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公开(公告)号：CN118691839B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411162839.5
申请日：2024-08-23
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V10/422 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/082
摘要： 本发明公开了基于维修或故障拓扑变化场景的神经网络模型建模方法，涉及计算机技术领域，包括：构建神经网络初步模型；在识别层中构建拓扑节点识别机制，在识别层中构建拓扑链路识别机制；在正则化层构建拓扑结构的正则化模型；形成判断依据值；形成神经网络初步模型的学习和矫正机制；神经网络初步模型使用学习和矫正机制，得到神经网络模型；对神经网络模型附加形成实景拓扑化机制；神经网络模型输出初始拓扑图像和拓扑变化图像中的不同位置。通过在识别层中构建拓扑节点识别机制，在识别层中构建拓扑链路识别机制，形成神经网络初步模型的学习和矫正机制，其输出结果与实际吻合度高，具有较强的参考价值。
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公开(公告)号：CN118691839A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411162839.5
申请日：2024-08-23
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V10/422 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0499 , G06N3/082
摘要： 本发明公开了基于维修或故障拓扑变化场景的神经网络模型建模方法，涉及计算机技术领域，包括：构建神经网络初步模型；在识别层中构建拓扑节点识别机制，在识别层中构建拓扑链路识别机制；在正则化层构建拓扑结构的正则化模型；形成判断依据值；形成神经网络初步模型的学习和矫正机制；神经网络初步模型使用学习和矫正机制，得到神经网络模型；对神经网络模型附加形成实景拓扑化机制；神经网络模型输出初始拓扑图像和拓扑变化图像中的不同位置。通过在识别层中构建拓扑节点识别机制，在识别层中构建拓扑链路识别机制，形成神经网络初步模型的学习和矫正机制，其输出结果与实际吻合度高，具有较强的参考价值。
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公开(公告)号：CN118659462A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411132222.9
申请日：2024-08-19
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 孙飞 , 刘伟浩 , 姜建 , 陈炜 , 吴振杰 , 刘箭 , 金旻昊 , 周小希 , 徐唯耀 , 吴立刚 , 王维佳 , 汪春燕 , 朱卫东 , 王一达 , 陈礼朝 , 程炜东 , 罗明亮 , 张水云
摘要： 本发明公开了基于深度图生成模型及多模态数据的源荷场景生成方法，涉及电网分析技术领域，包括：获取新能源接入点处的新能源负荷功率范围；得到至少一个电力节点深度图；得到不可忽略电力节点深度图和可忽略电力节点深度图；在不可忽略电力节点深度图和可忽略电力节点深度图之间建立映射关系；得到电力重构向量；所有的不可忽略电力节点深度图及其重构所得的电力重构向量构成初步源荷场景；形成新能源分配向量；得到源荷场景。通过对电力系统进行可视化处理、计算电力节点深度图的分布概率和对初步源荷场景进行删减，能减少存储空间，同时，还能减少检索源荷场景中实际数据对应的场景的时间。
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公开(公告)号：CN118659462B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411132222.9
申请日：2024-08-19
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
发明人： 孙飞 , 刘伟浩 , 姜建 , 陈炜 , 吴振杰 , 刘箭 , 金旻昊 , 周小希 , 徐唯耀 , 吴立刚 , 王维佳 , 汪春燕 , 朱卫东 , 王一达 , 陈礼朝 , 程炜东 , 罗明亮 , 张水云
摘要： 本发明公开了基于深度图生成模型及多模态数据的源荷场景生成方法，涉及电网分析技术领域，包括：获取新能源接入点处的新能源负荷功率范围；得到至少一个电力节点深度图；得到不可忽略电力节点深度图和可忽略电力节点深度图；在不可忽略电力节点深度图和可忽略电力节点深度图之间建立映射关系；得到电力重构向量；所有的不可忽略电力节点深度图及其重构所得的电力重构向量构成初步源荷场景；形成新能源分配向量；得到源荷场景。通过对电力系统进行可视化处理、计算电力节点深度图的分布概率和对初步源荷场景进行删减，能减少存储空间，同时，还能减少检索源荷场景中实际数据对应的场景的时间。
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公开(公告)号：CN118674012A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202411155591.X
申请日：2024-08-22
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06N3/096 , G06N3/092 , G06F18/214
