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公开(公告)号：CN108805166A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810415434.6
申请日：2018-05-03
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明实施例提供了一种建立图像分类神经网络模型及图像分类方法、装置，该建立图像分类神经网络模型的方法中，首先获取包含已分类图像的训练集，然后根据密集连接卷积神经网络模型的密集块中各卷积层之间的距离，确定输入密集块中各卷积层的特征图的数量，形成第二密集连接卷积神经网络模型，并使用训练集对该第二密集连接卷积神经网络模型进行训练，生成图像分类神经网络模型，然后使用该图像分类神经网络模型对待分类图像数据进行分类。本发明实施例降低了图像分类过程中的网络参数量。
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公开(公告)号：CN108805166B
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201810415434.6
申请日：2018-05-03
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明实施例提供了一种建立图像分类神经网络模型及图像分类方法、装置，该建立图像分类神经网络模型的方法中，首先获取包含已分类图像的训练集，然后根据密集连接卷积神经网络模型的密集块中各卷积层之间的距离，确定输入密集块中各卷积层的特征图的数量，形成第二密集连接卷积神经网络模型，并使用训练集对该第二密集连接卷积神经网络模型进行训练，生成图像分类神经网络模型，然后使用该图像分类神经网络模型对待分类图像数据进行分类。本发明实施例降低了图像分类过程中的网络参数量。
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公开(公告)号：CN108664682A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201711233113.6
申请日：2017-11-30
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司青岛供电公司 , 国家电网公司
摘要： 本发明提供一种变压器顶层油温的预测方法及其系统，包括：基于历史气象数据、历史油温数据及历史负荷数据，建立变压器顶层油温的线性回归分析模型；基于历史负荷数据，建立带有气象和日期属性的负荷预测模型；基于负荷预测模型与气象预报信息，确定变压器未来时长内的负荷预测值；基于线性回归分析模型预测和变压器未来时长内的负荷预测值，预测变压器未来时长内的最高油温。本发明构建的变压器顶层油温预测模型，实现短期油温预警分析，为变压器状态检修和事故预防提供参考。
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公开(公告)号：CN108663501A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201711229306.4
申请日：2017-11-29
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司青岛供电公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G01N33/28
摘要： 本发明提供了一种变压器油中溶解气体浓度预测方法和系统，包括：获取变压器的各特征气体浓度、油温和负荷数据的历史数据；对各特征气体浓度之间以及特征气体浓度与油温、负荷之间进行相关性分析，并建立变压器油中溶解气体浓度预测模型；以当前时刻与预测目标特征气体的相关性大于预设阈值的相关特征气体浓度、油温和负荷数据作为输入变量，输入所述变压器油中溶解气体浓度预测模型，得到目标特征气体未来时刻的浓度预测值。该方法和系统能挖掘出与待预测选定气体相关性较大的因素作为输入变量，建立变压器油中溶解气体浓度预测模型，能够准确预测变压器各特征气体浓度，提升对变压器的掌控能力。
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公开(公告)号：CN108152612A
公开(公告)日：2018-06-12
申请号：CN201711180964.9
申请日：2017-11-23
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G01R31/00
CPC分类号： G01R31/00
摘要： 本发明提供了一种变压器故障预测方法、装置、终端及可读存储介质，其中，该方法包括：根据采集到的变压器油中溶解的特征气体的历史浓度和历史电气参数建立特征气体的浓度预测模型；利用浓度预测模型对采集到的特征气体的当前浓度和当前电气参数进行处理，得到特征气体的下一时刻浓度；根据特征气体的下一时刻浓度进行故障预测，得到预测故障类型。这种故障预测方法首先分析油溶气体间以及油溶气体和其它电气参数的关联关系，之后建立每一油溶气体基于其它气体和电气参数的浓度预测模型，通过浓度预测模型预测未来任意时刻变压器油溶气体浓度，根据油溶气体浓度进行故障预测，提高了变压器故障预测的精确度。
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公开(公告)号：CN108663582A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201711233114.0
