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公开(公告)号:CN117540630A
公开(公告)日:2024-02-09
申请号:CN202311490743.7
申请日:2023-11-10
申请人: 中国长江电力股份有限公司 , 河海大学
IPC分类号: G06F30/27 , G06F18/10 , G06F18/23213 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G01S13/95 , G01S7/41 , G01W1/14
摘要: 本发明公开了一种主动微波去噪的山区雨强反演方法,包括:搭建微波链路,平稳运行一段时间后收集各种天气条件下的微波接受信号;将预处理后的微波衰减按进行聚类辛几何模态分解,比较不同组信号,剔除相似成分,得到由风、雾导致衰减的两组衰减时频图;将两组时频图分别按照8:2分为训练集、验证集,将训练集数据输入LM‑BP神经网络训练得到t‑1时刻和t时刻分解风、雾衰减图像频谱和相位与t+1时刻衰减图像频谱和相位的对应关系,利用验证集验证。本发明充分利用毫米波雷达全向发射信号的特性,结合雨衰减特性反演雨强,弥补现有单发单收链路的不足。本发明利用主动微波消除山区微波链路收到的风、雾干扰,弥补现有基础衰减消除方式的不足。
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公开(公告)号:CN118963956A
公开(公告)日:2024-11-15
申请号:CN202411084749.9
申请日:2024-08-08
申请人: 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号: G06F9/48 , G06F9/50 , G06N5/01 , G06F18/211 , G06F18/241
摘要: 本发明公开了一种基于云计算的数据交互调度平台,涉及数据调度技术领域,包括:收集历史数据和实时数据,对数据进行预处理;基于预处理后的数据,获取数据任务,基于任务指标,计算数据的传输需求,对数据的传输需求进行预测;基于数据预测结果,计算当前设备负载量,对数据进行优先级的划分;基于优先级的划分,使数据进行交互调度。本发明通过建立数据需求预测模型,从而能实时对数据的传输需求进行预测,基于数据传输需求预测量与设备的初始化性能,计算设备的负载指标,根据所有的设备的负载指标设置数据的初始优先级,从而导致优先级的划分更加方便与准确,且数据的交互调度准确率较高,不容易产生调度错误,带来更好的使用前景。
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公开(公告)号:CN118427048A
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202410374390.2
申请日:2024-03-29
申请人: 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号: G06F11/32 , G06F40/284 , G06F18/243 , G06F18/2415 , G06F18/2413 , G06F18/15
摘要: 本申请公开了一种基于大数据的告警信息处理方法及系统,包括:从预设的大数据系统的知识库中获取历史告警文本;基于历史告警文本,利用word2vec提取特征向量;以各特征信息作为分裂节点,以历史告警文本对应的历史决策记录作为叶子节点训练决策树,以及利用历史告警文本的特征向量训练告警分类模型;获取当前告警信息的告警信息文本;将告警信息文本的特征向量输入训练的告警分类模型,输出属于各告警类型的概率;选取概率大于预设概率阈值的至少一个告警类型;将相应的历史告警文本输入训练好的决策树,输出决策记录。本申请用以解决业务系统告警信息的决策结果之间的通用性不高,导致对告警信息进行分析和决策的效率低的问题。
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公开(公告)号:CN117235568A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202311097970.3
申请日:2023-08-29
申请人: 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号: G06F18/24 , G06F16/903 , G06Q10/20 , G08B21/18
摘要: 一种基于大数据分析的故障预警方法,包括:预先基于历史数据确定任一设备故障后的故障影响范围,以构建出多设备组成的拓扑关系网;将中控机与各设备进行通信连接,并在中控机本地维护所述拓扑关系网;通过中控机接收设备故障信息,其中,设备故障信息中携带有发生故障的设备的标识信息;在中控机本地基于所述维护的拓扑关系网以及故障的标识信息确定故障影响范围;基于所确定的故障影响范围生成故障预警通知。本申请的方法能够降低人力物力消耗,实现及时进行设备预警,尤其适用于设备诸多的场景。
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公开(公告)号:CN117312910A
公开(公告)日:2023-12-29
申请号:CN202311189069.9
申请日:2023-09-15
申请人: 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号: G06F18/24 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06N3/0895 , G06N3/09
