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公开(公告)号：CN106656637A
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201710101634.X
申请日：2017-02-24
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 北京邮电大学 , 国家电网公司
IPC分类号： H04L12/24
摘要： 本发明实施例提供了一种异常检测方法及装置，方法包括：获得电网系统的目标时间序列数据，并将目标时间序列数据转换成第一矩阵；将第一矩阵输入到预先训练得到的编解码模型中，获得第二矩阵，计算第二矩阵相对于所述第一矩阵的第一误差，并在第一误差超出预设的误差范围时，确定目标时间序列数据为异常序列数据。应用本发明实施例，利用预先训练得到的编解码模型检测异常，减少了电力系统异常检测工作中的人工工作量，提高了异常检测效率。
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公开(公告)号：CN106023185A
公开(公告)日：2016-10-12
申请号：CN201610323911.7
申请日：2016-05-16
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
IPC分类号： G06T7/00
CPC分类号： G06T7/001 , G06T2207/10032 , G06T2207/20182 , G06T2207/20201
摘要： 本发明公开了一种输电设备故障诊断方法，包括以下步骤：A：建立输电网设备正常图谱库，输电网设备包括输电导线、金具和绝缘子；B：采集输电网设备运行图像，对采集到的输电网设备运行图像进行预处理并进行图像特征提取；C：通过图像对比模块，利用采集到的输电网设备运行图像与输电网设备正常图谱库中的图像，分析输电网设备运行图像中输电网设备所发生的变化和缺陷特征，与输电网设备正常图谱库中设备正常状态下的图谱差别，对输电网设备进行故障辨识诊断。本发明能够通过结构模板分析与缺陷特征模式匹配相结合的方法，及时发现输电线路可能存在的故障隐患，大幅降低故障判决误差。
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公开(公告)号：CN103905450A
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201410133238.1
申请日：2014-04-03
申请人： 国家电网公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种智能电网嵌入式设备网络检测评估系统，包括专用网络安全检测设备、影子机和电力系统安全监控中心；专用网络安全检测设备对各类网络数据包进行分析过滤；影子机对嵌入式系统在受到网络攻击时其网络状态和主机状态变化进行检测，并将网络状态及主机状态信息发送至电力系统安全监控中心；电力系统安全监控中心通过基于平台配置属性度量、平台运行属性度量和用户认证属性度量进行的多维度属性综合度量，得出安全检测结果。本发明能够利用影子机在不影响嵌入式系统正常工作的情况下，快速准确地对已知或未知的电力系统网络攻击进行实时动态的安全检测和评估。
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公开(公告)号：CN114266720B
公开(公告)日：2024-04-23
申请号：CN202111313824.0
申请日：2021-11-08
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 田杨阳 , 郭志民 , 刘昊 , 袁少光 , 毛万登 , 高小伟 , 赵健 , 刘善峰 , 贺翔 , 张小斐 , 赵慧彤 , 魏小钊 , 万迪名 , 耿俊成 , 梁允 , 黎维彬 , 高松鹤
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 基于混合神经网络的电力导线故障检测方法及系统，首先根据损坏的电力导线所处地域建立损坏严重性指标，然后采集各个地域损坏的电力导线图像以及未损坏的电力导线图像并对采集的图像进行增广，并对所采集的图像已经增广的图像进行标签设置，构建混合神经网络模型并进行训练，最后实时采集电力导线图像输入至训练好的混合神经网络模型中进行判定。本发明基于混合神经网络的电力导线故障检测模型能够提取各类损坏和未损坏的电力线图像的图像特征并进行分类。本发明的混合神经网络优于现有技术，可使得分类识别率高达95.57％。
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公开(公告)号：CN117081149A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311040669.9
申请日：2023-08-17
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 胡誉蓉 , 张伟剑 , 李强 , 刘昊 , 魏小钊 , 武警 , 狄立 , 王棨 , 李哲 , 郭志民 , 贺翔 , 赵健 , 席晟哲 , 耿俊成 , 李江仓 , 罗德林 , 许泰峰 , 李天涛 , 马子航 , 谢富平
摘要： 本申请涉及一种分布式能源的层级控制方法，包括底层控制逻辑、次级控制逻辑、顶层控制逻辑；底层控制逻辑：使用下垂控制方法，通过对频率的改变调节有功功率的输出，对电压幅值的改变调节无功功率的输出，输出功率满足下垂控制所需的P—f和Q—U解耦；次级控制逻辑：次级控制补偿底层控制产生的电压与频率偏差；顶层控制逻辑：顶层控制对并网模式下的微电网进行潮流控制；当分布式能源孤岛运行时，次级控制输入的参考频率f*与参考电压U*即为分布式能源频率与PCC电压；当分布式能源转为并网运行时，顶层控制通过PI控制过程调节分布式能源输出频率和电压，使分布式能源输出频率和电压与PCC频率和电压相等。
