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公开(公告)号：CN114580287B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202210224448.6
申请日：2022-03-09
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2411 , G06N3/084 , G06F111/08
摘要： 本发明公开了一种基于启发式混杂策略的特高压直流控保系统数据优化重构方法，其步骤包括：1、对电力数据采用四分位法进行不良数据识别，并将不良数据删除；2、采用构建的组合预测模型预测值作为不良数据的修正值，完成数据优化；3、判断数据是否存在实体节点，若不存在，则创建实体节点；4、创建特征节点和数据节点，构成数据子图；5、计算相应的时间节点和空间节点，并设立时间标签和空间标签，构成时间子图和空间子图；6、连接节点，构建时空关系图索引。本发明能实现对特高压直流控保系统中电力数据的优化和重构，有效处理系统电力数据中的不良数据，并且可以满足不同任务类型电力数据存储管理需求，提高了电力大数据存取效率。
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公开(公告)号：CN114531701A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210178761.0
申请日：2022-02-25
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种特高压直流控保护系统中异构网络的数据传输可靠性和拓扑鲁棒性的协同优化方法，其步骤包括：1网络结构的初始化；2基于两次信息交互，得到节点u的局部两跳拓扑和自身邻节点集合3基于局部两跳拓扑的拓扑构建；4发射节点在t时刻向接收节点发送信息数据；5检测接收节点在t时刻的SNR值和Nt值；6计算接收节点在t时刻的可靠性评价指标；7对网络控制量进行优化求解，得到网络最优的控制量P*；8将P*赋值给P，T+1赋值给T，返回步骤5，直到SNR≥Δ为止。本发明能实现对网络数据传输可靠性和网络拓扑鲁棒性协同优化，从而能提高网络的安全性和稳定性，具有较好的鲁棒性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114531701B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202210178761.0
申请日：2022-02-25
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种特高压直流控保系统中异构网络的数据传输可靠性和拓扑鲁棒性的协同优化方法，其步骤包括：1网络结构的初始化；2基于两次信息交互，得到节点u的局部两跳拓扑和自身邻节点集合3基于局部两跳拓扑的拓扑构建；4发射节点在t时刻向接收节点发送信息数据；5检测接收节点在t时刻的SNR值和Nt值；6计算接收节点在t时刻的可靠性评价指标；7对网络控制量进行优化求解，得到网络最优的控制量P*；8将P*赋值给P，T+1赋值给T，返回步骤5，直到SNR≥Δ为止。本发明能实现对网络数据传输可靠性和网络拓扑鲁棒性协同优化，从而能提高网络的安全性和稳定性，具有较好的鲁棒性和可靠性。
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公开(公告)号：CN114895115B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202210225906.8
申请日：2022-03-09
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种特高压直流控保系统中基于启发式搜索分析的故障预测方法，包括：1对特高压直流控保系统的故障信息进行采集，并选取指标较高的故障事件形成事故链的初始故障集；2第j个故障线路中发生的节点故障信息在特高压直流控保系统中传递，得到各条线路的潮流值；3根据各条线路的潮流值，对特高压直流系统进行区域潮流值的再平衡控制：4根据系数，计算综合性指标；5在第j个故障节点后，将j+1赋值给j并返回步骤2；6记录整个事故链相关数据并输出。本发明能利用启发式搜索分析提取特高压换流站直流控保系统的核心报警信息，降低报警信息所需的人员处理压力，从而实现特高压换流站故障的快速处置。
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公开(公告)号：CN114580287A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210224448.6
申请日：2022-03-09
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于启发式混杂策略的特高压直流控保系统数据优化重构方法，其步骤包括：1、对电力数据采用四分位法进行不良数据识别，并将不良数据删除；2、采用构建的组合预测模型预测值作为不良数据的修正值，完成数据优化；3、判断数据是否存在实体节点，若不存在，则创建实体节点；4、创建特征节点和数据节点，构成数据子图；5、计算相应的时间节点和空间节点，并设立时间标签和空间标签，构成时间子图和空间子图；6、连接节点，构建时空关系图索引。本发明能实现对特高压直流控保系统中电力数据的优化和重构，有效处理系统电力数据中的不良数据，并且可以满足不同任务类型电力数据存储管理需求，提高了电力大数据存取效率。
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公开(公告)号：CN114895115A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210225906.8
