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公开(公告)号:CN112613179B
公开(公告)日:2022-11-08
申请号:CN202011579741.1
申请日:2020-12-28
申请人: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
发明人: 于光耀 , 李振斌 , 郗晓光 , 鄂志君 , 龚成虎 , 尚学军 , 吴彬 , 崇志强 , 王天昊 , 李树鹏 , 吕金炳 , 王峥 , 吴磊 , 杨帮宇 , 张亮 , 于天一 , 霍现旭 , 刘亚丽 , 刘云 , 胡晓辉 , 郑卫洪 , 刘伟 , 姚维平 , 丁一 , 王旭强
IPC分类号: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q10/00 , G06Q50/06 , G06F113/04 , G06F119/02
摘要: 本发明涉及一种输变电带电检修对电网的影响评估方法,包括以下步骤:步骤1、建立输变电设备带电检修对电网的影响模型,输出影响系数结果;步骤2、根据步骤1获得的影响系数结果,对输变电设备带电检修对电网影响进行评估。本发明促进了电网综合检修,显著提高了带电检修质量,能够显著减少电网因检修引起的异常方式时间,从而提高电网的安全性。
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公开(公告)号:CN112613179A
公开(公告)日:2021-04-06
申请号:CN202011579741.1
申请日:2020-12-28
申请人: 国网天津市电力公司电力科学研究院 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
发明人: 于光耀 , 李振斌 , 郗晓光 , 鄂志君 , 龚成虎 , 尚学军 , 吴彬 , 崇志强 , 王天昊 , 李树鹏 , 吕金炳 , 王峥 , 吴磊 , 杨帮宇 , 张亮 , 于天一 , 霍现旭 , 刘亚丽 , 刘云 , 胡晓辉 , 郑卫洪 , 刘伟 , 姚维平 , 丁一 , 王旭强
IPC分类号: G06F30/20 , G06Q10/06 , G06Q10/00 , G06Q50/06 , G06F113/04 , G06F119/02
摘要: 本发明涉及一种输变电带电检修对电网的影响评估方法,包括以下步骤:步骤1、建立输变电设备带电检修对电网的影响模型,输出影响系数结果;步骤2、根据步骤1获得的影响系数结果,对输变电设备带电检修对电网影响进行评估。本发明促进了电网综合检修,显著提高了带电检修质量,能够显著减少电网因检修引起的异常方式时间,从而提高电网的安全性。
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公开(公告)号:CN116613895A
公开(公告)日:2023-08-18
申请号:CN202310896244.1
申请日:2023-07-21
申请人: 国网天津市电力公司信息通信公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明提供一种智能电网电力数据异常检测方法和系统,其中该方法包括:S1获取传感器节点采集的电力数据,其中电力数据包括多维特征数据;S2根据获取的电力数据进行局部异常检测,得到局部异常检测结果;S3若局部异常检测结果为异常,则输出电力数据检测结果为局部异常;若局部异常检测结果为正常,则进一步对电力数据进行全局异常检测,得到全局异常检测结果;S4若全局异常检测结果为正常,则输出电力数据检测结果为正常;若全局异常检测结果为异常,则输出电力数据检测结果为全局异常。本发明通过局部异常检测和全局异常检测的方式,有助于提高基于大规模电力生产场景下的电力数据异常检测的可靠性和鲁棒性。
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公开(公告)号:CN115759237A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211292482.3
申请日:2022-10-21
申请人: 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司信息通信公司
IPC分类号: G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/063
摘要: 本发明涉及一种端到端的深度神经网络模型压缩及异构转换系统及方法,包括:面向边缘侧设备的深度神经网络模型压缩模块,用于实现对待优化网络模型的剪枝,并根据网络特征对网络模型进行重训练,继而使用多种模型量化压缩方法得到较小精度损失的压缩网络模型后,将压缩后网络模型输入至面向边缘侧设备的异构模型转换模块;面向边缘侧设备的异构模型转换模块,用于实现网络模型由X86到ARM的转换,实现网络模型异构转换的自动化。本发明能够解决电力边缘测设备无法与通用的服务器端架构兼容,导致现有的深度神经网络模块无法直接应用在电力边缘侧设备中或者无法提供足够的性能,从而制约了边缘侧深度神经网络技术的应用的问题。
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公开(公告)号:CN114036141A
公开(公告)日:2022-02-11
申请号:CN202111312065.6
申请日:2021-11-08
申请人: 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司信息通信公司
IPC分类号: G06F16/215 , G06F16/22 , G06F16/242 , G06F16/2458 , G06F16/27
摘要: 本申请提供了共享数据资源整合分析方法、电子设备以及计算机可读介质,属于数据资源整合技术领域。该共享数据资源整合分析方法,包括如下步骤,S1:数据清洗整合,结合场景建设需求,完成基于SG‑CIM物理模型数据的取数逻辑设计、表脚本及数据开发、加工聚合工作,S2:数据存储计算,数据存储,沿用数据中台建设指导意见中的贴源层、共享层及分析层的分层思路,使用分布式数据库作为数据中台贴源层。实现报表统一管理服务,搭建企业级报表中心,推进报表统一服务建设,提升公司报表管理应用水平,实现数据探索应用需求,提升公司报表管理应用水平,提供探索分析工具,赋能基层,助力提质增效。