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公开(公告)号：CN114882381A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210322058.2
申请日：2022-03-29
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 郭志民 , 卢明 , 李哲 , 郑伟 , 田杨阳 , 毛万登 , 毛文涛 , 刘善峰 , 袁少光 , 梁允 , 刘昊 , 张焕龙 , 贺翔 , 赵健 , 耿俊成 , 魏小钊 , 张璐 , 庞凯 , 齐企业
IPC分类号： G06V20/17 , G06V20/62 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 一种基于轻量级YOLOv3的输电设备表盘状态识别方法，包括以下步骤：无人机巡检获取表盘图像数据；对获取到的表盘图像数据进行整理和标注，并将其划分训练集、测试集以及验证集；构建轻量型YOLOv3模型并进行训练，得到表盘检测模型进行表盘检测，得到检测出的表盘图像；构建分类模型训练数据集，利用分类模型训练数据集对基于MobileNetv2的分类模型进行训练，得到二分类模型；将无人机巡检采集到的待测表盘图像依次通过训练后的表盘检测模型和二分类模型，实现对图像中的破损表盘识别。本发明通过对待检测表盘分两步进行检测，先检测出仪表区域再检测仪表状态，提高了检测速度和准确率，还能够根据不同模型的需求选择训练数据，在较低成本下实现对模型的充分训练。
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公开(公告)号：CN108776869B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN201810577646.4
申请日：2018-06-07
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
摘要： 一种基于智能电表大数据的台区变压器三相不平衡治理方法。首先，从用电信息采集系统提取台区变压器及其所属用户智能电表电压序列数据、电流序列数据；接着，计算每个用户与台区变压器A、B、C三相电压序列数据之间相关系数，识别每个用户的相序；然后，基于遗传算法搜寻一种最优的台区用户相序组合以使该台区变压器三相不平衡度最小。配电运维检修人员可以根据上述最优的台区用户相序组合精准地调整用户相序以降低台区变压器三相不平衡度，有效解决了单依靠人工经验调整用户相序效果差、工作效率低、成本高问题。
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公开(公告)号：CN112906769A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110154390.8
申请日：2021-02-04
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
摘要： 基于CycleGAN的输变电设备图像缺陷样本增广方法，包括以下步骤：1、对无人机巡检获取的影像进行标注，根据标注文件将原始影像大图切分出正常部件图片以及缺陷部件图片，并且记录相关的文件信息；2、将正常部件图片以及缺陷部件图片作为训练集输入到CycleGAN进行模型训练，训练得到的CycleGAN模型用来将正常部件图片风格迁移为人工缺陷部件图片；3、根据记录的相关文件信息，将人工缺陷部件图片采用不同的方法融合到原始正常影像大图中；4、依据记录的信息更新标注文件，从而得到了扩充后的带标注文件的数据集。相对常规方法增广和本本方法在缺陷样本数量不足的情况下，增广的缺陷样本集能够将目标检测模型的精度提升2～3％，优于常规数据增强方法。
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公开(公告)号：CN108183475B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201711444626.1
申请日：2017-12-27
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学 , 国家电网公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明实施例提供了一种低压配电网拓扑重构方法及装置，其中方法包括：根据各母线的时序电压，以及Lasso算法的线性回归方程确定各母线的关联关系向量；将各母线的关联关系向量组合成相关系数矩阵，通过“and”规则确定相关系数矩阵的目标相关系数矩阵；当Lasso算法不满足充分条件时，通过预设函数关系确定电压矩阵的判断矩阵；确定判断矩阵中大于0的元素所在位置，并修改目标相关系数矩阵中对应位置的元素为0；将修改后的目标相关系数矩阵中非0的元素位置对应的母线，确定为台区中直接相连的母线。本发明实施例实现了修正Lasso算法的计算过程较更加简便，以及使用修正后得到的矩阵建立的网络拓扑图模型准确度更高。
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公开(公告)号：CN108776869A
公开(公告)日：2018-11-09
申请号：CN201810577646.4
申请日：2018-06-07
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
摘要： 一种基于智能电表大数据分析的台区变压器三相不平衡治理方法。首先，从用电信息采集系统提取台区变压器及其所属用户智能电表电压序列数据、电流序列数据；接着，计算每个用户与台区变压器A、B、C三相电压序列数据之间相关系数，识别每个用户的相序；然后，基于遗传算法搜寻一种最优的台区用户相序组合以使该台区变压器三相不平衡度最小。配电运维检修人员可以根据上述最优的台区用户相序组合精准地调整用户相序以降低台区变压器三相不平衡度，有效解决了单依靠人工经验调整用户相序效果差、工作效率低、成本高问题。
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