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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：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：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：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：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：CN115758127A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202111020735.7
申请日：2021-09-01
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网上海市电力公司
IPC分类号： G06F18/214 , G06N3/098 , H04L9/08 , G06F30/27
摘要： 本发明提供了一种基于联邦学习的模型训练系统及方法，该系统包括多个客户端和多个服务器，客户端包括：模型训练模块用于根据本地训练集对初始模型训练得到模型更新值；训练过程包括前期训练阶段和后期训练阶段，前期训练阶段的学习率是对前期基础学习率扩大若干倍得到的，后期训练阶段的学习率是对后期基础学习率缩小若干倍得到的；参数分享模块用于对模型更新值计算得到多个秘密分享值，将秘密分享值发送至各服务器；服务器用于根据秘密分享值计算聚合更新值；模型生成模块用于根据聚合更新值计算模型更新的真实值，对初始模型进行更新得到优化模型。通过执行本发明能够规避各客户端对同一初始模型进行共同训练时产生的路径冲突。
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公开(公告)号：CN111654490B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202010471532.9
申请日：2020-05-28
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： H04L9/40
摘要： 本发明公开了一种电力安全可信监控系统及可信动态关联感知方法，该系统包括：网络安全管理系统，及至少一组依次连接的可信管理系统、可信免疫组件与安全监测装置；可信管理系统用于响应于网络安全管理系统的调用指令，下发可信策略给可信免疫组件；安全监测装置，用于获取可信免疫组件的可信策略及可信验证结果信息，并发送可信策略及可信验证结果信息；网络安全管理系统用于接收可信策略及可信验证结果信息，根据可信策略及可信验证结果信息生成处置策略，并调用可信管理系统下发处置策略。通过实施本发明，实现了在网络安全管理系统的管理回环中嵌入可信动态关联感知的能力，从而实现了电力监控系统半自动化的可信动态关联感知。
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公开(公告)号：CN111709475A
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN202010550466.4
申请日：2020-06-16
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网江苏省电力有限公司营销服务中心 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请提供的一种基于N-grams的多标签分类方法及装置，该方法包括：获取待分类对象中的分类要素，并根据分类要素确定待分类对象对应的标签，构成标签集合；采用N-grams模型对标签集合中所有的标签进行排序，生成标签序列；根据标签序列构建分类器链；根据分类器链对待分类对象进行分类，生成分类结果。上述方案提供的基于N-grams的多标签分类方法，通过采用N-grams模型对标签集合中所有的标签进行排序，并按照标签的排序构建分类器链，以获得分类效果较好的分类器链，从而提高了分类结果的准确性。
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公开(公告)号：CN111428137A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010219408.3
申请日：2020-03-25
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC分类号： G06F16/9535 , G06F16/9538 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , B60L53/60 , B60L53/66
摘要： 本发明提供一种电动汽车充电设施的推荐方法及推荐装置，所述方法包括：响应于客户端发送的充电设施推荐请求，获取电动汽车的当前状态信息；基于所述当前状态信息获取候选充电设施列表；计算所述候选充电设施列表中的每个候选充电设施的用户接受概率；基于所述用户接受概率对所述候选充电设施列表中的所有候选充电设施进行排序，并将排序后的候选充电设施列表发送至所述客户端。本发明推荐的候选充电设施更加符合用户预期，可以提高候选充电设施的命中率。
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