公开(公告)号：CN117996736A

公开(公告)日：2024-05-07

申请号：CN202410084464.9

申请日：2024-01-19

申请人： 华北电力大学(保定)

发明人： 梅华威 ,  刘艳平 ,  曹旺斌 ,  张月圆

IPC分类号： H02J3/00 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06N20/20

摘要： 一种不同台区短期负荷功率的预测方法，所述方法包括以下步骤：a.对不同的台区进行功率数据采集，并对数据进行预处理；b.将预处理后的功率数据按照一定的比例划分为训练集和测试集；c.采用不同步幅的滑动窗口机制将训练集和测试集进行数据划分；d.通过序列自差值计算对训练集和测试集进行重构；e.构建WR‑XGboost预测模型；f.利用训练集数据对预测模型进行训练；g.利用测试集数据对预测模型进行测试；h.利用测试合格的预测模型对台区短期负荷功率进行预测。本发明可在保证模型训练效果的同时避免学习大量重复数据，加速模型的搜索优化，该方法可减少软硬件资源的浪费，降低负荷功率的预测成本，提高预测精度。

公开(公告)号：CN117973557A

公开(公告)日：2024-05-03

申请号：CN202410123700.3

申请日：2024-01-30

申请人： 华北电力大学(保定)

发明人： 梅华威 ,  刘艳平 ,  曹旺斌 ,  张月圆

IPC分类号： G06N20/00 ,  G06F18/10 ,  G06F18/15 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214

摘要： 一种适用于非侵入式负荷分解的迁移方法，它通过实例化一个母模型并加载预训练权重；通过该模型运行新的数据集，并记录母模型中解码器的输出，提取其特征；使用输出的特征向量作为新的较小模型的输入进行训练。与之前的方法不同，这种迁移方法只需在目标数据域上运行一次母模型，而不是每个训练周期都运行一次。本发明的方法具有更优的模型架构，提高了模型的泛化能力，具有更高的数据质量。子模型的输入不再是传统的能耗序列而是经过母模型计算的特征，这也提高了负荷分解预测效果，降低了软硬件资源消耗，具有较高的实用价值。

公开(公告)号：CN118101166A

公开(公告)日：2024-05-28

申请号：CN202410346044.3

申请日：2024-03-26

申请人： 内蒙古电力(集团)有限责任公司鄂尔多斯供电分公司 ,  华北电力大学(保定)

发明人： 田锦华 ,  张月圆 ,  卞思远 ,  白凤英 ,  高雅楠 ,  秦瑜 ,  曹新宇

IPC分类号： H04L9/00 ,  H04L9/08 ,  H04L9/32

摘要： 本发明属于区块链技术领域，且公开了一种基于VRF与节点信誉的DPoS改进算法，具体步骤如下：步骤一：系统准备阶段，该阶段对VNR‑DPoS算法中的信誉值公式奖惩因子大小、信誉等级门限值及VRF函数范围值value的值进行设置。本算法首先根据节点的出块行为与参与选举行为对节点进行信誉值计算，然后按照信誉值对节点进行等级划分，通过将其分为优秀节点、合格节点与不合格节点，从而能够通过节点的类型判断该节点是否有权力参与见证人选举、参与共识或被移除出区块链系统，能够有效防止节点做出危害系统正常运行的恶意行为，如见证人节点不提交区块或提交坏块的行为、在见证人节点选举过程中的随机数篡改行为及消极参与随机数验证等行为。

公开(公告)号：CN117749383A

公开(公告)日：2024-03-22

申请号：CN202311633323.X

申请日：2023-12-01

申请人： 内蒙古电力(集团)有限责任公司鄂尔多斯供电分公司 ,  华北电力大学(保定)

发明人： 张月圆 ,  张春远 ,  王永利 ,  高卓逸 ,  武子豪

IPC分类号： H04L9/32 ,  H04L9/40 ,  H04L67/1095

摘要： 本发明属于区块链技术领域，且公开了一种基于贡献值模型与可验证随机函数的PBFT改进算法，CVB‑PBFT共识算法的步骤如下：S1:根据每个节点计算出的贡献值；S2:在高贡献节点中利用VRF可验证随机函数选取出主节点候选群；S3:引入BLS门限签名方案对PBFT共识算法中的三段式流程。本发明通过引入贡献值模型，对节点的行为进行评价，划分节点类型，排除系统中恶意节点，筛选参与共识节点，可以有效地提高系统的吞吐量，在使用CVB‑PBFT共识算法结合可验证随机函数、主节点轮换和检测机制选出可靠的主节点，可以有效地减少共识时延，同时CVB‑PBFT共识算法通过排除系统中的恶意节点，筛选参与共识的节点，以及使用可验证随机函数和主节点轮换等机制，可以有效地提高系统的安全性。

公开(公告)号：CN116883801A

公开(公告)日：2023-10-13

申请号：CN202310896292.0

申请日：2023-07-20

申请人： 华北电力大学(保定)

发明人： 曹旺斌 ,  王明 ,  李丽芬 ,  梅华威 ,  张月圆

IPC分类号： G06V10/80 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V20/70 ,  G06V10/82 ,  G06T7/00 ,  G06N3/0464

摘要： 本发明提供了一种基于注意力机制与多尺度特征融合的YOLOv8目标检测方法。该方法包括以下步骤：获取可见光绝缘子缺陷图像数据集，人工进行数据筛选；利用labelimg工具对收集到的图像数据进行人工标注；将CBAM注意力机制、BiFPN多尺度特征融合金字塔、SIoU损失函数与YOLOv8模型结合，构建YOLOv8‑CBS模型；将标注好的绝缘子缺陷数据集输入到YOLOv8‑CBS模型中进行训练；用训练好的YOLOv8‑CBS模型对待识别的可见光绝缘子缺陷图像进行故障检测与定位。本发明可以部署在无人巡检设备上，利用部署了本发明的无人巡检设备对输电线路上的绝缘子进行缺陷检测，可大大提升故障诊断的准确率。