摘要： 本发明公开了基于神经网络优化的不确定性场景下策略的快速迁移方法，涉及模型迁移技术领域，包括：获取所有已知场景下的决策任务；构建每一个已知场景下的决策任务的任务特征集合；确定每一个已知场景下的决策任务的执行次数；确定环境泛用特征数据；基于环境泛用特征数据，调整环境泛用策略模型的神经网络参数；基于调整的环境泛用策略模型的神经网络参数训练得到环境泛用策略模型。本发明的优点在于：通过神经网络的优化和双重测试集的评估，能够在较短时间内完成模型对新环境的适应，显著缩短了在相同的环境下模型面对不同应用场景的迁移学习的时间，提高了迁移效率。
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公开(公告)号：CN217930540U
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202221742171.8
申请日：2022-07-06
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本实用新型公开了一种声纹振动检测装置，包括声纹检测柜、支撑板、透气孔、数据传输仪、换气扇、进气板、挡块、滤网、连接块和卡块。本实用新型的有益效果是：首先使用数据传输仪时，为了方便散热，提高数据传输仪的稳定性和性能，只需启动两个换气扇，换气扇会将热量从声纹检测柜中透过支撑板上的透气孔导出到声纹检测柜的底部，而外界冷空气会经过进气板的滤网进入到声纹检测柜内部，从而方便气流流通，进而便于对数据传输仪进行散热，使用方便，而滤网便于对空气中的灰尘进行过滤，从而避免灰尘污染数据传输仪，当需要清洁滤网时，只需启动通过拔出两个连接块，使其与卡块分离，方便拆卸连接块，随后滑出滤网，便于拆卸和进行清洁，使用方便。
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公开(公告)号：CN115270860A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210842002.X
申请日：2022-07-18
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明提供一种变压器异常诊断方法、系统及诊断设备，涉及变压器异常诊断技术领域，使用对比学习从变压器运行声纹和振动数据中得到学习多模态特征表示，再将提取到的短时特征通过自编码器，得到两类数据的特征向量；即声纹信号与振动信号；对学习到的声纹信号与振动信号，使用自编码器进行特征融合，并通过提取到的短时特征通过自编码器，得到声纹振动融合特征向量；将声纹振动融合特征向量输入LSTM分类网络，输出得到变压器的异常分类结果。方法基于声纹振动信号多模态特征融合技术，将变压器运行声音信号与振动信号特征相结合，显著降低环境噪声干扰的影响，从而有效提高变压器异常识别的准确率。
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公开(公告)号：CN112734692A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202011503738.1
申请日：2020-12-17
申请人： 安徽继远软件有限公司
摘要： 本发明提供了一种变电设备缺陷识别方法及装置，具体涉及数据分析处理技术领域，该方法可以包括：先构建红外与可见光的双视视觉系统获取被测变电设备的可见光图像和红外图像；再利用IHS变换和Contourtlet变换的图像融合算法进行融合，生成融合后的待识别图像；接着构建神经网络，对批量的原始视频数据进行特征提取，建立包括变电设备在不同状态下的异常数据的设备缺陷数据库；然后构建基于红外图像特征的迁移学习网络，得到设备区域的温度模式分析结果；最后利用多网络融合算法对待识别图像进行异常识别和缺陷判断。基于本发明提供的方案提升了变电设备故障检测的智能程度，并提高了故障检测的效率和准确率。
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公开(公告)号：CN105023119A
公开(公告)日：2015-11-04
申请号：CN201510515261.1
申请日：2015-08-19
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业有限公司
IPC分类号： G06Q10/06
摘要： 本发明提供一种数据资产可信度的评估方法，包括：构建数据资产可信度评估模型；读取数据资产在数据采集方式部分的可信度得分；读取数据资产在数据资源质量保证部分的可信度得分；读取数据资产在数据资产化完成率部分的可信度得分；读取数据采集方式、数据资源质量保证和数据资产化完成率三部分的权重；根据构建的数据资产可信度评估模型和读取的数据得到数据资产可信度的评估值。本发明从挖掘影响数据资产可信度的因素出发，构建数据资产可信度评估模型，量化了数据资产可信度，有助于实现数据资产的增值，大大提高了数据资产的价值，并在很大程度上影响着数据资产价值的量化程度。
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公开(公告)号：CN118536324A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202411010156.8
申请日：2024-07-26
申请人： 安徽继远软件有限公司
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明公开了基于变压器参数测量的物理仿真数据分析方法，涉及仿真测试技术领域，包括：构建仿真拟合函数；当仿真拟合函数的误差大于预设误差时，重新构建仿真拟合函数，直到仿真拟合函数的误差不超过预设误差为止；建立热点的温度与变压器分析模型；获取仿真的扰动因素；获取变压器的仿真扰动函数；根据特征函数建立仿真补偿函数；基于热点的实际温度值和热点的温度与变压器分析模型，判断变压器异常与否。通过使用仿真补偿函数对变压器的仿真结果进行补偿调整，从而可以对仿真过程中的干扰因素进行补偿，进一步提升仿真结果的精准，对仿真模型进行校验，使得所使用的仿真模型的精度能满足需求。
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