-
公开(公告)号：CN115549293A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211128889.2
申请日：2022-09-16
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种用于网省级电网故障的多人在线协同处置的系统，包括故障信息感知模块、故障处置流程模块、故障风险分析模块、风险消除决策模块、送电辅助决策模块、网省协同模块和故障处置电子化痕迹模块，所述故障风险分析模块中还包括N‑1指标分析相关功能，还提出了一种用于网省级电网故障的多人在线协同处置的方法。本发明主要提出了多重级联故障的判定方法，对于多个具有关联性的故障，将其合并为一个多重级联故障进行处置，可以避免无效的重复性工作，大大减轻调度人员的工作负担；同时这些故障对电网运行的影响本身也具有关联性，将其合并为一个多重级联故障进行处置，更加符合电网故障处置的实际情况，保障了电网运行的安全稳定性。
-
公开(公告)号：CN114997168B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202210592588.9
申请日：2022-05-27
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06F40/295 , G06F16/36 , G06N3/044 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于神经化正则表达式的电网故障处置预案解析方法，包括以下步骤：编写每个电网故障处置预案文本实体成分识别的正则表达式；将所述正则表达式转换为电网故障处置预案成分识别的有限状态自动机，使正则表达式的规则文本表示转变为矩阵形式表示；将所述有限状态自动机转换为具有独立表示能力的有限状态自动机，并通过矩阵秩分解和加入词向量表示，构建有限状态自动机双向循环神经网络；使用电网故障处置预案语料库数据对有限状态自动机双向循环神经网络进行训练；采用训练后的有限状态自动机双向循环神经网络识别并提取输入的电网故障处置预案文本的实体成分。本发明有效提升电网故障处置预案解析效率。
-
公开(公告)号：CN113918512B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202111232176.6
申请日：2021-10-22
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06F16/11 , G06F40/169 , G06F16/33 , G06F16/36 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N5/022 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了电网运行规则知识图谱构建系统及方法，它的文档格式转换模块用于将电网运行规则原始文档转换为电网运行规则中间格式文档；文档特征抽取模块用于得到特征文件和未标注文件；文档标签标注模块用于得到模型训练的标签数据集；文档结构训练模块用于利用特征文件和已标注文本组成模型训练数据，利用模型训练数据训练深度学习神经网络模型；预测模块将预测结果生成文档结构树；文档信息存储模块构建电网运行规则知识图谱。本发明基于电网运行规则相关文档，构建电网运行规则知识图谱，并基于该知识图谱进行关键信息检索，通过知识图谱返回相关查询结果，减少工作人员直接查找相关文档在进行内容检索匹配所花费的时间。
-
公开(公告)号：CN114997168A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210592588.9
申请日：2022-05-27
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06F40/295 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于神经化正则表达式的电网故障处置预案解析方法，包括以下步骤：编写每个电网故障处置预案文本实体成分识别的正则表达式；将所述正则表达式转换为电网故障处置预案成分识别的有限状态自动机，使正则表达式的规则文本表示转变为矩阵形式表示；将所述有限状态自动机转换为具有独立表示能力的有限状态自动机，并通过矩阵秩分解和加入词向量表示，构建有限状态自动机双向循环神经网络；使用电网故障处置预案语料库数据对有限状态自动机双向循环神经网络进行训练；采用训练后的有限状态自动机双向循环神经网络识别并提取输入的电网故障处置预案文本的实体成分。本发明有效提升电网故障处置预案解析效率。
-
公开(公告)号：CN113918512A
公开(公告)日：2022-01-11
申请号：CN202111232176.6
申请日：2021-10-22
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
Abstract: 本发明公开了电网运行规则知识图谱构建系统及方法，它的文档格式转换模块用于将电网运行规则原始文档转换为电网运行规则中间格式文档；文档特征抽取模块用于得到特征文件和未标注文件；文档标签标注模块用于得到模型训练的标签数据集；文档结构训练模块用于利用特征文件和已标注文本组成模型训练数据，利用模型训练数据训练深度学习神经网络模型；预测模块将预测结果生成文档结构树；文档信息存储模块构建电网运行规则知识图谱。本发明基于电网运行规则相关文档，构建电网运行规则知识图谱，并基于该知识图谱进行关键信息检索，通过知识图谱返回相关查询结果，减少工作人员直接查找相关文档在进行内容检索匹配所花费的时间。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110213077A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910313652.3
