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公开(公告)号：CN111723677A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010459443.2
申请日：2020-05-27
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC: G06K9/00 , A61B5/0402 , G06Q10/06 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应阈值的小波去噪方法，包括下述步骤：(1)对染噪信号进行小波分解得到各层小波系数和最高层尺度系数；(2)通过迭代滤波获取各层小波系数自适应阈值；(3)利用卡方能量窗法从各层小波系数中提取脉冲对应系数；(4)将各层小波系数中非脉冲对应系数置零得到处理后小波系数；(5)利用处理后各层小波系数和最高层尺度系数重构得到去噪信号。
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公开(公告)号：CN112465136B
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202011142748.7
申请日：2020-10-22
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网新源控股有限公司 , 浙江仙居抽水蓄能有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 华中科技大学
IPC: G06N3/084 , G06N3/06 , G06N3/0464 , G06F16/903
Abstract: 本发明实施例提供一种水电机组劣化预测方法及系统，方法包括：根据采集到的稳态工况下水电机组工况参数与摆度数据，训练完成不同摆度的健康状态模型；计算不同机组部件的摆度劣化序列，并将所述不同部件摆度劣化序列进行融合得到融合劣化序列；对融合摆度劣化序列进行预测得到劣化趋势。本发明实施例提供的一种水电机组劣化预测方法及系统，分别对不同部件的摆度建立了健康状态模型，并计算得到了不同部件的融合劣化度，既可以反映不同部件的状态，更有利于全面的反映机组整体的劣化程度，并且利用门控循环单元神经网络对时间序列数据特征提取的优势以及深度神经网络较浅层网络更强的学习能力，使模型的预测精度更高。
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公开(公告)号：CN116760523A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202211291603.2
申请日：2022-10-19
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明提供一种面向抽水蓄能电站智能巡检的联邦学习隐私保护方法，包括如下步骤：S1：对参与联邦学习的设备本地训练得到的模型参数，使用基于阈值自适应的参数压缩方法进行压缩，选出与服务器通信的设备；S2：对步骤S1中与服务器通信的设备上传的本地模型参数增量，先使用基于多密钥RNS‑CKKS的加密方法进行加密，再上传给服务器；S3：服务器聚合步骤S2中设备上传的本地模型参数增量的密文得到全局模型参数增量的密文，并使用基于秘密共享的解密方法联合在线设备解密密文得到全局模型参数增量，传回给设备；S4：设备利用步骤S3中的全局模型参数增量恢复全局模型参数，进行下一轮的迭代学习。本发明将全同态加密技术与联邦学习相结合解决了现有技术中抽水蓄能电站智能巡检系统中各类物联网终端设备不够智能及巡检数据的隐私泄露问题，同时解决了将全同态加密方法应用到联邦学习中导致的系统开销大的问题。
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公开(公告)号：CN119041527A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202410972161.0
申请日：2024-07-19
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及一种泵站主动高效运行方法及泵站系统。其中一种泵站主动高效运行方法为：获取当前时刻泵站上、下游蓄水池的水位，以及各水泵机组的流量和输入功率；计算当前时刻各水泵机组的效率；若任一水泵机组的效率低于预设值，则基于上、下游蓄水池的当前时刻水位与上、下游蓄水池正常水位范围的关系确定闸门是否参与优化，以及参与泵站运行优化的闸门；若闸门参与优化，以各水泵机组流量、参与优化闸门的开度为决策变量，以△T时段后泵站等效效率最高为优化目标，确定各水泵机组的最优流量和参与优化闸门的最优开度；若闸门不参与优化，以各水泵机组流量为决策变量，以△T时段后泵站等效效率最高为优化目标，确定各水泵机组的最优流量。
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公开(公告)号：CN111723677B
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202010459443.2
申请日：2020-05-27
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应阈值的小波去噪方法，包括下述步骤：(1)对染噪信号进行小波分解得到各层小波系数和最高层尺度系数；(2)通过迭代滤波获取各层小波系数自适应阈值；(3)利用卡方能量窗法从各层小波系数中提取脉冲对应系数；(4)将各层小波系数中非脉冲对应系数置零得到处理后小波系数；(5)利用处理后各层小波系数和最高层尺度系数重构得到去噪信号。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111076962B
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202010003961.3
申请日：2020-01-03
