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公开(公告)号：CN103454516A
公开(公告)日：2013-12-18
申请号：CN201310162833.3
申请日：2013-05-06
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明涉及电力系统设备监测领域，具体涉及一种智能化变电站二次设备健康状态诊断方法，明确智能变电站二次设备状态类型，确定二次设备的状态属性信息变量，建立变电站二次设备样本数据库，获得二次设备状态自检信息，离散化得到状态属性值，建立贝叶斯网络分类模型，选择概率最大的故障类型作为二次设备健康状态诊断结果。能够准确掌握设备状态，减小停运时间，提高设备安全可靠性和使用率，延长设备使用寿命；科学地进行检修需求决策，合理安排检修项目、检修间隔和检修工期，有效降低设备运行检修费用，改善设备运行性能，提高经济效益；形成符合状态检修要求的管理体制，提高检修、运行的基础管理水平。
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公开(公告)号：CN103454516B
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201310162833.3
申请日：2013-05-06
IPC: G01R31/00
Abstract: 本发明涉及电力系统设备监测领域，具体涉及一种智能化变电站二次设备健康状态诊断方法，明确智能变电站二次设备状态类型，确定二次设备的状态属性信息变量，建立变电站二次设备样本数据库，获得二次设备状态自检信息，离散化得到状态属性值，建立贝叶斯网络分类模型，选择概率最大的故障类型作为二次设备健康状态诊断结果。能够准确掌握设备状态，减小停运时间，提高设备安全可靠性和使用率，延长设备使用寿命；科学地进行检修需求决策，合理安排检修项目、检修间隔和检修工期，有效降低设备运行检修费用，改善设备运行性能，提高经济效益；形成符合状态检修要求的管理体制，提高检修、运行的基础管理水平。
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公开(公告)号：CN104699606B
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201510099169.1
申请日：2015-03-06
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 电子科技大学 , 国家电网公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种基于隐马尔科夫模型的软件系统状态预测方法，包括以下步骤：构造训练样本集，采用K均值聚类算法将训练样本集中的样本聚为k簇；构造隐马尔科夫模型λ＝[π,A,B]，将训练样本集中的k个簇作为模型的观测状态，将系统状态作为隐藏状态；对隐马尔科夫模型进行训练，得到新的隐马尔科夫模型；利用采集的系统观测值和新的隐马尔科夫模型对系统实际状态进行预测。本发明基于隐马尔科夫模型对系统实际状态和系统观测参数之间关系进行建模，进而根据系统观测值对系统实际状态进行预测，能够根据系统的观测值对系统软件状态进行准确的预测，有助于运维人员及早发现和处理可能的问题，防止功能降级,或者系统崩溃，预测准确率高。
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公开(公告)号：CN104680540A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510109766.8
申请日：2015-03-13
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种用于简单监控对象的摄像机空间覆盖面积获取方法，包括如下步骤：导入受监控区域三维物理模型，确定摄像机的安装位置；在三维空间坐标系中，根据摄像机的安装位置，求出视锥体的六个面，得到摄像机照射范围；获取简单监控对象表面在摄像机照射范围内的所有点；按所处简单监控对象上的平面对S3中的点分类，每一类点构成一个集合；将一个集合中的所有点转换为同一平面上的二维坐标点，获取该平面上的二维坐标点构成的凸包；以此获取每个集合对应的凸包；根据凸包获得摄像机在简单监控对象上的空间覆盖面积。采用本发明，可以准确获得摄像机对简单监控对象的空间覆盖面积。
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公开(公告)号：CN104679655B
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201510099281.5
申请日：2015-03-06
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 电子科技大学 , 国家电网公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于参数相关性的软件系统状态评估方法，包括以下步骤：步骤1、确定软件系统的状态参数；步骤2、确定状态参数类型，其中，软件系统性能随状态参数值增加而增加的状态参数为正相关参数，软件系统性能随状态参数值增加而降低的状态参数为负相关参数；步骤3、采集当前软件系统中所有状态参数的值，获得每个状态参数的测量值；步骤4、根据状态参数的类型、正常值、测量值对每个状态参数进行评分；步骤5、计算所有状态参数得分总和，判定当前软件系统的系统状态。本发明不仅提供了软件系统状态评估方法，还利用样本数据的正常值和系统性能的相关性评分确定系统状态，可以提高系统状态评估时的精确度，可以降低系统状态评估的误差。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104699606A
