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公开(公告)号：CN111813647A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN201910287032.7
申请日：2019-04-10
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网浙江省电力有限公司
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明提供的一种主设备数据分析功能验证方法及系统，包括获取智能运检平台相关组件设计和功能说明书；基于所述智能运检平台相关组件设计和功能说明书，结合面向对象测试思想将所述智能运检平台应用软件开发周期划分测试阶段；在每个测试阶段中采用常规软件测试与面向对象测试相相结合的方式进行测试；其中所述常规软件测试包括面向过程的测试。本发明技术方案能满足电网智能运检平台需要既具有通用性又具有灵活配置的测试要求，同时基于面向对象的测试和常规测试相结合的技术手段能够及时发现电网智能运检平台的功能缺陷。
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公开(公告)号：CN111783464A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010625052.3
申请日：2020-07-01
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网冀北电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F40/295 , G06F40/211 , G06F16/35 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种面向电力的领域实体识别方法及系统，其通过构建电力领域实体识别算法能够实现对电力领域文本中电力领域实体进行识别，该方法采用BIE进行训练数据标注，利用双向长短时记忆网络和条件随机场进行电力领域实体识别算法模型构建，通过F值等进行算法模型评价，评价满足业务需求即可用于电力实体识别。采用双向长短时记忆网络和条件随机场进行领域实体识别模型的构建，综合了双向长短时记忆网络的序列建模能力，可以捕获较远的上下文信息，具备神经网络拟合非线性的能力，同时采用条件随机场优化整个序列，有效地解决了传统的循环神经网络存在梯度消失或梯度爆炸问题，为构建电力领域的知识图谱的构建提供了重要基础。
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公开(公告)号：CN108233431A
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201711429781.6
申请日：2017-12-26
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网公司 , 华北电力大学 , 国网北京市电力公司
摘要： 本发明提供了一种主动配电网分布式优化调度方法和系统，包括：采集功率扰动量；基于采集到的功率扰动量对预先建立的配电网自治区域的功率‑成本模型求解；根据计算结果，分配配电网自治区域内各自治节点的功率；预先建立的配电网自治区域的功率‑成本模型包括：将各分布式电源发电增量成本作为一致性变量，使各分布式电源的等耗量微增率保持一致。该方法和系统能够克服传统主动配电网优化调度中通信与计算量大的缺点，实现了主动配电网调度算法的优化。
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公开(公告)号：CN108155661A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201810091822.3
申请日：2018-01-30
申请人： 山东大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： H02J3/36
摘要： 本发明公开了考虑直流自身动态特性的多直流耦合程度评估方法，包括：交流故障期间，直流线路换流母线处的电压变化时，考虑直流电抗器的电感值为有限值，直流线路上存在电容以及整流侧直流电流调节器延时的原因，确定在故障初期整流侧直流电流调节器尚未动作之前的直流电流变化量；根据确定的直流电流变化量，计算换流母线处的多馈入电压相互作用因子；根据所述多馈入电压相互作用因子的值，确定受端电网各直流线路间的耦合程度。本发明有益效果：仿真表明，考虑直流变化的电压相互作用因子计算方法更接近时域仿真结果。
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公开(公告)号：CN117744312A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311483000.7
申请日：2023-11-08
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网山东省电力公司济南供电公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国网智能科技股份有限公司
发明人： 邹达明 , 邱镇 , 卢大玮 , 王勇 , 刘晗 , 徐康 , 陈霞 , 梁栋 , 张纪伟 , 王晓辉 , 郭鹏天 , 李黎 , 陈勇 , 周飞 , 张国梁 , 王博 , 宋明黎 , 宋杰 , 王万国 , 袁弘
IPC分类号： G06F30/20 , G06F30/27 , G06F30/13 , G06N3/08 , G06F111/08
摘要： 本申请提供一种代理模型生成方法、装置、设备、存储介质及程序产品。该方法包括：基于程序分析法对原始模型执行预处理操作以获取全部输入空间；根据输入空间的分布关系确定每个输入空间被执行的初始概率；分别确定原始模型在每个输入空间对应的复杂度；根据初始概率和复杂度确定针对输入空间的采样概率；根据采样概率在全部输入空间中对原始模型进行采样以得到采样结果，并根据采样结果训练预先确定的代理模型；响应于代理模型的误差处于预设误差区间内，则生成目标代理模型。使用复杂度指导采样可以产生信息量更丰富的样本，从而减少采样量，并可以获取复杂区域的更多样本，提高代理模型在关键区域取得的拟合效果，提高代理模型的生成准确性。
