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公开(公告)号：CN113094516A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110457666.X
申请日：2021-04-27
申请人： 东南大学 , 国网江苏省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于多源数据融合的电网监控领域知识图谱构建方法，包括如下步骤：(1)基于电网拓扑结构，构建基础的设备知识图谱；(2)基于电网监控业务的需求，确定需要补充的实体类别和数据的来源；(3)获取所需数据后，确定这些数据是作为图谱的节点、边还是属性值；(4)确定好各数据在图谱中的所属类别后，将数据存储到Neo4j图数据库中，形成的多源数据融合设备知识图谱。本发明在以往设备知识图谱的基础上融入了多源的数据，提高了图谱的覆盖率和应用范围。
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公开(公告)号：CN110322135A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910563097.X
申请日：2019-06-26
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司
摘要： 本发明公开了一种电网设备安全运行状态的实时监控方法及系统，所述方法包括以下步骤：基于历史设备运行数据训练设备评价模型；基于设备运行数据及设备评价模型计算设备间的相对评价；推送设备相对性安全运行状态评价结果。本发明通过构建多级评价指标来形成电网设备的实时评价体系，弥补了运检状态评价时效性低的不足；本发明以电网监控人员具有的历史经验为基础，采用SVM算法并构建实时评价模型，减少了监控人员人工判定风险设备的劳动量，并提升了评价结果的可靠性，有助于提升电网的安全运行水平。
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公开(公告)号：CN110336375A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910563870.2
申请日：2019-06-26
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 河海大学
摘要： 本发明实施例公开一种电网监控告警信息的处理方法及系统。该方法包括监控告警信息的对象化映射，实现对海量监控告警信息的属性化和规范化表达；基于规范后的监控告警信息对象，构建监控告警事件的典型特征，在此基础上定义初步的监控告警事件规则；采用聚类分析和关联挖掘对定义的监控告警事件规则进行循环自学习、校核，更新形成优化后的监控告警事件规则；根据监控告警事件规则，将监控告警信息归并成监控告警事件，并推送至调控人机交互界面，进行告警事件的显示、处置和闭环。本发明实施例提供的技术方案通过对监控告警信息的事件化处理，提高监控业务的处置效率和规范性。
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公开(公告)号：CN109767062A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811494581.3
申请日：2018-12-07
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
摘要： 本发明涉及一种电网任务处置方案的动态生成方法，属于任务排序技术领域。该方法步骤如下，1）接收基于告警事件生成的至少一个任务；2）基于所述任务所需处置步骤将任务拆分成多个独立的单元，并根据各单元所对应步骤之间的关联性进行关联合并成为新的单元；3）对经过步骤2）处理后的单元进行可量化的属性拆分，得到各单元的属性集合，并计算各属性集合到典型样本的欧氏距离，并将各属性集合所对应单元分别划分到与其距离最近的典型样本分组中，以此划分各单元的不同处理危机程度，优先处置危急的单元，其次处置紧急的单元，最后处置一般的单元。该方法能够极大程度的降低监控业务事件的分析复杂度，提高监控业务事件的运行效率。
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公开(公告)号：CN109754159A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811500344.3
申请日：2018-12-07
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
摘要： 本发明提供了一种电网运行日志的信息提取方法及系统，该方法包括：（1）获取待提取的特定标签，并将待提取的特定标签转换为待提取的特定标签词向量；以及，获取多个电网运行日志，并从每个电网运行日志中提取多个词向量；（2）将待提取的特定标签词向量以及从多个电网运行日志提取的多个词向量输入至语义提取模型，得到与待提取的特定标签重叠率超过预设阈值的至少一个词向量；（3）将至少一个词向量输入至分类模型中，得到至少一个词向量分别对应的电网运行日志的标签类型；（4）基于至少一个词向量分别对应的电网运行日志的标签类型，确定与待提取的特定标签对应的电网运行日志。本发明方法提高了工作人员从电网运行日志中提取信息的效率。
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公开(公告)号：CN110336375B
公开(公告)日：2022-10-04
申请号：CN201910563870.2
