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公开(公告)号:CN115577116A
公开(公告)日:2023-01-06
申请号:CN202211101285.9
申请日:2022-09-09
申请人: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 合肥工业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院
摘要: 本发明公开一种融合多参量数据分析的时序图建模方法及装置,所述方法包括:获取换流变的多源信息,多源信息包括工况运行数据和多源传感数据;将多源信息经词向量模型转换得到对应的语义特征向量;将各语义特征向量以及各语义特征拼接得到的拼接特征向量分别进行线性变换,以将多源信息变换至公共特征空间;基于邻接矩阵权重随节点特征自适应变化的知识图谱技术,对各语义特征向量经线性变换后的特征值进行处理,得到不同时刻多源信息对应的知识图谱;基于时序图注意力神经网络,对不同时刻多源信息对应的知识图谱进行处理,分析多源信息的变化规律。
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公开(公告)号:CN115392436A
公开(公告)日:2022-11-25
申请号:CN202211014277.0
申请日:2022-08-23
申请人: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
摘要: 本发明公开了基于集成深度生成模型的变电站设备故障诊断方法,所述方法包括:采集变电站设备运行数据,进行数据预处理,构建样本训练数据集和随机潜在数据集;构建基于双向长短期记忆网络和注意力机制的AMBI‑GAN集成深度生成模型;训练AMBI‑GAN集成深度生成模型;向训练好的模型输入测试数据,计算模型的总损失Ltest;通过1‑Ltest得到鉴别分数,鉴别分数超过预设值则判断异常;本发明的优点在于:充分利用少量的标注数据进一步提升故障诊断性能。
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公开(公告)号:CN116028785A
公开(公告)日:2023-04-28
申请号:CN202211705050.0
申请日:2022-12-28
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC分类号: G06F18/21 , G06N3/0895 , G06N3/0455
摘要: 本发明实施例涉及一种电网时序数据特征提取模型的训练方法及装置,包括:获取原始电网时序数据,并对所述原始电网时序数据进行掩码增强处理,得到第一增强时序数据;对所述原始电网时序数据进行数值变换操作,得到第二增强时序数据;基于所述第一增强时序数据和第二增强时序数据对初始模型进行对比学习训练,得到对比损失;通过初始模型对所述第一增强时序数据进行掩码预测,得到重建损失;基于所述对比损失和所述重建损失对所述初始模型的训练参数进行优化,得到电网时序数据特征提取模型。由此,利用对比学习和掩码预测两种方式同时对时序数据进行自监督预训练,兼顾区分性特征和上下文信息的建模,从而提升预训练时序特征提取网络的泛化能力。
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公开(公告)号:CN118095320A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410180463.4
申请日:2024-02-18
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC分类号: G06K17/00 , G01S5/04 , G06N3/0985 , G06N3/084
摘要: 本发明涉及配件定位技术领域,公开了一种电力设备运维配件定位方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:构建定位模型并对定位模型进行训练;基于若干RFID读写器获取固定于待定位配件上的RFID标签发出的信号的目标接收信号强度指示和目标接收信号传输时间;根据目标接收信号强度指示和目标接收信号传输时间构建目标RFID特征矩阵;将目标RFID特征矩阵输入至训练好的定位模型获得待定位配件的位置信息,本发明解决了现有超声波定位、Zigbee定位抗干扰能力差的问题,通过准确的目标RFID特征矩阵与实际位置间的映射关系,实现更加精准的定位。
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公开(公告)号:CN114881989A
公开(公告)日:2022-08-09
申请号:CN202210565548.5
申请日:2022-05-23
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC分类号: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要: 本申请实施例提供了一种基于小样本目标对象缺陷检测的方法、装置、电子设备,其中,该方法包括:待检测的目标对象的目标图像信息;将目标图像信息输入目标检测模型中,得到目标对象对应缺陷的检测结果,其中,目标检测模型用于对目标对象缺陷类别进行检测,目标检测模型是通过对中间检测模型的模型参数进行调整后得到的,中间检测模型是通过对初始检测模型的初始模型参数进行调整后得到的,检测结果内包含目标对象所属缺陷类别和缺陷相应的位置信息。通过本申请实施例,解决了相关技术中存在的电力器件的正负样本严重失衡,导致电力设备缺陷检测的精度较低且定位不准的问题。
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公开(公告)号:CN118468050A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410525883.1