申请日：2017-11-30
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司青岛供电公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G01R31/00
摘要： 本发明提供一种变压器的故障诊断方法及系统，包括：选取包含变压器油中溶解特征气体的变压器故障案例，建立变压器的故障案例库；基于变压器的故障案例库，确定训练样本集和测试样本集；基于训练样本集和测试样本集建立故障判别决策树，并对决策树进行修剪优化，得到变压器故障诊断分析模型；变压器故障案例包括：变压器油中溶解特征气体的类型、溶解特征气体的数值及所述变压器的设备状态类型。本发明基于样本集对决策树进行修剪优化，得到的故障诊断分析模型能够及时发现变压器内部的潜伏性故障，有效解决了传统油色谱三比值法由于故障编码不完全、编码缺失，造成的某些故障无法诊断的问题以及判正率较低的问题。
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公开(公告)号：CN108197132A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201710929776.5
申请日：2017-10-09
申请人： 国网陕西省电力公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网公司
CPC分类号： Y02D10/45 , G06F17/30268 , G06F17/3028 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种基于图数据库的电力资产画像构建方法及装置，该电力资产画像构建方法包括：接收用户输入的电力资产的维度信息；根据维度信息获取电力资产的多个标签；根据标签对应的算法对标签进行分类；根据标签的分类及其与电力资产的关联关系构建电力资产的图数据模型；根据图数据模型中标签的分类及其对应的算法进行计算，生成电力资产画像。通过实施本发明，基于电力资产的维度及其标签构建图数据库，与传统关系型数据库相比，图数据库的存储方式更适合复杂的关联关系查询，可显著提高电力资产画像效率以及画像结果查询的速度，从而提高对电力设备数据的处理工作的效率。
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公开(公告)号：CN108664538B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201711233045.3
申请日：2017-11-30
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司青岛供电公司 , 国家电网公司
IPC分类号： G06F16/28 , G06F16/35 , G06F16/2458 , G06F40/284
摘要： 本发明涉及一种输变电设备疑似家族性缺陷的自动辨识方法及系统，包括：采集输变电设备数据，对输变电设备缺陷信息进行文本分析，得到设备缺陷信息特征词频矩阵；基于设备缺陷信息特征词频矩阵，计算词频向量矩阵之间的相关性和不同输变电设备缺陷信息之间的相似性；基于不同输变电设备缺陷信息之间的相似性，对输变电设备缺陷信息进行聚类，辨识疑似家族性缺陷设备。本发明对输变电设备缺陷信息进行聚类，并根据分组统计结果自动辨识疑似家族性缺陷设备，大大削减了人力和时间等成本。
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公开(公告)号：CN108664538A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201711233045.3
申请日：2017-11-30
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司青岛供电公司 , 国家电网公司
摘要： 本发明涉及一种输变电设备疑似家族性缺陷的自动辨识方法及系统，包括：采集输变电设备数据，对输变电设备缺陷信息进行文本分析，得到设备缺陷信息特征词频矩阵；基于设备缺陷信息特征词频矩阵，计算词频向量矩阵之间的相关性和不同输变电设备缺陷信息之间的相似性；基于不同输变电设备缺陷信息之间的相似性，对输变电设备缺陷信息进行聚类，辨识疑似家族性缺陷设备。本发明对输变电设备缺陷信息进行聚类，并根据分组统计结果自动辨识疑似家族性缺陷设备，大大削减了人力和时间等成本。
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公开(公告)号：CN108197131A
公开(公告)日：2018-06-22
申请号：CN201710929362.2
申请日：2017-10-09
申请人： 国网陕西省电力公司 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网公司
CPC分类号： G06F17/30268 , G06F17/3028 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种电力资产画像的构建方法及装置，该构建方法包括：接收用户输入的电力资产的维度信息及标签信息；根据维度信息将电力资产划分为多个维度；根据标签信息分别在各个维度中建立各个维度的电力标签；根据带有电力标签的各个维度的电子资产构建电力资产画像。通过实施本发明，可辅助实现电力资产全生命跟踪、全过程记录，实现信息资源跨专业、跨系统共享，提高系统的实用性，与企业决策信息进行互动交换，促进电网企业实现精细化运行和管理。
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