申请日：2019-04-18
Applicant: 国家电网有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 , 国网北京市电力公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 北京邮电大学
Inventor： 梁野 , 邵立嵩 , 王景 , 张华 , 金正平 , 李莹 , 蒋正威 , 金学奇 , 肖艳炜 , 陈国恩 , 张磊 , 王跃强 , 董宁 , 徐浩 , 王超 , 任天宇 , 王黎明
Abstract: 本发明公开了一种确定电力监控系统安全事件的方法、装置及系统，包括：获取告警日志，所述告警日志中包含若干条告警记录；基于各条告警记录之间的关联对告警日志进行树状图建模，构建攻击树；对所述攻击树进行聚合处理后得到初始的攻击链集合；分别对所述初始的攻击链集合中的各个初始的攻击链进行剪枝和降噪，形成最终的攻击链集合，确定出电力监控系统安全事件。本发明能够自动化地对电力监控系统的告警数据进行有效分析，提取攻击事件，并以可视化的方式呈现出来，帮助网络管理员了解网络安全状态，便于及时作出安全处置措施，保障网络、数据及设备等安全。
-
公开(公告)号：CN110213077B
公开(公告)日：2022-02-22
申请号：CN201910313652.3
申请日：2019-04-18
Applicant: 国家电网有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司 , 国网北京市电力公司 , 国网江苏省电力有限公司 , 北京邮电大学
Inventor： 梁野 , 邵立嵩 , 王景 , 张华 , 金正平 , 李莹 , 蒋正威 , 金学奇 , 肖艳炜 , 陈国恩 , 张磊 , 王跃强 , 董宁 , 徐浩 , 王超 , 任天宇 , 王黎明
IPC: H04L41/0631 , H04L41/069 , H04L9/40
Abstract: 本发明公开了一种确定电力监控系统安全事件的方法、装置及系统，包括：获取告警日志，所述告警日志中包含若干条告警记录；基于各条告警记录之间的关联对告警日志进行树状图建模，构建攻击树；对所述攻击树进行聚合处理后得到初始的攻击链集合；分别对所述初始的攻击链集合中的各个初始的攻击链进行剪枝和降噪，形成最终的攻击链集合，确定出电力监控系统安全事件。本发明能够自动化地对电力监控系统的告警数据进行有效分析，提取攻击事件，并以可视化的方式呈现出来，帮助网络管理员了解网络安全状态，便于及时作出安全处置措施，保障网络、数据及设备等安全。
-
公开(公告)号：CN117458430A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311010959.9
申请日：2023-08-11
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国家电网有限公司华中分部 , 国网河北省电力有限公司
Abstract: 一种基于关键指标的电网安全运行特征提取方法及系统，其特征在于，实时采集电网运行数据以计算电网指标，指标包括电网的线路过载安全裕度、主变过载安全裕度、母线电压安全水平、断面安全裕度、短路电流、电网供电能力、负荷预测误差、新能源预测误差和平均频率误差；跟踪指标的计算结果，并判定计算结果中的异常值，以及根据异常值对应的时间提取指标的异常阶段；以电网负荷数据、电网检修计划和电网发电计划作为自变量，以每一个指标作为因变量，基于异常阶段下自变量与因变量的关系，分别构建每一个指标的灵敏度函数；求解灵敏度函数从而获取当前异常阶段下起到决定性作用的自变量，基于起到决定性作用的自变量生成电网安全运行特征。
-
公开(公告)号：CN112116162A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202011026983.8
申请日：2020-09-26
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于CEEMDAN‑QFOA‑LSTM的输电线覆冰厚度预测方法，涉及输电线状态评估与深度学习结合的领域。本方法包括下列步骤：①数据获取和预处理（11）；②对覆冰厚度历史数据序列进行CEEMDAN分解（12）；③量子果蝇算法优化LSTM的超参数（13）；④LSTM模型训练（14）；⑤预测输电线覆冰厚度并分析结果（15）。本发明使用CEEMDAN分解算法，将难以直接预测的序列转换为多个可预测的分量序列，根据分解得到的多维度特征信息可以使神经网络更加准确地把握序列的规律；使用QFOA优化算法来获取超参数，避免了复杂的人为调参过程，更有效地训练网络模型；使用的LSTM神经网络不存在一般网络的梯度消失问题，保证模型能够最优收敛，有效解决短期和长期时间序列预测的问题。
-
公开(公告)号：CN105956767B
公开(公告)日：2020-09-25
申请号：CN201610278964.1
申请日：2016-04-29
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 清华大学 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种基于层次分析法的区域电网扰动控制能力评价方法，包括步骤：根据电网的扰动恢复能力，定义电网层次模型的准则层与指标层；设定目标层与准则层及准则层与指标层的判断矩阵；计算所述判断矩阵的最大特征值和对应的特征向量，根据所述权重向量得到评价各地区扰动恢复能力的指标的综合权重；统计所述各地区每月各指标的被考核次数，最终得到每月所述各地区的扰动恢复能力的综合考核值。本发明具有如下优点：通过模型定义、判断矩阵的确立、综合权重的计算等步骤，实现各控制区扰动控制能力的定量评价。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
23
records
(took 0.094 seconds)
