公开(公告)号：CN115922697A

公开(公告)日：2023-04-07

申请号：CN202211413237.3

申请日：2022-11-11

Applicant: 国网上海市电力公司 ,  北京瓦时智能科技有限公司

Inventor： 汤蕾 ,  万轶伦 ,  顾力 ,  张毅洲 ,  吴舒鋆 ,  傅超然 ,  朱涛 ,  黄鑫 ,  何超 ,  张宇 ,  孔令东 ,  申若晨 ,  李孟特 ,  李欢欢

IPC: B25J9/16 ,  B25J19/02

Abstract: 本发明提供一种基于变电站数字孪生技术的智能化机器人自动巡检方法，用于使机器人能够自动巡视变电站的设备，并通过机器人摄像头拍摄巡检影像，包含步骤：S1、对变电站实景进行1:1三维建模生成变电站三维模型；S2、在变电站三维模型上建立机器人停留点位，以及与各机器人停留点位关联的设备巡视点位；S3、基于各机器人停留点位及其关联的设备巡视点位，生成巡视路线；S4、机器人按照巡视路线执行巡视任务，录制各设备巡视点位的巡检影像并回传；S5、基于回传的巡检影像进行视频图像分析，判定各设备巡视点是否存在缺陷。本发明基于数字孪生技术，实现了机器人的自动巡视，提高了变电站巡检智慧化程度，降低了人工运维成本，提升了设备巡检效率。

公开(公告)号：CN111815035A

公开(公告)日：2020-10-23

申请号：CN202010571442.7

申请日：2020-06-22

Applicant: 国网上海市电力公司 ,  上海电力大学 ,  华东电力试验研究院有限公司

Inventor： 田英杰 ,  温蜜 ,  陈禹帆 ,  李晋国 ,  朱征 ,  郭乃网 ,  刘俊 ,  杨帆 ,  余珊 ,  李孟特 ,  张凯 ,  吴裔 ,  李凡 ,  苏运 ,  李建宁 ,  冯欢 ,  沈怿烨

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明涉及一种融合形态聚类及TCN-Attention的短期负荷预测方法，包括以下步骤：S1：对负荷历史日数据进行形态聚类，形成多个负荷相似日簇；S2：对影响负荷预测的数据进行预处理，获取待预测日负荷预测的影响因素数据；S3：根据各负荷相似日簇与影响因素数据的相似性为待预测日选择对应的相似日簇训练子集；S4：将待预测日对应的相似日簇训练子集输入到预测模型进行训练；S5：输入待预测日的影响因素数据至训练完成的预测模型，输出短期负荷预测值；所述的预测模型包括依次连接的输入层、TCN残差模块、Attention机制模块和输出层，与现有技术相比，本发明具有预测速度快且预测准确性高等优点。

公开(公告)号：CN111815035B

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202010571442.7

申请日：2020-06-22

Applicant: 国网上海市电力公司 ,  上海电力大学 ,  华东电力试验研究院有限公司

Inventor： 田英杰 ,  温蜜 ,  陈禹帆 ,  李晋国 ,  朱征 ,  郭乃网 ,  刘俊 ,  杨帆 ,  余珊 ,  李孟特 ,  张凯 ,  吴裔 ,  李凡 ,  苏运 ,  李建宁 ,  冯欢 ,  沈怿烨

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/06 ,  G06F18/23213 ,  G06N3/0464 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明涉及一种融合形态聚类及TCN‑Attention的短期负荷预测方法，包括以下步骤：S1：对负荷历史日数据进行形态聚类，形成多个负荷相似日簇；S2：对影响负荷预测的数据进行预处理，获取待预测日负荷预测的影响因素数据；S3：根据各负荷相似日簇与影响因素数据的相似性为待预测日选择对应的相似日簇训练子集；S4：将待预测日对应的相似日簇训练子集输入到预测模型进行训练；S5：输入待预测日的影响因素数据至训练完成的预测模型，输出短期负荷预测值；所述的预测模型包括依次连接的输入层、TCN残差模块、Attention机制模块和输出层，与现有技术相比，本发明具有预测速度快且预测(56)对比文件李鹏辉;崔承刚;杨宁;陈辉.基于ARIMALSTM组合模型的楼宇短期负荷预测方法研究.上海电力学院学报.2019,(第06期),全文.张冰;周步祥;石敏;魏金萧.基于灰色关联分析与随机森林回归模型的短期负荷预测.水电能源科学.2017,(第04期),全文.吴云;雷建文;鲍丽山;李春哲.基于改进灰色关联分析与蝙蝠优化神经网络的短期负荷预测.电力系统自动化.2018,(第20期),全文.