申请日:2024-04-29
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
摘要: 本发明提供了一种变压器运行状态的评价方法及系统,包括:基于待评价区域的电网一张图获取电网各电网节点的虚数据和实数据;并获取各变压器的虚数据和实数据;基于所述各电网节点和各变压器的实数据将电网节点与变压器进行一一映射匹配;将所述各电网节点和变压器的实数据和虚数据利用时间特征进行整合得到虚实共生样本集;基于所述虚实共生样本集采用XGBoost模型评估各变压器的运行状态;通过融合电网节点和变压器的数据,以及确定虚实共生数据和变化率等进行数据重构,兼顾变压器自身运行情况与电网实际运行工况,综合分析变压器运行状态,提升了变压器状态评估的准确性。
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公开(公告)号:CN117172365A
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202311125641.5
申请日:2023-09-01
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC分类号: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/0639 , G06N3/04
摘要: 本发明涉及变压器技术领域,具体涉及变压器状态量预测方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括:获取变压器状态量时间序列,对变压器状态量时间序列重构得到变压器状态量混沌相空间;采用Lyapunov指数预测方法对变压器状态量混沌相空间进行预测,得到第一候选值;采用Volterra级数预测方法对变压器状态量混沌相空间进行预测,得到第二候选值;根据第一候选值和第二候选值确定预测值。本实施例中,基于状态量在混沌相空间中自身的混沌特征进行预测,用相空间中状态量非线性时序变化规律替代欧氏空间中的时序变化规律,利用相空间预测方法仅依赖自身混沌特征且不依赖拟合模型和样本规模的优势实现对变压器状态量的准确预测。
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公开(公告)号:CN115115919B
公开(公告)日:2023-05-05
申请号:CN202210729999.8
申请日:2022-06-24
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明提供了一种电网设备热缺陷识别方法及装置,其中,电网设备热缺陷识别方法包括:获取待识别电网设备的可见光和红外光图像特征;对可见光图像特征和红外光图像特征进行跨模态特征信息交互,得到合成模态共享特征;分别提取可见光模态的第一互补特征和红外光模态的第二互补特征;利用第一互补特征、第二互补特征分别对可见光图像特征和红外光图像特征进行增强,得到增强后的可见光图像特征和红外光图像特征;对增强后的可见光图像特征和红外光图像特征进行跨模态特征融合,得到融合特征;将融合特征输入预设电网设备热缺陷识别模型,得到待识别电网设备的热缺陷识别结果。充分利用融合特征识别电网设备热缺陷,大幅提高电网设备的检修效率。
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公开(公告)号:CN115115919A
公开(公告)日:2022-09-27
申请号:CN202210729999.8
申请日:2022-06-24
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明提供了一种电网设备热缺陷识别方法及装置,其中,电网设备热缺陷识别方法包括:获取待识别电网设备的可见光和红外光图像特征;对可见光图像特征和红外光图像特征进行跨模态特征信息交互,得到合成模态共享特征;分别提取可见光模态的第一互补特征和红外光模态的第二互补特征;利用第一互补特征、第二互补特征分别对可见光图像特征和红外光图像特征进行增强,得到增强后的可见光图像特征和红外光图像特征;对增强后的可见光图像特征和红外光图像特征进行跨模态特征融合,得到融合特征;将融合特征输入预设电网设备热缺陷识别模型,得到待识别电网设备的热缺陷识别结果。充分利用融合特征识别电网设备热缺陷,大幅提高电网设备的检修效率。
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公开(公告)号:CN116955951A
公开(公告)日:2023-10-27
申请号:CN202310857743.X
申请日:2023-07-12
申请人: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC分类号: G06F18/20 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G01R31/12
摘要: 本发明公开了基于自注意力的异构网络的变压器故障诊断方法及装置,所述方法包括:在变压器故障状态下,获取变压器的热红外图像进行预处理得到第一训练集T1;采集变压器的油中溶解气体含量进行预处理得到第二训练集T2;构建基于自注意力的异构融合网络模型,模型包括关注全局时标信息的自注意力LSTM网络、关注局部空间信息的自注意力残差网络、特征融合层以及Softmax分类器,第一训练集T1输入到自注意力残差网络中,第二训练集T2输入到自注意力LSTM网络中;训练基于自注意力的异构融合网络模型,利用训练好的模型进行故障诊断;本发明的优点在于:提取的特征完备,最终诊断结果较为准确。
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