公开(公告)号：CN118378553A

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410828402.4

申请日：2024-06-25

Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 ,  合肥工业大学

Inventor： 张晨晨 ,  章海斌 ,  李帷韬 ,  廖军 ,  黄鑫兴 ,  马欢 ,  李奇越 ,  黄石磊 ,  孙伟 ,  刘之奎 ,  张倩 ,  马晓薇 ,  张志强 ,  林玉娟 ,  杨艳 ,  朱雨晨

IPC: G06F30/27 ,  H02J3/00 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09 ,  G06N3/091 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明提供一种数字孪生模型构建方法及系统，方法包括：采集待建模设备的历史工况数据；从历史工况数据中获取并根据随机样本，基于随机配置网络SCN，对数字孪生模型进行初始建模，其中，根据历史工况数据设置训练集，利用训练集训练随机配置网络SCN，以得到初始模型M；通过主动学习操作，利用初始模型M，在未参与建模样本中进行价值筛选，选取并处理适用价值样本，处理得到有价值数据#imgabs0#，基于有价值数据#imgabs1#更新初始模型M，得到适用孪生模型#imgabs2#；基于适用孪生模型#imgabs3#，筛选并保存实时数据流中的实时有价值数据。本发明解决了模型构建、训练、更新过程中所用数据量过大，以及数字孪生模型的数据处理成本、数据保存成本、模型更新成本较高的技术问题。

公开(公告)号：CN119167992B

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411648757.1

申请日：2024-11-19

Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 ,  合肥工业大学

Inventor： 张晨晨 ,  李帷韬 ,  廖军 ,  刘威 ,  章海斌 ,  李奇越 ,  黄石磊 ,  孙伟 ,  晏松 ,  张倩 ,  陈磊 ,  罗长 ,  张驰 ,  李利元 ,  朱雨晨 ,  杨艳

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/096 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明提供一种Transformer模型演化方法及系统，方法包括：采集变压器运行数据，并选定训练样本，划分得到历史数据集X0和待更新数据集X1；构建时序特征融合模块，将样本数据集X0和待更新数据集X1进行数据特征提取与融合得到高级融合特征Y1；构建数据特征处理模块，利用时序数据差分方法处理得到新特征融合结果Z；构建Transformer时序预测模型，对相似特征数据集Yin进行时序预测得到预测结果Zout，通过增量学习更新Transformer时序预测模型的权重参数。本发明解决了模型稳定性及灵活性较差、预测精度随时间降低以及特征信息丢失的技术问题。

公开(公告)号：CN119167992A

公开(公告)日：2024-12-20

申请号：CN202411648757.1

申请日：2024-11-19

Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 ,  合肥工业大学

Inventor： 张晨晨 ,  李帷韬 ,  廖军 ,  刘威 ,  章海斌 ,  李奇越 ,  黄石磊 ,  孙伟 ,  晏松 ,  张倩 ,  陈磊 ,  罗长 ,  张驰 ,  李利元 ,  朱雨晨 ,  杨艳

IPC: G06N3/0455 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/096 ,  G06F18/25

Abstract: 本发明提供一种Transformer模型演化方法及系统，方法包括：采集变压器运行数据，并选定训练样本，划分得到历史数据集X0和待更新数据集X1；构建时序特征融合模块，将样本数据集X0和待更新数据集X1进行数据特征提取与融合得到高级融合特征Y1；构建数据特征处理模块，利用时序数据差分方法处理得到新特征融合结果Z；构建Transformer时序预测模型，对相似特征数据集Yin进行时序预测得到预测结果Zout，通过增量学习更新Transformer时序预测模型的权重参数。本发明解决了模型稳定性及灵活性较差、预测精度随时间降低以及特征信息丢失的技术问题。

公开(公告)号：CN118378553B

公开(公告)日：2024-08-27

申请号：CN202410828402.4

申请日：2024-06-25

Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 ,  合肥工业大学

Inventor： 张晨晨 ,  章海斌 ,  李帷韬 ,  廖军 ,  黄鑫兴 ,  马欢 ,  李奇越 ,  黄石磊 ,  孙伟 ,  刘之奎 ,  张倩 ,  马晓薇 ,  张志强 ,  林玉娟 ,  杨艳 ,  朱雨晨

IPC: G06F30/27 ,  H02J3/00 ,  G06N3/047 ,  G06N3/084 ,  G06N3/09 ,  G06N3/091 ,  G06F113/04

Abstract: 本发明提供一种数字孪生模型构建方法及系统，方法包括：采集待建模设备的历史工况数据；从历史工况数据中获取并根据随机样本，基于随机配置网络SCN，对数字孪生模型进行初始建模，其中，根据历史工况数据设置训练集，利用训练集训练随机配置网络SCN，以得到初始模型M；通过主动学习操作，利用初始模型M，在未参与建模样本中进行价值筛选，选取并处理适用价值样本，处理得到有价值数据#imgabs0#，基于有价值数据#imgabs1#更新初始模型M，得到适用孪生模型#imgabs2#；基于适用孪生模型#imgabs3#，筛选并保存实时数据流中的实时有价值数据。本发明解决了模型构建、训练、更新过程中所用数据量过大，以及数字孪生模型的数据处理成本、数据保存成本、模型更新成本较高的技术问题。

公开(公告)号：CN116306076A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202211627703.8

申请日：2022-12-16

Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司

Inventor： 张晨晨 ,  贾凤鸣 ,  汤仕磊 ,  朱雨晨 ,  夏勇 ,  杨艳 ,  谈力 ,  罗长 ,  张驰 ,  王夕琛 ,  李腾 ,  刘锡禹 ,  马晓薇 ,  施雯 ,  邵华 ,  侯姗姗 ,  穆云龙 ,  李敏晖 ,  束学刚 ,  张放 ,  戴佳琳 ,  李利元 ,  林玉娟 ,  张静

IPC: G06F30/23 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明公开了一种基于实时监测的数字孪生避雷器系统及其方法，所述的基于实时监测的数字孪生避雷器系统包括避雷器数据采集模块、环境数据采集模块、数据采集平台B、有限元分析平台C、三维展示平台D、三维模型编辑器F和中间数据存储系统H；本发明基于实时状态监测的有限元数字孪生技术方法，用于对避雷器进行实时监测和仿真预测。在实际过程中有限元仿真是在独立的软件里面进行的，输入的是静态的数据，并且需要耗费比较长的计算时间才会有一次结果，而结果只能验证过去时间的模型是否正确，无法对当前时刻的状态做出反馈。