申请日：2022-03-09
申请人： 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种特高压直流控保系统中基于启发式搜索分析的故障预测方法，包括：1对特高压直流控保系统的故障信息进行采集，并选取指标较高的故障事件形成事故链的初始故障集；2第j个故障线路中发生的节点故障信息在特高压直流控保系统中传递，得到各条线路的潮流值；3根据各条线路的潮流值，对特高压直流系统进行区域潮流值的再平衡控制：4根据系数，计算综合性指标；5在第j个故障节点后，将j+1赋值给j并返回步骤2；6记录整个事故链相关数据并输出。本发明能利用启发式搜索分析提取特高压换流站直流控保系统的核心报警信息，降低报警信息所需的人员处理压力，从而实现特高压换流站故障的快速处置。
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公开(公告)号：CN115423034A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211166826.6
申请日：2022-09-23
申请人： 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
摘要： 本发明公开了基于注意力机制的控保系统报警信息分类方法及装置，所述方法包括：获取报警信息数据集；对报警信息数据集进行预处理得到训练数据集；构建GRU‑SelfAttention‑CRF模型；训练GRU‑SelfAttention‑CRF模型得到最优泛化模型；将实时采集的报警信息经过预处理以后输入最优泛化模型，得到预测的分类结果；本发明的优点在于：对特高压换流站直流控保系统庞杂的报警信息进行筛选分类，从而提升特高压换流站故障分析判断能力。
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公开(公告)号：CN115033724B
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202210767932.3
申请日：2022-06-30
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06F16/535 , G06F16/583 , G06F16/58 , G06V10/75 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T3/4007 , G06T3/4046 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0499 , G06N3/096
摘要： 本发明公开了一种基于多模态调制算法的电熔镁炉异常工况识别方法，其步骤包括：1、采集电熔镁炉的历史数据，并进行数据筛选；2、数据样本进行归一化处理；3、构建多模态调制神经网络MNN并初始化网络参数、4、训练多模态调制神经网络MNN；5、基于多模态理解对电熔镁炉异常工况进行识别，得到识别结果。本发明能实现电熔镁炉异常工况诊断，评估电熔镁炉的健康状态并提供电熔镁炉的维修建议，确保工厂安全高效平稳运行，从而能提高异常工况识别的准确性和工厂生产的稳定性。
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公开(公告)号：CN116523819A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202211515853.X
申请日：2022-11-30
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了基于随机配置卷积网络的镁炉异常工况识别方法及装置，所述方法包括：获取镁炉图像训练数据集；设置卷积网络的参数并初始化；配置卷积网络的第Layer层卷积的第L次卷积参数，并判断参数是否满足配置条件，若满足则构建卷积参数矩阵；利用卷积参数矩阵生成特征图；对特征图进行池化操作生成下采样特征图；利用下采样特征图更新输入数据，计算所述随机配置卷积网络的预测输出O与真实输出T的误差，若误差大于期望误差则继续配置卷积网络参数，如误差小于等于期望误差则卷积网络构建完成，用于对待检测的镁炉进行异常工况检测；本发明的优点在于：对镁炉异常工况识别准确性高，且便于在现场部署。
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公开(公告)号：CN115033724A
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202210767932.3
申请日：2022-06-30
申请人： 合肥工业大学
IPC分类号： G06F16/535 , G06F16/583 , G06F16/58 , G06V10/75 , G06V10/77 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06T3/40 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于多模态调制算法的电熔镁炉异常工况识别方法，其步骤包括：1、采集电熔镁炉的历史数据，并进行数据筛选；2、数据样本进行归一化处理；3、构建多模态调制神经网络MNN并初始化网络参数、4、训练多模态调制神经网络MNN；5、基于多模态理解对电熔镁炉异常工况进行识别，得到识别结果。本发明能实现电熔镁炉异常工况诊断，评估电熔镁炉的健康状态并提供电熔镁炉的维修建议，确保工厂安全高效平稳运行，从而能提高异常工况识别的准确性和工厂生产的稳定性。
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