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公开(公告)号：CN116404748A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310260852.3
申请日：2023-03-14
IPC分类号： H02J13/00
摘要： 本发明公开一种基于多源数据的配电网监控方法及系统，配电网中的各个配电设备或区域节点位置均安装有采集单元、信号扩散模块和信号接收模块，信号接收模块和信号接收模块均与采集单元连接，采集单元用于采集当前配电设备的状态信息包括：S10、在一配电设备上安装的采集单元采集到的状态信息异常时，利用该配电设备上安装的信号扩散模块向其相邻的配电设备上安装的信号接收模块发送无线信号；S20、相邻配电设备上安装的信号接收模块接收到无线信号时，对该相邻配电设备的状态信息进行检测；S30、重复步骤S10～S20进行扩散式检测，直至检测到某一配电设备的状态正常时，确定故障范围。本发明可快速确认配电网停电和异常范围。
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公开(公告)号：CN116595355A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310677628.4
申请日：2023-06-07
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/25 , G06F16/903 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种电网数据标准化重构方法、系统、设备及存储介质，方法包括获取电网多源异构数据，多源异构数据包括结构化数据、半结构化数据和非结构化数据；分别对结构化数据、半结构化数据和非结构化数据进行特征提取，得到属性初始语义特征；从静态和时序动态特征角度，将属性初始语义特征划分为属性静态特征集合和有时序关系的动态特征集合；基于动态特征集合，在时间维度上进行融合提取属性时序特征集合；将属性静态特征集合和属性时序特征集合进行级联，得到初始标准化重构特征。
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公开(公告)号：CN116707909A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310677634.X
申请日：2023-06-07
摘要： 本发明公开一种电网攻击风险感知防御方法及系统，包括：获取电网节点状态测量数据；对所述电网节点状态测量数据进行状态特征提取，并基于所述状态特征检测受攻击电网节点；基于所检测到的受攻击电网节点建立攻击防御树，确定采用不同防御策略时对应的系统风险；基于采用不同防御策略时对应的系统风险，确定和执行防御策略。在处理高级多阶段攻击的挑战下，结合电网节点量化风险分析结果，确定和执行防御策略，保证电网运行安全。
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公开(公告)号：CN116596574A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310677681.4
申请日：2023-06-07
IPC分类号： G06Q30/0201 , G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/24 , G06F18/23 , G06F18/25 , G06F18/27 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开一种电网用户画像构建方法及系统，包括获取电网不同数据源的历史时刻数据；将各数据源的历史时刻数据组合映射到共享表示中以整合模态之间的相关性，提取初始电网用户时序特征；采用相空间重构将所述初始电网用户时序特征反构造成原系统的相空间结构，得到相空间重构矩阵；基于联合熵的互信息相关性，从所述相空间重构矩阵中提取抽象用户特征集；基于所述抽象用户特征集进行回归预测用户画像标签，对所述用户画像标签聚类生成用户簇，构建用户簇画像。实现准确的电力用户画像，辅助电网提升电网运营服务质量。
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公开(公告)号：CN118114732A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410194025.3
申请日：2024-02-21
IPC分类号： G06N3/08 , G06N3/096 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N5/022 , G06F16/36 , G06F18/27 , G06Q10/04 , G06Q50/06
摘要： 本发明提供一种失电研判网络在线优化方法及系统。本发明对于源源不断的数据量，实时生成训练样本，然后采用FTRL框架使用实时样本在线优化停电研判网络，使得停电研判模型具有较强的实时性以及对系统变化的迅速适应性，并且由FTRL得到的稀疏解满足了模型实时推理的要求。每隔一段时间，对模型进行验证校准，若校准结果足够好，则将其更新到模型参数中，否则，将历史模型参数加载回停电研判网络。为了解决灾难性遗忘问题，本专利引入了教师学生网络的概念。引入一个稳定的“教师”模型，负责保持先前学到的知识，该“教师”模型在早期的训练阶段就已经相对稳定。此时，在线的停电研判模型被视为“学生”，学生学习到的实时的知识会通过EMA的方式更新给教师停电研判网络，从而提高在线学习的稳定性，减轻模型对于不同时间段数据分布差异的敏感性，更好地适应电力系统的动态特性。通过这一全新的在线学习方法，本专利模型致力于解决停电数据随时间的数据分布偏移的关键问题，更全面地捕捉电力系统中复杂的时空关系，提高停电研判的鲁棒性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118114195A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410194028.7