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201510099169.1
申请日：2015-03-06
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 电子科技大学 , 国家电网公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 一种基于隐马尔科夫模型的软件系统状态预测方法，包括以下步骤：构造训练样本集，采用K均值聚类算法将训练样本集中的样本聚为k簇；构造隐马尔科夫模型λ＝[π,A,B]，将训练样本集中的k个簇作为模型的观测状态，将系统状态作为隐藏状态；对隐马尔科夫模型进行训练，得到新的隐马尔科夫模型；利用采集的系统观测值和新的隐马尔科夫模型对系统实际状态进行预测。本发明基于隐马尔科夫模型对系统实际状态和系统观测参数之间关系进行建模，进而根据系统观测值对系统实际状态进行预测，能够根据系统的观测值对系统软件状态进行准确的预测，有助于运维人员及早发现和处理可能的问题，防止功能降级，或者系统崩溃，预测准确率高。
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公开(公告)号：CN104573984A
公开(公告)日：2015-04-29
申请号：CN201510039942.5
申请日：2015-01-27
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 电子科技大学 , 国家电网公司
CPC classification number: G06Q10/063 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于健康树的B/S信息系统状态划分方法，所述方法包括：步骤1：基于B/S架构的网络系统，建立对应的B/S信息系统健康树；步骤2：搭建测试模型，开展压力测试；步骤3：建立动态评分规则；步骤4：基于所述动态评分和累加扣分，获得B/S信息系统的总扣分，基于所述总扣分对B/S信息系统进行状态划分，实现了能够全面而且准确地划分B/S构架信息系统运行状态，告警可靠性较高，减少了信息系统运维人员工作量的技术效果。
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公开(公告)号：CN108354591A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810128076.0
申请日：2018-02-08
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 成都信息工程大学 , 国家电网公司
IPC: A61B5/00 , A61B5/0402 , A61B5/11 , A61B5/18
Abstract: 本发明公开了一种作业人员安全度判别方法及设备，该方法包括以下步骤：提取作业人员心电数据指标和运动数据指标，所述心电数据指标包括时域指标和频域指标，所述运动数据指标包括作业时间WT、作业程度WD、状态系数K、跌倒姿态P1、坠落姿态P2；将心电数据指标输入已经训练和标定完成的SVM中得到疲劳等级Gn；计算X，根据X对作业人员疲劳程度进行判别，其中，X＝f*Gn+(1-f)*WT*WD*K+(P1+P2)/(P1*P2+1)；其中f取0到1。基于自身生理信号与作业姿态融合的方式对作业人员疲劳程度进行判别，将支持向量机SVM与心电数据相结合，可快速准确的技术效果。
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公开(公告)号：CN104680540B
公开(公告)日：2018-01-30
申请号：CN201510109766.8
申请日：2015-03-13
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种用于简单监控对象的摄像机空间覆盖面积获取方法，包括如下步骤：导入受监控区域三维物理模型，确定摄像机的安装位置；在三维空间坐标系中，根据摄像机的安装位置，求出视锥体的六个面，得到摄像机照射范围；获取简单监控对象表面在摄像机照射范围内的所有点；按所处简单监控对象上的平面对S3中的点分类，每一类点构成一个集合；将一个集合中的所有点转换为同一平面上的二维坐标点，获取该平面上的二维坐标点构成的凸包；以此获取每个集合对应的凸包；根据凸包获得摄像机在简单监控对象上的空间覆盖面积。采用本发明，可以准确获得摄像机对简单监控对象的空间覆盖面积。
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公开(公告)号：CN104679655A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510099281.5
申请日：2015-03-06
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 电子科技大学 , 国家电网公司
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于参数相关性的软件系统状态评估方法，包括以下步骤：步骤1、确定软件系统的状态参数；步骤2、确定状态参数类型，其中，软件系统性能随状态参数值增加而增加的状态参数为正相关参数，软件系统性能随状态参数值增加而降低的状态参数为负相关参数；步骤3、采集当前软件系统中所有状态参数的值，获得每个状态参数的测量值；步骤4、根据状态参数的类型、正常值、测量值对每个状态参数进行评分；步骤5、计算所有状态参数得分总和，判定当前软件系统的系统状态。本发明不仅提供了软件系统状态评估方法，还利用样本数据的正常值和系统性能的相关性评分确定系统状态，可以提高系统状态评估时的精确度，可以降低系统状态评估的误差。
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