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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117764769A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311791188.1
申请日：2023-12-23
Inventor： 周文涛 , 张宁 , 路遥 , 朱锦标 , 曹振博 , 李明春 , 马宁 , 王铁胜 , 刘鹏 , 刘振 , 齐祥和 , 张希甲 , 张新峰 , 苏映晖 , 刘晓丽 , 郭宇骢 , 张子豪 , 王涛 , 李亚运 , 张天一 , 戴天泽 , 富天阳
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639
Abstract: 本发明属于配电网运行维护检修技术领域，具体公开了一种配电网运检风险评价方法、装置、设备及介质。获取配电网运检历史数据，根据配电网运检历史数据构建若干风险指标；对若干风险指标进行筛选得到若干关键风险指标；采用层次分析法计算各关键风险指标的主观权重；采用熵权法计算各关键风险指标的客观权重；根据各关键风险指标的主观权重和客观权重采用线性加权法计算各关键风险指标的综合权重；根据各关键风险指标的综合权重采用云模型生成风险分布云图。本发明通过层次分析法和熵权法结合对风险指标权重进行综合赋权，减少主观影响，能准确评价文件风险，避免安全事故。
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公开(公告)号：CN118981709A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411058689.3
申请日：2024-08-02
Inventor： 张宁 , 周文涛 , 孙士杰 , 杨云 , 李明春 , 曹振博 , 路遥 , 刘沣毅 , 朱锦标 , 李亚运 , 刘鹏 , 张子豪 , 齐祥和 , 马宁 , 张晓晨 , 富天阳 , 张天一 , 王铁胜 , 张延 , 宋轶萌 , 马劲松 , 王皓 , 曹诩 , 王泽黎 , 王歌 , 吴欣 , 仇爽 , 贾占磊
IPC: G06F18/2431 , G06F18/21 , G06N3/006 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电缆故障识别方法、系统、设备及介质，包括：获取电缆的测量数据；对所述电缆的测量数据进行特征提取；将提取的特征数据输入到训练后的电缆绝缘故障识别模型中，以识别电缆的故障，其中，所述电缆绝缘故障识别模型基于MSPSO优化算法进行优化训练，该方法、系统、设备及介质能够提高电缆故障识别的准确性及效率，同时操作较为简单。
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公开(公告)号：CN119051005A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411160409.X
申请日：2024-08-22
Inventor： 王泽黎 , 宋绪鹏 , 任立志 , 魏光涛 , 杨云 , 孟超 , 陈家蕊 , 孙士杰 , 朱亮 , 朱锦标 , 方容千 , 张沛铮 , 刘一鸣 , 李筱风 , 范国磊 , 富天阳 , 李智 , 张玥玮 , 于赓 , 侯斌 , 周淳 , 姚钦雨
IPC: H02J3/00 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2131 , G06F18/214 , G06F18/23213 , G06F18/241 , G06N3/0442 , G06N3/092 , G06F123/02
Abstract: 本申请公开了一种电力负荷预测方法、模型训练方法、电子设备及存储介质，通过获取样本台区的样本电力负荷数据，根据预设滑动窗口、预测步长和样本电力负荷数据，得到多个样本训练数据和各个样本训练数据对应的预测标签对，然后对各个样本台区进行分类和聚类，得到多个第二台区集合，根据第二台区集合中各个样本台区对应的预测标签对和标签对数量，调整电力负荷预测模型的参数，能够基于同一类别的台区调整电力负荷预测模型的参数，提升对电力负荷预测模型的训练效果。后续在利用电力负荷预测模型对目标台区进行负荷预测时，即便是针对未被预测过的台区的电力负荷数据也能够有效地提升预测的准确率。
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公开(公告)号：CN119047642A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411160406.6
申请日：2024-08-22
Inventor： 王泽黎 , 宋绪鹏 , 任立志 , 魏光涛 , 杨云 , 孟超 , 陈家蕊 , 孙士杰 , 朱亮 , 吉正 , 朱锦标 , 范国磊 , 李筱风 , 方容千 , 刘一鸣 , 富天阳 , 张玥玮 , 李智 , 孙坤宇
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06F17/18 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N7/02 , H02J3/46 , H02J3/38 , H02J3/28
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的综合能源系统分布鲁棒优化方法和系统，涉及综合能源系统调度技术领域，包括：基于设备的运行约束，建立待优化综合能源系统中目标设备的简化数学模型，利用条件生成对抗网络生成不确定变量的场景集，并进行聚类，得到典型场景；基于综合范数约束典型场景的概率分布，得到不确定概率分布模糊集，建立待优化综合能源系统的两阶段分布鲁棒优化调度模型；基于列与约束生成算法对两阶段分布鲁棒优化调度模型进行迭代求解，得到待优化综合能源系统的最优调度方案。本发明缓解了当前基于矩信息的模糊集难以充分挖掘历史数据包含的信息，基于距离的DRO通常结构较为复杂，求解过程繁琐的技术问题。
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公开(公告)号：CN118962331A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411034041.2
申请日：2024-07-30
Inventor： 李明春 , 杨云 , 路遥 , 周文涛 , 张宁 , 曹振博 , 孙士杰 , 刘沣毅 , 朱锦标 , 李亚运 , 刘鹏 , 张子豪 , 齐祥和 , 马宁 , 张晓晨 , 富天阳 , 张天一 , 王铁胜 , 张延 , 宋轶萌 , 马劲松 , 王皓 , 曹诩 , 王泽黎 , 王歌 , 吴欣 , 仇爽 , 贾占磊
IPC: G01R31/08 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/006 , G01R31/52 , G01R19/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种电缆故障诊断方法、系统、设备及介质，包括：获取电缆的相电流信号；将所述电缆的相电流信号输入到训练后的电缆故障特征提取模型中，以判断电缆的故障类型，其中，所述电缆故障特征提取模型基于一维卷积神经网络及双向长短时记忆网络构建而成，该方法、系统、设备及介质能够提高预测的稳定性，且预测精度较高。
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