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公开(公告)号:CN118095320A
公开(公告)日:2024-05-28
申请号:CN202410180463.4
申请日:2024-02-18
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC分类号: G06K17/00 , G01S5/04 , G06N3/0985 , G06N3/084
摘要: 本发明涉及配件定位技术领域,公开了一种电力设备运维配件定位方法、装置、设备及存储介质,该方法包括:构建定位模型并对定位模型进行训练;基于若干RFID读写器获取固定于待定位配件上的RFID标签发出的信号的目标接收信号强度指示和目标接收信号传输时间;根据目标接收信号强度指示和目标接收信号传输时间构建目标RFID特征矩阵;将目标RFID特征矩阵输入至训练好的定位模型获得待定位配件的位置信息,本发明解决了现有超声波定位、Zigbee定位抗干扰能力差的问题,通过准确的目标RFID特征矩阵与实际位置间的映射关系,实现更加精准的定位。
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公开(公告)号:CN116955951A
公开(公告)日:2023-10-27
申请号:CN202310857743.X
申请日:2023-07-12
申请人: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC分类号: G06F18/20 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G01R31/12
摘要: 本发明公开了基于自注意力的异构网络的变压器故障诊断方法及装置,所述方法包括:在变压器故障状态下,获取变压器的热红外图像进行预处理得到第一训练集T1;采集变压器的油中溶解气体含量进行预处理得到第二训练集T2;构建基于自注意力的异构融合网络模型,模型包括关注全局时标信息的自注意力LSTM网络、关注局部空间信息的自注意力残差网络、特征融合层以及Softmax分类器,第一训练集T1输入到自注意力残差网络中,第二训练集T2输入到自注意力LSTM网络中;训练基于自注意力的异构融合网络模型,利用训练好的模型进行故障诊断;本发明的优点在于:提取的特征完备,最终诊断结果较为准确。
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公开(公告)号:CN118445745A
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202410450450.4
申请日:2024-04-15
申请人: 华北电力大学(保定) , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC分类号: G06F18/25 , G06F18/241 , G06F18/21 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06Q50/06
摘要: 本发明公开了一种基于变压器多维状态特征数据的时空对齐融合方法,其特征在于,包括:采用LSTM网络层和改进的一维全卷积神经网络1D‑FCN分别提取多维数据的时间特征和空间特征,采用两个网络同时处理变压器多维状态数据,能使LSTM获取的单一时间特征和1D‑FCN获取的空间特征更详细,然后利用自学习权重信息校正多尺度特征之间的偏差,利用优化后的全连接层实现变压器多维状态特征的融合,最后利用分类算法实现特征分类,达到相同类别特征分布聚集性强,不同类别特征分布具有明显空间间隔的效果;解决了目前变压器面临着模型构建与演化方式实用性较弱,对于变压器多源、多模态特征量表述不一致,导致多维数据利用率不高,数据治理效果较差等问题。
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公开(公告)号:CN118410356A
公开(公告)日:2024-07-30
申请号:CN202410104067.3
申请日:2024-01-24
申请人: 国网电力科学研究院有限公司 , 国电南瑞科技股份有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
发明人: 张海滨 , 罗欣 , 吕顺利 , 陈龙 , 罗玲 , 李盛盛 , 李金波 , 国中琦 , 张冰 , 姬秋华 , 周捷 , 王伟 , 刘鑫 , 马欢 , 葛健 , 李志坚 , 张鹏 , 左红兵 , 刘世裕 , 董璇 , 曹东宏
摘要: 本发明公开了一种变压器状态感知和预测性运维系统及方法,运维原型系统包括数据服务模块、模型库模块、状态预测预警模块、预测性运维决策模块和人机交互及业务显示模块。本发明通过构建数据服务模块、模型库模块、状态预测预警模块、预测性运维决策模块和人机交互及业务显示模块,实现了多种智能算法的整合及展示,摆脱了人工分析决策的局限性,对指导变压器预测性运维,具有重要的理论和实际意义。
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公开(公告)号:CN117670204A
公开(公告)日:2024-03-08
申请号:CN202310763916.1
申请日:2023-06-25
申请人: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国网安徽省电力有限公司
发明人: 葛健 , 杜鹏 , 王旗 , 柯艳国 , 谢铖 , 施雯 , 刘鑫 , 张学友 , 郭龙刚 , 奚纯 , 杨兵 , 马欢 , 魏南 , 夏熠 , 刘文涛 , 汪运 , 张纯 , 许旵鹏 , 臧伟 , 李腾 , 陈茜 , 张冬晛 , 李梦琪
IPC分类号: G06Q10/0875 , G06V20/64
摘要: 本发明实施例提供一种智能仓储管理系统,属于工器具管理领域。所述智能仓储管理系统包括:登录模块、工器具柜模块、工器具模块、工器具流转模块、系统管理模块、呈现模块、库房信息模块和系统安全模块。本发明可实时了解工器具的存储情况,实时对工器具进行增减管理,同时可实时反映用户的借用信息和归还信息,从而提高工器具存储的安全性,实现对工器具的智能管理,且操作方便,成本低。