申请日：2024-02-21
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/09 , H02J3/00
摘要： 本发明提供一种多源数据融合的中低压配电网拓扑正确性校验及同步反馈方法及系统。本实施例引入先进的数据融合技术，可以在多源数据之间建立复杂的关联，充分利用各数据源之间的互补性，提高数据的完整性和准确性。这涉及到数据清洗、预处理和特征提取等步骤，以确保融合后的数据质量。在拓扑校验算法中，本实施例能够在考虑多源数据关联性的同时保持稳定性，识别不同数据源之间的潜在模式和影响因素，从而更准确地进行拓扑校准。本发明引入了低秩近似技术以降低神经网络推理的时间复杂度，实现了对电网拓扑的一次性并行预测，适用于实时同步反馈。创新性地采用低秩近似技术，相较于传统基于迭代循环的搜索方式，提高了推理速度，使得实时同步反馈成为可能，具有重要的实用性和效率性。
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公开(公告)号：CN118100428A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410194027.2
申请日：2024-02-21
IPC分类号： H02J13/00 , H02J3/00 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06F123/02
摘要： 本发明公开一种中低压配电网拓扑识别方法及系统，方法包括采集中低压配电网的同步多源数据；将所述同步多源数据中每种数据源的模态数据映射到相同的特征空间后进行融合，得到融合特征数据；从所述融合特征数据中索引出不同时刻的断面数据，得到断面特征序列；基于所述断面特征序列构建特征矩阵，并采用多头注意力机制对所述特征矩阵进行处理时，采用掩码向量控制利用截止到t‑1时间步的输入预测t时间步电网系统的动态拓扑结构；本发明适用于电网系统中的动态变化环境，能够鲁棒的捕捉网络动态拓扑变化。
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公开(公告)号：CN117007900A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310677645.8
申请日：2023-06-07
摘要： 本发明公开一种配电网故障定位方法、系统及从存储介质，包括获取用户负荷侧网络流设备的网络流断电信号、数字继电器的故障数据、故障指示器的定向故障电流和智能电表设备的故障定位距离；基于所述网络流断电信号进行迭代处理，确定激活的保护装置；基于所述定向故障电流进行故障定位计算，确定发生故障的故障指示器的数量；基于所述故障数据和所述故障定位距离，估计故障定位误差的概率分布；将所述激活的保护装置的确定过程、所述故障指示器故障的确定过程转换为线性公式后与所述故障定位误差的概率分布确定过程执行线性优化算法，确定停电故障位置。
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公开(公告)号：CN116680635A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310677656.6
申请日：2023-06-07
摘要： 本发明公开一种电力网故障位置推断法方法及系统，包括对给定多源反馈数据的网络拓扑Y的条件概率分布函数进行因式分解，得到条件独立的故障因子；根据可用的历史统计中断信息对所述故障因子进行参数化，为每个分布馈线建立一个贝叶斯网络；采用抽样算法在所述贝叶斯网络上执行推理任务，推断出故障位置。本发明对数据融合采用了一种概率图形建模方法，系统的高维联合概率分布函被分解成一组更容易管理的概率因素，这些因素是由条件独立性获得的，以减少代表系统高维联合概率分布函数的计算复杂性，提高故障研判框架的鲁棒性和准确性。
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公开(公告)号：CN118051760A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410194031.9
申请日：2024-02-21
IPC分类号： G06F18/213 , H02J13/00 , H02J3/00 , G06F18/25 , G06F16/215 , G06F18/10 , G06F18/22 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明提出了基于多源异构电网大数据的多维度停电监测数据质量评估方法及系统。通过充分利用多个数据源，来进行数据之间的交叉验证，使用深度学习的方法在一致性、完整性、准确性、可靠性三个维度实现了全方面的停电监测数据质量的监测以及评价，从而提升整体数据质量。通过这一全新的方法，我们致力于解决数据质量监控在停电监测系统中的关键问题，为电力系统的稳定运行提供更为可靠的数据支持。
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