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公开(公告)号：CN116630291A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310671561.3
申请日：2023-06-07
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06F21/62 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于电力系统输电线路设备缺陷检测技术领域，公开一种考虑隐私保护的绝缘子自爆缺陷检测方法及系统；所述方法，包括：获取待检测输电线路中绝缘子巡检影像；将所述待检测输电线路中绝缘子巡检影像输入预先训练好的绝缘子自爆缺陷检测模型中，获得待检测输电线路中绝缘子的自爆检测结果；其中，所述预先训练好的绝缘子自爆缺陷检测模型为多个参与方通过横向联邦学习的绝缘子自爆缺陷检测模型；所述绝缘子自爆缺陷检测模型采用YOLO模型。本发明在数据安全共享条件下，解决了现有基于人工智能的绝缘子自爆缺陷检测方法面临样本不均衡、故障或缺陷样本相对稀少、样本数量不足等问题，提升了绝缘子自爆缺陷检测精度。
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公开(公告)号：CN116298732A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310415632.3
申请日：2023-04-18
Applicant: 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 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 , 国网安徽省电力有限公司
Inventor： 王朝华 , 寇晓适 , 杜君莉 , 赵永峰 , 夏大伟 , 程涣超 , 王一林 , 张书琦 , 甘津瑞 , 韩兆刚 , 刘鑫 , 朱元付 , 王晓辉 , 兰光宇 , 牛金豪 , 夏中原 , 刘云龙
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种变压器绝缘油中气泡放电试验装置，属于变压器试验设备技术领域，其包括试验箱，所述试验箱内设置绝缘油，所述试验箱内部设置模拟发热部件和模拟放电部件，所述模拟放电部件位于所述模拟发热部件上部，所述试验箱外侧设置绝缘油过滤部件、气泡注入部件和声学成像监测部件；所述模拟放电部件包括平行竖置的接地电极板和高压电极板，以及与所述高压电极板连接的距离调节机构；所述声学成像监测部件位于所述模拟放电部件上方。本发明能够准确、全面地对变压器绝缘油内气泡的放电特性进行模拟试验。
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公开(公告)号：CN115828489B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202310146029.X
申请日：2023-02-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于关键量测布点位置搜索的感知设备部署方法及系统，属于配电网的优化规划领域，包括：基于优化超参数和伪量测模型，通过蒙特卡洛模拟与迭代优化构建感知设备优化部署策略：汇总感知设备量测值并计算状态估计值，再计算电压幅值、电压相角误差及其协方差矩阵，重复以上蒙特卡洛模拟多次，直至达到设定的蒙特卡洛模拟次数；进而计算电压幅值、电压相角状态估计误差合格率；判断合格率和量测布点数量是否满足要求，根据判断结果进行迭代计算，每次迭代在状态估计误差最大的前K个节点新增感知设备，直至迭代收敛，K为正整数；得到感知设备优化部署策略。本发明能指导配电网采集装置部署，降低感知设备投资成本。
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公开(公告)号：CN115828489A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310146029.X
申请日：2023-02-22
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06F30/18 , G06F30/20 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于关键量测布点位置搜索的感知设备部署方法及系统，属于配电网的优化规划领域，包括：基于优化超参数和伪量测模型，通过蒙特卡洛模拟与迭代优化构建感知设备优化部署策略：汇总感知设备量测值并计算状态估计值，再计算电压幅值、电压相角误差及其协方差矩阵，重复以上蒙特卡洛模拟多次，直至达到设定的蒙特卡洛模拟次数；进而计算电压幅值、电压相角状态估计误差合格率；判断合格率和量测布点数量是否满足要求，根据判断结果进行迭代计算，每次迭代在状态估计误差最大的前K个节点新增感知设备，直至迭代收敛，K为正整数；得到感知设备优化部署策略。本发明能指导配电网采集装置部署，降低感知设备投资成本。
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公开(公告)号：CN114968956A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210676051.0
申请日：2022-06-15