摘要: 基于元学习的长江干流异常水位数据识别方法,包括:步骤1:基于FCM异常值检测模型识别异常水位数据;步骤2:基于元学习MAML模型,将元学习任务分为元训练任务和元测试任务;步骤3:元训练任务阶段,设计多个任务训练FCM异常值检测模型得到FCM异常值检测模型初始化参数θ;步骤4:元测试任务阶段,通过支持集数据对FCM聚类模型初始化参数θ进行微调,用来预测查询集节点类别,检测节点是否异常。本发明一种基于元学习的长江干流异常水位数据识别方法,能够基于少数几个站点的水位数据,即可训练出一个可适用于其他站点水位数据的异常识别模型,且能够体现出较好识别效果,体现出模型较强的泛化能力。
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公开(公告)号:CN118520396A
公开(公告)日:2024-08-20
申请号:CN202410632718.6
申请日:2024-05-21
申请人: 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/21 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种基于多尺度时间卷积网络和季节性分解的异常检测方法,该方法结合了多尺度时间卷积网络和季节性分解,采用季节性分解技术,将时间序列数据分解为趋势、季节性和残差三个部分,然后通过自适应多尺度时间卷积网络ASTCN模型进行异常检测;该方法克服了现有技术的局限性,不仅提升了时间序列数据的预处理和特征理解能力,也显著增强了异常检测的准确性和灵敏度,提高了异常检测的准确性和可靠性,从而可以更全面地分析数据的特征,提高异常检测的性能和效果。
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公开(公告)号:CN118228123A
公开(公告)日:2024-06-21
申请号:CN202410407174.3
申请日:2024-04-07
申请人: 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号: G06F18/2411 , G06F18/243 , G06F18/214 , G06N20/10
摘要: 一种基于类别划分的多特征自适应异常水位数据识别方法,包括以下步骤:步骤1:按照分钟进行不同站点的水位数据采集;步骤2:将不同站点的水位数据集Y为两类,分别为训练数据集据YTrain和测试数据集YTest;步骤3:对训练数据集YTrain通过SVM算法进行分类模型训练;步骤4:采用随机森林进行训练,得到随机森林模型MRF;步骤5:对于步骤3中的非周期性数据集YNOCyele,设定异常阈值ZMAX和ZMIN;步骤6:对于待进行异常判断的数据X,使用MSVM进行判断,得到Xftr;步骤7:判断是否为正常数据;步骤8:判断数据是否为异常数据,本发明较好的应用了数据周期性的特点,首先对数据进行分类,非周期性数据按照已经设置好的阈值,直接进行相应的判断;周期性数据则通过模型进行相应的识别。
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公开(公告)号:CN117634758A
公开(公告)日:2024-03-01
申请号:CN202311307322.6
申请日:2023-10-10
申请人: 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q50/26
摘要: 本发明提供一种基于TOGAF的梯级水库调度系统的顶层架构设计方法,包括如下步骤:S1、获取对梯级水库调度系统相关现状进行调研的数据;S2、基于调研的数据,识别领域对象,分析各个层次的领域对象关联关系,建立领域模型;S3、根据调研的数据和领域模型,对梯级水库调度系统顶层架构进行设计,顶层架构包括业务架构、数据架构、应用架构和技术架构;S4、基于系统顶层架构进行系统建设和维护模式,输出建设路线图。该方法能够实现从业务视角到系统视角的整体设计,完善梯级水库调度系统建设,提高水资源管理的效率和质量。
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公开(公告)号:CN117252553A
公开(公告)日:2023-12-19
申请号:CN202311315308.0
申请日:2023-10-11
申请人: 中国长江电力股份有限公司 , 湖北亿立能科技股份有限公司
摘要: 本发明提供一种水文信息管理系统,包括云端平台和多个设备终端,云端平台包括接收端、数据层、服务层和标准库,实现对不同RTU厂商的水文数据的统一管理。本发明针对各职能单位水文测验设备多样、通讯协议不同、集成接入繁琐、设备在线状态难于诊断等问题,构建统一的水文信息管理系统,便捷整合基础感知控制设备资源,实现数据的高效传输,防止数据的丢失、重传,最终实现“链路切换自动化、协议解析通用化、参数调节动态化、健康检查智能化”,为上层业务系统开发提供基础支撑。
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公开(公告)号:CN118916621A
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202411265070.X
申请日:2024-09-10
申请人: 中国长江电力股份有限公司 , 南京南瑞水利水电科技有限公司
IPC分类号: G06F18/15 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06F123/02
摘要: 本申请公开了一种基于流域梯级调度系统的时序数据缺失补全方法及系统,涉及数据处理技术,包括:顺序获取梯级流域各子流域的水量监测数据;以及,获取各子流域坝前的流域视频监测数据;检测水量监测数据中的异常数据,并确定异常数据的异常时间区间;从对应的流域视频监测数据中截取所确定的异常时间区间的图像数据;基于所截取的图像数据,利用预先训练的水域局部图生成模型,生成与检测点区域关联的多张局部图像;根据多张局部图像,确定检测点区域的水量模拟数据;根据水量模拟数据中的最值对异常时间区间的异常数据进行补全。本申请的方法结合流域的监控数据,在不改动现有的硬件条件的情况下,实现对水情时序数据的补全。
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