数据对模型进行自动校正，使电流仿真结果与测试误差最小化，以解决现有的变压器远程直流偏磁监测平台不具备评价功能，现有的变压器远程直流偏磁监测平台不具备基于实时监测数据对大地模型进行自动校正的功能的问题。
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公开(公告)号：CN113792754A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110922307.7
申请日：2021-08-12
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 南昌大学
IPC分类号： G06K9/62 , G06N3/00 , G06F16/215
摘要： 本发明公开了一种先除异后修复的换流变DGA在线监测数据处理方法，第一阶段引入滑动窗口算法的思想，使用分段线性化算法将序列数据划分为若干由斜率与跨度表征的线段，再使用基于最大最小距离改进的K‑means聚类将在线监测数据符号化，最后使用APRIORI算法挖掘DGA中不同指标之间的关联性，并以此发掘其中存在的异常数值；第二阶段，根据筛除的异常数值采样点，提出改进的粒子群优化的支持向量回归算法，定义粒子解集之间的距离，使用模糊推理规则划分不同类型的粒子，并以此定义不同更新公式，保证算法的求解速度与求解多样性，优化支持向量回归算法中的关键参数对这些采样点进行修复，实现在线DGA监测数据的处理。
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