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公开(公告)号：CN115937492B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202211590327.X
申请日：2022-12-12
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 安徽继远软件有限公司
IPC分类号： G06V10/143 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06Q10/20 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种基于特征识别的变电设备红外图像识别方法，其目的在于解决在红外图像中设备与背景难以区分的情况下对变电设备目标检测困难的问题，首先对变电设备的红外图像进行兴趣特征的提取，再通过识别的难易程度放到深度学习中进行训练，通过目标检测数据集的标准制作变电设备红外数据集，并使用目标检测网络在该数据集上进行训练，实现对多种变电设备的目标检测。其利用先验知识对多种变电设备进行定位与分类，解决在红外图像中设备与背景难以区分的情况下对变电设备目标检测困难的问题，本发明方法检测更准确，通用性较强，检测过程无需人工参与。
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公开(公告)号：CN117557111A
公开(公告)日：2024-02-13
申请号：CN202311270970.9
申请日：2023-09-28
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 西南石油大学
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了一种服务于实时碳交易的燃煤电厂碳排放因子计算方法及系统，涉及碳排放监测技术领域。包括根据每日入炉燃煤的检测参数数据，获取燃煤电厂当日燃煤发电的碳排放核算总量；利用烟气连续排放监测系统，获取燃煤电厂当日燃煤发电的碳排放实测总量；根据历史日燃煤发电的碳排放核算总量和日燃煤发电的碳排放实测总量关系，获取碳排放校正值；根据碳排放校正值对预定时期内燃煤发电的碳排放实测总量进行校正，获取碳排放实测校正值；根据碳排放实测校正值以及预定时期内的上网电量，实时计算燃煤电厂电厂碳排放因子。本发明通过结合核算法和实测法，既保证了服务于碳交易市场的时效性要求，又提高了准确度。
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公开(公告)号：CN116612124B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310897591.6
申请日：2023-07-21
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
摘要： 本发明提供了一种基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测方法，属于输电线路缺陷检测技术领域，该方法包括构建基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测深度神经网络模型，其中，所述基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测深度神经网络模型包括双分支串行混合注意力DBSA和特征金字塔WCFPN；利用基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测深度神经网络模型对输电线路进行缺陷检测。本发明解决了现有的输电线路缺陷检测方法不能很好地克服小目标和复杂背景两个难点的问题。
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公开(公告)号：CN112858784B
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202110363959.1
申请日：2021-04-03
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G01R23/163
摘要： 一种牵引供电系统‑区域电网并联谐波谐振频率识别方法，利用电能质量同步监测设备记录牵引变压器高压侧区域电网任一母线A相、B相或C相电压波形以及机车网侧电压波形，来估计由机车发射谐波从机车网侧高压电路到牵引变压器高压侧区域电网该母线A相、B相或C相的放大倍数，进而判断铁路牵引供电系统‑区域电网是否存在并联谐波谐振频率。本发明可以识别铁路牵引供电系统‑区域电网是否存在并联谐波谐振频率，且能定量反映机车发射谐波对区域电力系统的谐波影响大小；可用于定量分析铁路机车发射谐波对牵引变压器高压侧区域电网的谐波影响，相比于仿真分析的方法，不需要建立牵引供电系统‑区域电网谐波模型，更简单且足够精确。
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公开(公告)号：CN116108002A
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202211618836.9
申请日：2022-12-15
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F16/215 , G06F17/18 , G06F16/242 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了基于内外部数据勾稽的城市充电桩运行状态监测方法，从充电站相关运营商平台批量爬取充电站数据；对同一批次的所有充电站数据进行清洗和标准化处理，得到第一标准数据组；根据公共字段对第一标准数据组中的数据进行分组统计；得到外部充电站数据；获取国网内部的充电站数据，根据公共字段对国网内部的充电站数据进行分组统计，得到国网充电站数据；对比外部充电站数据与国网充电站数据的充电站数量是否一致，若不一致，则得到未报装充电站；定时批量爬取充电站数据，更新外部充电站数据，并循环上述步骤。找到未报装充电站。实时更新外部充电站数据，可实现对城市充电桩运行状态的及时监控，助力电网配置优化和充电基础设施建设。
