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公开(公告)号：CN118504988A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410926120.8
申请日：2024-07-11
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N5/022 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/082
摘要： 本发明公开了基于分布式多模态知识图谱的新设备启动风险识别方法及系统，所述方法包括：采用知识本体与实体结合的架构构建分布式多模态知识图谱；对分布式多模态知识图谱进行跨模态事件细粒度对齐；采用跨模态事件细粒度对齐后的分布式多模态知识图谱获取特征三元组并转化为特征向量；基于深度学习算法构建风险识别模型并完成风险识别。本发明能够为调度人员提供及时、准确的风险信息，有助于降低风险发生概率，提高电力调度的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118035463A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410088307.5
申请日：2024-01-22
摘要： 一种电网调度多模态知识图谱构建方法及系统，包括：采集电网调度领域多元异构数据，根据多模态数据类型特点进行数据预处理；基于预处理后的电网调度多模态数据进行多模态数据标记并构建知识样本库；对多模态数据标记后得到的知识样本库数据进行统一特征融合，并采用深度学习模型抽取电网调度多模态实体知识；基于电网调度多模态实体知识的抽取结果，建立多模态调控实体间关系，将多模态调控知识融合与链接，形成电网调度多模态知识图谱。本发明建立电网调度多模态知识图谱，实现跨系统、跨业务的多模态知识的共建共享，提升电网调度多模态知识重构与知识融合水平，并为调控业务提供多模态数据支撑。
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公开(公告)号：CN118504988B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410926120.8
申请日：2024-07-11
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N5/022 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/082
摘要： 本发明公开了基于分布式多模态知识图谱的新设备启动风险识别方法及系统，所述方法包括：采用知识本体与实体结合的架构构建分布式多模态知识图谱；对分布式多模态知识图谱进行跨模态事件细粒度对齐；采用跨模态事件细粒度对齐后的分布式多模态知识图谱获取特征三元组并转化为特征向量；基于深度学习算法构建风险识别模型并完成风险识别。本发明能够为调度人员提供及时、准确的风险信息，有助于降低风险发生概率，提高电力调度的安全性和稳定性。
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公开(公告)号：CN117436351A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311752694.X
申请日：2023-12-19
发明人： 张越 , 皮俊波 , 项中明 , 单连飞 , 吴华华 , 齐世雄 , 孙文多 , 谷炜 , 安卓阳 , 姜涛 , 郑翔 , 马翔 , 余建明 , 沈曦 , 沃建栋 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 刘艳 , 乔咏田 , 刘栋 , 方璇 , 康福权
IPC分类号： G06F30/27 , G01R31/00 , G01R31/08 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F16/36 , G06Q50/06 , G06F111/08 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了复杂气象下基于知识图谱的电网设备故障预测方法及系统，通过Transformer和知识图谱技术作为预测的基本手段，并在训练过程中，同步训练Transformer预测模型和基于知识图谱预测模型的BP神经网络分类器，借助知识图谱的独特数据结构，找出相关联的节点和节点关系，进一步找到相关的历史案例数据，再进行调整以优化样本质量，进而使得预测准确率可以进一步提高。本发明综合运用Transformer模型和知识图谱作为概率预测的工具，数据和知识融合驱动的模式不仅会从所有历史数据记录中受益，也能充分利用知识进行故障预测，能够有效快速地预测出特定气象条件下电力系统设备事故的发生概率，极大提升了故障数据利用的灵活性，提高预测的准确性、可靠性、稳定性。
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公开(公告)号：CN117436351B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202311752694.X
申请日：2023-12-19
发明人： 张越 , 皮俊波 , 项中明 , 单连飞 , 吴华华 , 齐世雄 , 孙文多 , 谷炜 , 安卓阳 , 姜涛 , 郑翔 , 马翔 , 余建明 , 沈曦 , 沃建栋 , 黄启航 , 楼贤嗣 , 刘艳 , 乔咏田 , 刘栋 , 方璇 , 康福权
IPC分类号： G06F30/27 , G01R31/00 , G01R31/08 , G06N5/022 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/2415 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06F16/36 , G06Q50/06 , G06F111/08 , G06N3/048
摘要： 本发明公开了复杂气象下基于知识图谱的电网设备故障预测方法及系统，通过Transformer和知识图谱技术作为预测的基本手段，并在训练过程中，同步训练Transformer预测模型和基于知识图谱预测模型的BP神经网络分类器，借助知识图谱的独特数据结构，找出相关联的节点和节点关系，进一步找到相关的历史案例数据，再进行调整以优化样本质量，进而使得预测准确率可以进一步提高。本发明综合运用Transformer模型和知识图谱作为概率预测的工具，数据和知识融合驱动的模式不仅会从所有历史数据记录中受益，也能充分利用知识进行故障预测，能够有效快速地预测出特定气象条件下电力系统设备事故的发生概率，极大提升了故障数据利用的灵活性，提高预测的准确性、可靠性、稳定性。
