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公开(公告)号：CN118445718A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410560723.0
申请日：2024-05-08
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/045 , H04B17/00 , G06F123/02
Abstract: 基于时空特征提取的电力通信光缆DAS信号事件识别方法，涉及分布式电力光纤传感信号识别技术领域，解决现有网络在进行DAS信号识别过程中，存在计算量大，识别性能不稳定且对时空特征相似事件存在识别混淆问题，本发明通过构建DAS信号光纤振动事件数据集；构建1DCNNs‑gMLP模型，采用DAS信号光纤振动事件数据集对1DCNNs‑gMLP模型进行训练；获得训练后的1DCNNs‑gMLP模型；并进行DAS信号识别。本发明通过充分提取时空信号的特征，建立起特征之间的依赖关系和全局性，以此提高DAS信号识别准确率，并且减少因时空特征相似导致事件识别混淆的问题。
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公开(公告)号：CN117390413B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202311355783.0
申请日：2023-10-19
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 分布式电力光纤振动信号降噪与时序特征提取的识别方法，涉及电力光纤信号处理领域，解决现有现有技术无法同时进行信号降噪并提取振动信号的时序特征，振动事件识别准确率低和误警率高的问题，本发明通过采集光纤振动事件的时空矩阵信号，并对信号进行裁剪，保留有效空间采样点的数据；然后对采样点的数据标记事件类型标签，构建光纤振动事件数据集；并根据光纤振动事件数据集构建ASVD模型并进行训练，并对训练后的ASVD模型进行测试，获得光纤振动事件的分类结果；本方法提高了模型在新应用场景下的泛化性和鲁棒性；增加了对振动信号时序状态特征的挖掘，进一步提升模型对多事件的区分能力。
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公开(公告)号：CN109412684B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201811321490.X
申请日：2018-11-07
Applicant: 东北电力大学
IPC: H04B10/032 , H04B10/079
Abstract: 一种城区电力光纤网在线监测及自动检测系统，涉及电力系统光纤通信领域，解决现有电力光纤监测方式监测设备成本高，监测设备繁多等问题，包括一个光纤网中心通信站点监测设备和L组变电站通信站点监测器件，对一个城区电力光纤网络的电力光纤线路进行在线监测；本发明在提高设备内元件共享程度降低监测成本基础上，同时监测通信站点的工作纤芯和备用纤芯，实现城区电力系统通信光纤网整网在线监测，根据光纤网扩建进行结构扩展，实现扩建后城区电力系统通信光纤网整网在线监测，在出现多光纤线路故障情况下实现故障线路自动检测，当光纤线路中光纤资源紧张，无需去变电站通信站点现场配置，实现监测模式远程切换。
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公开(公告)号：CN115759765B
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202211307301.X
申请日：2022-10-25
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/50 , H02J13/00
Abstract: 电力光传输网运行状态评估方法，涉及电力光传输网领域，为解决现有技术中评估指标体系的方法仅针对评估结果的计算，且在评估过程中仅根据评估指标特征设计相应评的估方法，评估方面单一以及评估效果差等问题，确定电力光传输网运行状态评估指标，计算获得所述状态评估指标组合权重，设计电力光传输网运行状态评估算法，完成对所述状态评估指标的评估。本发明根据网络规模、运行质量、管理因素下的三级指标特征设计模糊综合评价法、效用函数法以及可拓耦合评价法计算这三方面的评估结果，根据指标特征设计评估方法更加准确的体现每一指标的情况，使得评估结果与现实情况更加接近，计算运行状态评估结果便于运维管理人员整体把握网络状况。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117390413A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311355783.0
申请日：2023-10-19