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开一种面向智慧水电厂的机电设备故障诊断方法，简称双向诊断方法。正向诊断，基于健康特征模型的诊断方向，调用数据库中的健康特征模型；逆向诊断，基于故障规则样本专家知识库的诊断方向，调用数据库中的故障树(FTA)模型。通过内部程序算法，实现故障特征提取、主成分分析以及模式匹配功能，完成机电设备的故障诊断。双向诊断方法充分利用机电设备的特征参数、测点数据、专家知识库，对机电设备的状态和故障进行识别、诊断，为用户检修决策提供技术依据。该发明充分利用工业大数据，满足智慧水电厂机电设备智能制造的要求，逻辑推理机制智能先进，诊断准确程度高。
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公开(公告)号：CN113792370A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111108413.8
申请日：2021-09-22
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06T17/10 , G06T17/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明涉及一种老电站改造施工4D模拟及优化方法、装置、存储介质及设备。适用于老电站施工改造领域。本发明所采用的技术方案是：一种老电站改造施工4D模拟及优化方法，其特征在于：获取改造对象的点云模型及改造的施工进度计划；基于点云模型构建改造对象的BIM模型，BIM模型由若干采用BIM单体化建模形成的单体化模型组成，单体化建模的单体化颗粒度需要根据施工进度计划进行单体化；将BIM模型中的单体化模型与施工进度计划中的施工任务通过4D编码进行配对；将配对完成的单体化模型和施工进度计划导入施工仿真软件进行施工仿真，并通过BIM模型仿真展示施工过程。所述点云模型由激光扫描获取的改造对象点云数据经去噪、配准、拼接处理获得。
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公开(公告)号：CN112651290A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011142739.8
申请日：2020-10-22
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网新源控股有限公司 , 浙江仙居抽水蓄能有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明实施例提供一种水电机组振动趋势预测方法和系统，方法包括：采集水电机组的原始信号特征集；基于最大信息系数(MIC)分析各本征模态分量与环境变量的相关性，提取相关性大于预设相关度阈值的环境变量作为各本征模态分量的环境特征；将每个本征模态分量及对应的环境特征构成特征输入序列，将特征输入序列按时间顺序作为神经网络的输入，进行神经网络训练，得到振动趋势预测模型；将当前待预测水电机组的每个本征模态分量及对应的环境特征构成特征输入向量，输入至振动趋势预测模型进行预测，并将所有预测结果进行融合得到水电机组的未来趋势预测值,大大提高了振动趋势预测结果的精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN116800453A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202211282911.9
申请日：2022-10-19
Applicant: 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC: H04L9/40 , H04L41/16 , G06N3/096 , G06N3/0499 , G06F18/24 , G06F18/22 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于模型迁移的智能抽水蓄能电站在线入侵检测方法，包括如下步骤：S1：采用NSL‑KDD数据集作为实验数据并对该数据集进行数据预处理；S2：构建入侵检测源域离线模块，并利用经步骤S1预处理的数据完成对入侵检测源域离线模块的训练；S3：构建目标域在线入侵检测模块，并使用步骤S2收敛的入侵检测源域离线模块利用迁移学习初始化目标域在线入侵检测模块，并当新数据到来时利用在线学习的方法进行实时更新从而实现对新攻击的检测，提高训练效率。本发明将迁移学习与在线学习结合构建基于迁移学习的在线入侵检测方法显著提高了模型的训练效率以及对新型攻击的检测率，在解决现有相关技术训练效率低的同时也克服了数据匮乏的问题。
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公开(公告)号：CN112798949A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011141064.5
申请日：2020-10-22
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网新源控股有限公司 , 浙江仙居抽水蓄能有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 华中科技大学
Abstract: 本发明实施例提供一种抽水蓄能机组发电机温度预警方法和系统，结合最大信息系数(MIC)，在保证低运算量的同时，能够发现特征之间非线性关系，具有良好的普适性和公平性。建立的Attention‑TCN模型对特征具有自适应功能，Attention机制在训练过程中、可为每个样本动态分配一个权重，与传统对特征确定权重的方法相比更加灵活、实际，结合TCN参数少、准确性好的特点，建立的模型更加精确，能有效减少预测误差异常的概率。通过分析误差序列的偏态与峰度预警，与传统的取误差最大值、根据经验设置报警阈值等方法相比更加客观，具有良好的可解释性，兼顾灵敏性与可靠性，计算量较小，保证了预警的实时性。
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