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公开(公告)号：CN116796831A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310713933.4
申请日：2023-06-15
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于计算机技术领域，公开了一种联邦学习模型训练方法、系统、计算机设备及存储介质，包括：获取各参与方提交的加密数据，并结合预设的联邦学习预训练模型，得到各参与方的数据质量评价结果；根据各参与方的数据质量评价结果修正联邦学习预训练模型的损失函数，得到修正损失函数，并根据修正损失函数更新联邦学习预训练模型的模型参数。实现对数据本身的质量进行差异化评价和利用，提高优质数据对模型训练结果的贡献，降低劣质数据对模型训练结果的影响，进而有效提升联邦学习模型的训练效果，保证训练后的联邦学习模型的有效性。此外，还能够引导各参与方基于其真实数据进行加密提交，进一步提升训练数据质量和模型训练质量。
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公开(公告)号：CN116431865A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310394277.6
申请日：2023-04-13
申请人： 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G06F16/901 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , H04L67/12 , H04L67/125 , H04Q9/00 , H02J3/00
摘要： 一种面向电力设备系统的物模型构建管理方法、系统及介质，方法包括将电力设备系统的数据类型分为结构化数据模型、非结构化数据模型和时序模型；将电力设备系统的数据间关系分为属性关联、包含关系、继承关系、计算关联；根据电力设备系统的数据类型及数据间关系，通过系统模型和连接模型对电力设备系统结构进行柔性分解，系统模型描述节点、分类及拓扑特征，连接模型描述边、连接的I/O特征、连接所传递物质的基本特性、连接的拓扑特性；配置最小化采集测点，根据业务配置电力设备系统采集任务描述及控制描述，通过系统层面的配置实现系统物联终端的数据采集与控制，本发明能够适应电力设备系统设备为大型复杂的、组合型设备的管理需要。
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公开(公告)号：CN116316637A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310278213.X
申请日：2023-03-20
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 一种配电网动态拓扑辨识方法、系统、设备及存储介质，方法包括根据配电系统接线图构建配电系统静态拓扑的网络图模型；设置网络图模型可能发生的拓扑变化集合，并进行潮流计算，得到每个运行状态下配电网各节点的电气量；以每个运行状态下配电网各节点的电气量为节点特征、以对应运行状态下的配电网各线路连接状态为标签，构建模型离线训练样本集；通过模型离线训练样本集对图神经网络模型进行训练并部署；获取在线量测数据并转化为图结构数据输入图神经网络模型，输出配电网拓扑辨识结果，并与配网开关的遥信信号进行对比，校核开关变位信息是否一致，若一致，则输出配电网拓扑辨识结果。本发明能够提升配电网动态拓扑的在线辨识速度与精度。
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公开(公告)号：CN115034644A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210720264.9
申请日：2022-06-23
申请人： 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明属于电力自动化领域，公开了一种电力物联网安全风险评估方法、系统、设备及存储介质，包括基于相依网络理论，建立电力物联网的信息网图、电力网图和网间依存关系；获取信息网图中受攻击节点并将其状态值赋值为预设攻击成功概率，然后根据信息侧图计算方法，更新信息网图中各节点的状态值；根据更新后的信息网图中各节点的状态值，通过网间依存关系，确定电力网图中各节点的攻击成功概率；根据电力网图中各节点的攻击成功概率，通过物理侧图计算方法，确定电力网图中各节点的状态值；根据电力网图中各节点的状态值，得到电力物联网安全风险评估值。在安全评估准确性和全面性方面上有较大提升，为设计或改善电力物联网的拓扑提供指导作用。
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公开(公告)号：CN114970329A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210508745.3
申请日：2022-05-11
申请人： 中国电力科学研究院有限公司
摘要： 本发明提出一种基于图神经网络的电力系统暂态电压稳定性计算方法，对电力系统故障时刻所有电气节点的电压幅值、相角以及节点注入有功、无功组成的特征数据矩阵中的数据与包含拓扑信息的邻接矩阵结合成为图数据；将图数据作为图神经网络模型的输入，电力系统暂态电压是否稳定的二维标签作为输出，建立电力系统暂态电压稳定性计算模型；进行训练后，选取准确率最高的计算模型作为最终计算模型对电力系统的暂态电压稳定性进行计算。图神经网络相比深度学习等其他机器学习在处理非欧数据上表现更加优秀，图数据的表达与电力系统信息表达相近。图神经网络将电力系统拓扑结构与电气信息相结合，考虑了电力系统拓扑变化，使得暂态电压稳定分析精确度更高。
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