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公开(公告)号:CN117035039A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202310794209.9
申请日:2023-06-30
申请人: 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司信息通信公司
IPC分类号: G06N3/082 , G06N3/0464 , G06N3/0495 , G06Q50/06
摘要: 本发明涉及一种智能电力边缘设备的深度神经网络模型压缩方法,包括以下步骤:S1、获取训练好的智能电力深度神经网络模型;S2、获取每一层的卷积核,并进行分组;S3、对每一子卷积核组的分布进行统计;S4、选择部分子卷积核组进行活化;S5、对神经网络模型的冗余参数进行结构化修剪操作;S6、进行卷积核结构化深度神经网络模型再训练;S7、获取神经网络模型的权值参数;S8、对网络模型每一层的初始化权值参数绝对值进行排序;S9、获取差值最小的以2为底的幂或0,将要量化的权值组量化为该值;S10、对原始权值进行更新;S11、获得最终量化后深度神经网络模型。本发明能够充分解决在资源有限设备上的内存占用和计算工作负载优化。
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公开(公告)号:CN116613895B
公开(公告)日:2023-10-31
申请号:CN202310896244.1
申请日:2023-07-21
申请人: 国网天津市电力公司信息通信公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
摘要: 本发明提供一种智能电网电力数据异常检测方法和系统,其中该方法包括:S1获取传感器节点采集的电力数据,其中电力数据包括多维特征数据;S2根据获取的电力数据进行局部异常检测,得到局部异常检测结果;S3若局部异常检测结果为异常,则输出电力数据检测结果为局部异常;若局部异常检测结果为正常,则进一步对电力数据进行全局异常检测,得到全局异常检测结果;S4若全局异常检测结果为正常,则输出电力数据检测结果为正常;若全局异常检测结果为异常,则输出电力数据检测结果为全局异常。本发明通过局部异常检测和全局异常检测的方式,有助于提高基于大规模电力生产场景下的电力数据异常检测的可靠性和鲁棒性。
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公开(公告)号:CN115761536A
公开(公告)日:2023-03-07
申请号:CN202211406328.4
申请日:2022-11-10
申请人: 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司信息通信公司
IPC分类号: G06V20/17 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要: 本发明涉及一种基于深度学习的输电线路螺丝钉锈蚀缺陷检测方法,针对航拍图像分辨率较高且目标区域较小的问题,构建了基于注意力机制的YOLOv5模型,进行图像裁剪处理并结合注意力机制以及非极大值抑制去重进行图像检测,最终获取螺丝钉锈蚀的位置信息,本发明实现输电线路螺丝钉锈蚀的自动检测,能够及时高效的故障排除,相较于传统的输电线路检测图像分析仍然需要大量的专业技术人员,需要对图像进行放大和拖动,本发明大大降低了效率,实现螺丝钉锈蚀检测的自动化。本发明由于使用NAS‑FPN、AC‑FPN或者使用空洞卷积替换FPN的最后一层,构建了基于注意力机制的YOLOv5模型获取螺丝钉的位置信息,实现锈蚀螺丝钉的检测,并且识别精度和鲁棒性良好。
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公开(公告)号:CN118134067A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202310794270.3
申请日:2023-06-30
申请人: 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司 , 国网天津市电力公司信息通信公司
IPC分类号: G06Q10/063 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F18/2433 , G06Q50/06 , G06Q50/26
摘要: 本发明涉及一种基于电力大数据挖掘技术的人口流动分析方法,通过构建基于电力大数据的季节性人口流动分析模型以及基于电力大数据的不定期人口流动分析模型;最终得到人口流动的特点。本发明能够利用电力大数据实时、客观、精准的特性,充分挖掘电力大数据内在价值,利用电力大数据技术进行人口流动特征挖掘,探索人口出行模式规律,研究季节性人口流动及不定期人口流动的分析方法。
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公开(公告)号:CN112069827B
公开(公告)日:2022-12-09
申请号:CN202010754044.9
申请日:2020-07-30
发明人: 王旭强
IPC分类号: G06F40/30 , G06F40/216 , G06F40/284 , G06F40/126 , G06N3/04
摘要: 本发明公开了一种基于细粒度主题建模的数据到文本生成方法,包括以下步骤:在编码层基于双向长短期记忆网络学习每个数据记录的语义表示;基于非负矩阵分解方法学习每个数据记录对应的主题分布以及各主题对应的词分布,得到每个数据记录对应的主题词表;在解码层基于每个数据记录的语义表示,利用长短期记忆网络、注意力机制、细粒度主题表示,并结合主题词表,进行文本生成;进行模型训练,得到最优的文本生成结果。本发明通过利用非负矩阵分解方法挖掘数据的主题分布以及主题对应的词分布,并以此来约束生成文本和数据表之间的主题一致性,并指导模型学习到更准确的用词方式;在文本生成过程中引入复制机制,保证模型可以准确生成数值描述。
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