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公开(公告)号：CN115800538A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211536392.4
申请日：2022-12-01
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 四川省创世华软科技有限公司
IPC分类号： H02J13/00
摘要： 本发明提供的基于人工智能的智能电网运维监控方法及系统，涉及数据处理技术领域。在本发明中，可以先对目标电网组件进行数据提取处理，以得到目标电网组件对应的历史电网运行数据；再分别计算历史电网运行数据和预先配置的参考电网运行数据集合包括的每一个参考电网运行数据之间的数据相关度；最后，依据历史电网运行数据和每一个参考电网运行数据之间的数据相关度，并结合预先为每一个参考电网运行数据配置的异常程度参考值，分析输出历史电网运行数据对应的异常程度表征值，再基于异常程度表征值确定出目标电网组件对应的目标运行安全度。基于上述内容，可以在一定程度上提高运行安全分析的可靠度。
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公开(公告)号：CN114861882A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210490951.6
申请日：2022-05-07
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种CO2时空分布重构方法及系统，包括以下步骤：S1：建立环境数据库，所述环境数据库和多输出深度神经网络模型；S2：利用NO2卫星遥感数据和与环境数据对多输出深度神经网络模型进行初始训练；S3：利用CO2卫星遥感数据和与环境数据对经过初始训练后的多输出深度神经网络模型进行二次训练；S4：利用与环境数据和经训练好的多输出深度神经网络模型对CO2时空分布进行预测，得到CO2时空分布重构结果。本发明在重构出准确度更高的NO2卫星数据高时空分辨率数据集的同时，将NO2卫星数据所代表的化石燃料燃烧的信息赋予到模型中，实现对CO2高时空分辨率时空分布的重构。
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公开(公告)号：CN117977576B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410361309.7
申请日：2024-03-28
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度历史负荷数据的台区负荷预测方法，涉及负荷数据预测技术领域，通过HUTFormer结合基于贝叶斯优化的弹球损失函数进行置信区间预测。HUTFormer模型可以捕获时间序列数据中的长期依赖性，而弹球损失函数有助于在存在不确定性时提供准确的置信区间。该组合具有更广泛的适用范围并能生成更精确可靠的预测结果。能够有效地提高配电网台区变压器负荷预测的精准度和可靠性处理长期的依赖关系，在预测中提供定量的不确定性评估，从而为实际应用中的风险管理和决策提供了科学依据。此外，本方法扩展了现有技术的应用范围，并对各种不同类型的负荷情况提供了准确的预测，使其在实际操作中具有更高的实用价值。
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公开(公告)号：CN117274748A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311526946.7
申请日：2023-11-16
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明一种基于离群抑制的终生学习电力模型训练及检测方法，该方法包括：获取输配电线路电力缺陷图像数据；训练得到电力缺陷检测模型；通过密集区域融合算法对电力缺陷检测模型中特征金字塔模块的离群数据进行自适应抑制，优化并得到最终训练好的电力缺陷检测模型；使用已训练的电力缺陷检测模型对输配电线路电力缺陷图像数据进行缺陷检测。本发明通过在终生学习过程中对电力缺陷图像数据的持续增量训练，以及自适应地抑制离群数据，有效地抑制了模型中的异常参数，解决了现有训练方法中全量更新引发的异常参数问题，以及部分参数冻结更新导致的样本特征学习不完整问题，进而提高了检测的精度。
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公开(公告)号：CN116612124A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310897591.6
申请日：2023-07-21
申请人： 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/44 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
摘要： 本发明提供了一种基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测方法，属于输电线路缺陷检测技术领域，该方法包括构建基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测深度神经网络模型，其中，所述基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测深度神经网络模型包括双分支串行混合注意力DBSA和特征金字塔WCFPN；利用基于双分支串行混合注意力的输电线路缺陷检测深度神经网络模型对输电线路进行缺陷检测。本发明解决了现有的输电线路缺陷检测方法不能很好地克服小目标和复杂背景两个难点的问题。
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