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公开(公告)号：CN108362958A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201711399650.8
申请日：2017-12-22
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
发明人： 宋光鹏 , 王曲建 , 郭子明 , 何蕾 , 张浩 , 庞传军 , 阎博 , 于跃 , 穆永铮 , 包铁 , 戚岳 , 康福权 , 李新鹏 , 刘闯 , 曹良晶 , 金美忠 , 张鹏 , 刘赐琦 , 刘蒙
IPC分类号： G01R31/00
摘要： 本发明涉及电能量采集技术领域，尤其涉及一种采集故障点自动诊断和修补方法。所述方法包括以下步骤：(1)从现场采集电量的表码数据；(2)根据原始表码数据是等周期的数据特点对缺失的数据进行自动补录；(3)对质量位异常、越限、倒走异常数据进行自动校验修正；(4)然后通过电表归零和换表也业务自动处理。上述方法可以保证了电量采集的原始表码的连续性和完整性，保证了结算电量的正确。
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公开(公告)号：CN116521890A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310404098.6
申请日：2023-04-17
申请人： 国网北京市电力公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了电网故障处理认知知识图谱生成系统和方法及介质，本发明采用基于注意力机制结合协同因子分解机对不同影响因子分配与之相匹配的权重，其中使用两种不同形式的注意力子结构协同建模影响因子组合过程，然后将组合得到的特征结合电网调控历史记录生成的知识图谱对知识图谱中的节点和关系边进行图表示学习，实现对知识图谱中实体和关系表示的优化，进而生成更精确的电网故障处理认知知识图谱，尤其是涉及受多因子影响的电网调控任务，可以实现对多影响因子的多层次交互进而完成特征自适应组合，使得生成的电网故障处理认知知识图谱更加合理、准确和鲁棒，同时为下游的决策任务提供更为有利的搜索环境。
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公开(公告)号：CN108347049A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201711399587.8
申请日：2017-12-22
申请人： 国网冀北电力有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明涉及电能量计量系统技术领域，特别涉及一种基于电能量计量系统与scada电网一次设备模型关联搜索的决策方法。所述方法包括以下步骤：(1)将电能量计量系统计量点模型和scada电网一次设备模型建立对照关系；(2)根据电网的拓扑结构查找scada电网一次设备对应的开关间隔号；(3)当电能量系统计量点模型对应的scada电网模型发生变化，但所关联的开关间隔未发生变化时，可根据开关的间隔号查找变化后的一次设备，重新建立对照关系。所述方法保证了电能量计量系统计量模型与scada电网一次设备模型的一致性，为为自动化人员提供了帮助，提高了工作的效率。
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公开(公告)号：CN116383712A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202211707695.8
申请日：2022-12-29
申请人： 国网冀北电力有限公司承德供电公司 , 国家电网有限公司 , 承德天汇电力设计有限责任公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC分类号： G06F18/241 , G06N3/006 , G06Q50/06 , H02J13/00
摘要： 本发明公开了一种基于灰狼优化算法的变电站故障识别方法及系统，所述方法包括以下步骤：读取变电站设备的当前状态；对读取的所述设备的当前状态进行数字化解析；基于所述数字化解析的结果构建变电站故障识别目标函数E；基于灰狼优化算法对所述识别目标函数E进行迭代求解。对所述识别目标函数E进行迭代求解包括以下步骤：选择m只灰狼建立灰狼优化算法模型，初始化灰狼种群；计算初始状态下每个灰狼个体与猎物的距离；分别建立围捕猎物和捕猎行为的迭代公式，对所述迭代公式进行交替迭代进行求解。本发明利用灰狼优化算法的计算复杂度不受目标函数复杂程度的影响，能快速求解出数值解，从而快速准确识别变电站故障。
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公开(公告)号：CN118396366A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410373401.5
申请日：2024-03-29
申请人： 国网上海市电力公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084
摘要： 本发明公开了基于图卷积网络的电网运行风险预测系统及方法，它包括：训练数据构建模块用于将静态安全分析历史数据根据时间节点在电网系统状态估计历史断面数据中查找特征变量，得到训练数据集，并将训练数据集中的设备进行类别标注；拓扑特征提取模块用于将图神经网络的节点和边通过真实电网设备间的连接建立电网系统设备邻接矩阵，根据标注后的训练数据集建立电网系统设备特征矩阵，将电网系统设备邻接矩阵和电网系统设备特征矩阵融合并进行特征提取，得到特征向量；特征映射模块用于将特征向量输入到深度神经网络中得到包含负载率区间种类的矩阵，利用包含负载率区间种类的矩阵得到负载区间的概率分布向量。本发明能更好预测电网的运行风险。
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