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/24 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 分布式电力光纤振动信号降噪与时序特征提取的识别方法，涉及电力光纤信号处理领域，解决现有现有技术无法同时进行信号降噪并提取振动信号的时序特征，振动事件识别准确率低和误警率高的问题，本发明通过采集光纤振动事件的时空矩阵信号，并对信号进行裁剪，保留有效空间采样点的数据；然后对采样点的数据标记事件类型标签，构建光纤振动事件数据集；并根据光纤振动事件数据集构建ASVD模型并进行训练，并对训练后的ASVD模型进行测试，获得光纤振动事件的分类结果；本方法提高了模型在新应用场景下的泛化性和鲁棒性；增加了对振动信号时序状态特征的挖掘，进一步提升模型对多事件的区分能力。
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公开(公告)号：CN118445718B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202410560723.0
申请日：2024-05-08
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/045 , H04B17/00 , G06F123/02
Abstract: 基于时空特征提取的电力通信光缆DAS信号事件识别方法，涉及分布式电力光纤传感信号识别技术领域，解决现有网络在进行DAS信号识别过程中，存在计算量大，识别性能不稳定且对时空特征相似事件存在识别混淆问题，本发明通过构建DAS信号光纤振动事件数据集；构建1DCNNs‑gMLP模型，采用DAS信号光纤振动事件数据集对1DCNNs‑gMLP模型进行训练；获得训练后的1DCNNs‑gMLP模型；并进行DAS信号识别。本发明通过充分提取时空信号的特征，建立起特征之间的依赖关系和全局性，以此提高DAS信号识别准确率，并且减少因时空特征相似导致事件识别混淆的问题。
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公开(公告)号：CN109412684A
公开(公告)日：2019-03-01
申请号：CN201811321490.X
申请日：2018-11-07
Applicant: 东北电力大学
IPC: H04B10/032 , H04B10/079
Abstract: 一种城区电力光纤网在线监测及自动检测系统，涉及电力系统光纤通信领域，解决现有电力光纤监测方式监测设备成本高，监测设备繁多等问题，包括一个光纤网中心通信站点监测设备和L组变电站通信站点监测器件，对一个城区电力光纤网络的电力光纤线路进行在线监测；本发明在提高设备内元件共享程度降低监测成本基础上，同时监测通信站点的工作纤芯和备用纤芯，实现城区电力系统通信光纤网整网在线监测，根据光纤网扩建进行结构扩展，实现扩建后城区电力系统通信光纤网整网在线监测，在出现多光纤线路故障情况下实现故障线路自动检测，当光纤线路中光纤资源紧张，无需去变电站通信站点现场配置，实现监测模式远程切换。
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公开(公告)号：CN119341894A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411661435.0
申请日：2024-11-20
Applicant: 国家电网公司东北分部 , 东北电力大学
IPC: H04L41/0663 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , H04B3/54
Abstract: 本发明公开了一种电力通信网智能倒换方法及系统，属于通信技术与信息化技术领域，通过构建电力通信网历史数据库并定义系统初始值；采用Z‑score对历史数据进行标准化处理，计算各告警数据与故障类型之间的皮尔逊相关系数，筛选初始属性；利用小波神经网络模型对告警数据加权；采用改进的卷积神经网络进行故障诊断；采用改进的粒子群算法对故障点所在路径进行智能倒换，不仅提高了故障恢复速度，还使恢复后电力系统具有较强的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN115759765A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211307301.X
申请日：2022-10-25
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06Q10/0637 , G06Q50/30 , H02J13/00
Abstract: 电力光传输网运行状态评估方法，涉及电力光传输网领域，为解决现有技术中评估指标体系的方法仅针对评估结果的计算，且在评估过程中仅根据评估指标特征设计相应评的估方法，评估方面单一以及评估效果差等问题，确定电力光传输网运行状态评估指标，计算获得所述状态评估指标组合权重，设计电力光传输网运行状态评估算法，完成对所述状态评估指标的评估。本发明根据网络规模、运行质量、管理因素下的三级指标特征设计模糊综合评价法、效用函数法以及可拓耦合评价法计算这三方面的评估结果，根据指标特征设计评估方法更加准确的体现每一指标的情况，使得评估结果与现实情况更加接近，计算运行状态评估结果便于运维管理人员整体把握网络状况。
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