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F16/176 , G06F16/18 , G06F16/2455 , G06Q10/10 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电力人工智能平台模型多级协同方法、系统、设备及介质，包括：获取模型资源，得到待部署的模型；根据边端侧设备的类型及特点将待部署的模型进行模型优化、转换和封装，进行模型与设备的匹配；向边端侧传输模型资源，进行身份鉴别和服务类型校验，并将所述模型的运行指标参数通过物联管理平台发送至边端侧；根据边端侧对模型部署请求的校验结果部署模型。本发明提出了电力人工智能平台模型平台间、平台与边端侧的模型多级协同方法，实现模型资源服务目录、模型镜像或文件的协同共享，支撑电力专用模型的部署、更新、服务等，通过模型推理支撑电力智能化应用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114861906A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210423171.X
申请日：2022-04-21
Applicant: 天津大学 , 国网山东省电力公司 , 中国电力科学研究院有限公司
IPC: G06N3/08 , G06N3/04 , G06K9/62 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于神经架构搜索的轻量级多退出点模型的建立方法，包括如下步骤：搜集电网图像数据构建样本数据集，将样本数据集划分为训练集和测试集；以树形结构为基础，设计包括主干网络和分支分类器的多退出点模型架构；通过将若干种卷积神经网络进行剪裁并重新组合的方法构建搜索空间，基于图像分类任务以权衡模型分类精度和模型大小为目标建立目标函数；将训练集输入搜索空间中，利用策略梯度的强化学习算法对目标函数进行优化，以多退出点模型架构为基础进行训练获取多退出点模型。本发明能很好地权衡了搜索得到的神经网络的精度和参数大小，实现对电力边缘侧的图像分类模型的压缩。
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公开(公告)号：CN114757307A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210669062.6
申请日：2022-06-14
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种人工智能自动训练方法、系统、装置及存储介质，设计面向卷积神经网络、递归神经网络、图卷积神经网络等一系列网络搜索框架，设计电力模型结构相适应的基本操作子，探索可行的模型搜索策略，实现电网应用场景下多任务的自动化训练，降低人工智能模型开发难度，解决传统人工智能算法中特征选择、模型评价等依靠个人经验和繁琐耗时的问题，提高人工智能模型开发效率。本发明可面向调度、运检、安监等领域提供图像识别、视频分析、文本分析、语音识别等人工智能算法自动训练，构建电力输变电设备巡检缺陷故障识别、安全生产监控违规操作识别、电力实体识别等模型，支撑电力调度、运检、安监、营销等各业务人工智能应用。
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公开(公告)号：CN113992721A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111596001.3
申请日：2021-12-24
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
IPC: H04L67/12 , H04L67/566 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种智能终端管控方法、系统、设备及存储介质，包括：建立软件定义终端代理；通过软件定义终端代理进行物联管理平台、电力物联终端以及边缘侧应用程序之间的数据交互，该方法、系统、设备及存储介质能够有效解决电力系统不同平台之间出现的传输协议之间存在差异以及设备型号不兼容的问题。
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公开(公告)号：CN113806560A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111172149.4
申请日：2021-10-08
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力数据知识图生成方法及系统，所述电力数据知识图生成方法包括以下步骤：获取预选中电力专业的各业务系统的业务数据和数据模型；将业务数据转换为子图数据；获取各子图数据中各图节点的低维图表示向量；利用预训练好的节点连接预测模型，获得各子图数据中各图节点存在连接的概率；基于图节点的分类及存在连接的概率，更新子图数据内图节点间关系以及子图数据间图节点间关系，获得电力数据知识图。本发明能够根据模型预测的图节点连接概率来完成图数据间关联建立与修正，实现了电力多专业领域分散图数据的高效融合生成，提升了电力数据知识图表达的准确性。
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公开(公告)号：CN112907372A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110208894.3
申请日：2021-02-24
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于智能合约的分布式电源端对端交易方法及系统，结构简单，设计合理，准确方便，能够满足分布式电源随机性和波动性的特点需求，保证交易的灵活性和安全性。所述的方法包括，通过P2P能源交易网络，收集分布式电源端对端的交易信息；根据交易信息中的供需关系，得到分布式电源交易需求数据；通过预设的负荷校验智能合约和经济性约束智能合约中的至少一个，对分布式电源交易需求数据进行对应的电网负荷的安全性或经济性进行校验，得到校验后的电源交易需求数据；根据校验后的电源交易需求数据，通过预设的交易结算智能合约进行电力交易的市场结算和价值转移，得到电力交易数据，并将电力交易数据记录至区块链中。
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