申请日：2019-06-26
申请人： 国网江苏省电力有限公司 , 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司 , 河海大学
摘要： 本发明实施例公开一种电网监控告警信息的处理方法及系统。该方法包括监控告警信息的对象化映射，实现对海量监控告警信息的属性化和规范化表达；基于规范后的监控告警信息对象，构建监控告警事件的典型特征，在此基础上定义初步的监控告警事件规则；采用聚类分析和关联挖掘对定义的监控告警事件规则进行循环自学习、校核，更新形成优化后的监控告警事件规则；根据监控告警事件规则，将监控告警信息归并成监控告警事件，并推送至调控人机交互界面，进行告警事件的显示、处置和闭环。本发明实施例提供的技术方案通过对监控告警信息的事件化处理，提高监控业务的处置效率和规范性。
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公开(公告)号：CN110245168B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201910535073.3
申请日：2019-06-20
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/2458 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种提取电网历史告警中异常事件特征信号的方法及系统，所述方法包括以下步骤：提取历史告警数据；预处理历史告警数据；基于预处理后的历史告警数据划分事件窗口；事件窗口分类；挖掘核心信号；筛选核心信号的关联信号，与核心信号一起构成电网异常事件特征信号集。本发明通过提取电网运行的历史告警数据，分析不同线路分闸、线路闪断、线路重合闸失败三个应用场景下的信号关联关系；基于关联规则挖掘算法从候选事件窗中提取核心信号集，并通过关联度、提升度计算寻找与核心信号密切相关的其他信号，构成电网异常事件发生时的特征信号集。为电网运行自动化监控，告警信号事件化归纳提供了技术支持。
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公开(公告)号：CN109767062B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201811494581.3
申请日：2018-12-07
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
摘要： 本发明涉及一种电网任务处置方案的动态生成方法，属于任务排序技术领域。该方法步骤如下，1）接收基于告警事件生成的至少一个任务；2）基于所述任务所需处置步骤将任务拆分成多个独立的单元，并根据各单元所对应步骤之间的关联性进行关联合并成为新的单元；3）对经过步骤2）处理后的单元进行可量化的属性拆分，得到各单元的属性集合，并计算各属性集合到典型样本的欧氏距离，并将各属性集合所对应单元分别划分到与其距离最近的典型样本分组中，以此划分各单元的不同处理危机程度，优先处置危急的单元，其次处置紧急的单元，最后处置一般的单元。该方法能够极大程度的降低监控业务事件的分析复杂度，提高监控业务事件的运行效率。
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公开(公告)号：CN109754159B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN201811500344.3
申请日：2018-12-07
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
摘要： 本发明提供了一种电网运行日志的信息提取方法及系统，该方法包括：（1）获取待提取的特定标签，并将待提取的特定标签转换为待提取的特定标签词向量；以及，获取多个电网运行日志，并从每个电网运行日志中提取多个词向量；（2）将待提取的特定标签词向量以及从多个电网运行日志提取的多个词向量输入至语义提取模型，得到与待提取的特定标签重叠率超过预设阈值的至少一个词向量；（3）将至少一个词向量输入至分类模型中，得到至少一个词向量分别对应的电网运行日志的标签类型；（4）基于至少一个词向量分别对应的电网运行日志的标签类型，确定与待提取的特定标签对应的电网运行日志。本发明方法提高了工作人员从电网运行日志中提取信息的效率。
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公开(公告)号：CN110321555A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910500737.2
申请日：2019-06-11
申请人： 国网江苏省电力有限公司南京供电分公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
摘要： 本发明提供一种基于循环神经网络模型的电网信号分类方法，该方法根据电网中信号的特点形成词典，对电网运行中的历史样本数据进行分词预处理，利用无监督学习的聚类算法对数据样本进行聚类，并根据聚类后的数据集的特点标记标签；将分词预处理后的样本数据利用双向循环神经网络进行建模，得到预测标签；将标签标注后的数据集与经过循环神经网络模型分类得到的数据标签数据集进行比较，计算出准确率，验证模型建立效果；最后将电网运行中的实时信号数据输入训练好的循环神经网络模型，得到分类结果。该方法可以有效解决信号分类过程中文本信号部分缺失的问题，分类的准确性高。
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