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公开(公告)号:CN116628144A
公开(公告)日:2023-08-22
申请号:CN202310212019.1
申请日:2023-03-07
申请人: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国家电网有限公司华东分部 , 国网安徽省电力有限公司
IPC分类号: G06F16/332 , G06F16/31 , G06F16/182 , G06Q50/06 , G06N5/022
摘要: 本发明公开了一种基于检索引擎的智能运检知识库,属于知识库检索领域,解决了如何快速而准确的从运检知识库获取知识的问题;知识库模块对运检信息进行存储;检索引擎模块从知识库模块获取运检信息生成索引项并存储,对获取的检索访问信息在其索引数据库中检索,将获取的检索结果返回至用户终端;用户终端通过检索端口获取检索结果,获取知识库模块中运检信息;调度模块通过计算分布式检索引擎服务器或分布式知识库服务器的用户终端连接数和用户终端访问数以及与当前用户终端的连接距离,与对应预设阈值比较,确定最佳访问的分布式检索引擎服务器或分布式知识库服务器;管理模块对知识库模块、检索引擎模块、用户终端以及调度模块进行管理。
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公开(公告)号:CN115482262A
公开(公告)日:2022-12-16
申请号:CN202210910738.6
申请日:2022-07-29
申请人: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 中国科学技术大学先进技术研究院
发明人: 董翔宇 , 樊培培 , 刘之奎 , 朱涛 , 李腾 , 宋健 , 蒋欣峰 , 葛健 , 刘锋 , 柯艳国 , 罗沙 , 谢佳 , 王子磊 , 张俊杰 , 黄道均 , 马欢 , 石玮佳 , 方晶晶 , 索浩银 , 方波 , 张晗
摘要: 本发明实施例提供一种基于多智能强化学习的自然图像的几何配准方法及模型,属于图像识别技术领域。所述几何配准方法包括:获取源图像和配准图像;对所述源图像和配准图像分别执行结构信息提取操作以得到对应的第一特征和第二特征;根据所述第一特征和第二特征执行注意力相关图计算操作以得到注意相关图;根据所述注意力相关图分别执行多次策略网络计算操作以得到对应的多个第一向量;根据所述第一向量和所述注意相关图执行值融合网络计算操作以得到配准参数。该几何配准方法及模型能够准确完成图像配准操作。
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公开(公告)号:CN118468050A
公开(公告)日:2024-08-09
申请号:CN202410525883.1
申请日:2024-04-29
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
摘要: 本发明提供了一种变压器运行状态的评价方法及系统,包括:基于待评价区域的电网一张图获取电网各电网节点的虚数据和实数据;并获取各变压器的虚数据和实数据;基于所述各电网节点和各变压器的实数据将电网节点与变压器进行一一映射匹配;将所述各电网节点和变压器的实数据和虚数据利用时间特征进行整合得到虚实共生样本集;基于所述虚实共生样本集采用XGBoost模型评估各变压器的运行状态;通过融合电网节点和变压器的数据,以及确定虚实共生数据和变化率等进行数据重构,兼顾变压器自身运行情况与电网实际运行工况,综合分析变压器运行状态,提升了变压器状态评估的准确性。
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公开(公告)号:CN118445715A
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202410499564.8
申请日:2024-04-24
申请人: 华北电力大学(保定) , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC分类号: G06F18/2431 , G06F18/2415 , G06Q50/06 , H02J3/00 , G01D21/02
摘要: 本发明公开了一种基于云模型的变压器状态模糊综合研判方法及系统,包括:建立含有目标层、项目层、指标层的变压器状态评价指标体系;利用层次分析法分别计算项目权重和指标权重;通过相对劣化度消除指标本身性质、物理意义以及量纲的影响,将指标值映射在[0,1]之间;利用云模型求解出指标对正常、注意、异常、严重这四种状态的隶属度;根据指标层、项目层、目标层的顺序对各层组合权重矩阵与状态矩阵进行矩阵乘法运算,得到目标层的状态矩阵,从而确定变压器的运行状态。本发明克服了传统权重方法过于依赖专家经验的问题,同时保留了模糊评价中的不确定性,能够有效地提高变压器运行状态评判的准确率。
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公开(公告)号:CN118427753A
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202410540423.6
申请日:2024-04-30
申请人: 华北电力大学(保定) , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC分类号: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/15 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06F123/02
摘要: 本发明涉及变压器多模态状态感知数据治理技术领域,尤其涉及一种基于多元时序数据的变压器多模态状态感知数据治理系统,通过改进后的LSTM模型实现变压器一维时间序列的状态感知和数据治理,以一维时间序列为基础,加入多元高斯模型,进而分析变压器多元数据之间的关联性,基于改进后的LSTM和多元高斯模型的多元状态感知数据治理算法可以预测时间序列数据下一时间点的可能值,利用时间序列中某一时刻的测量值和真实值作比较,根据其偏差值结合历史行为,可以有效地对异常点进行识别,从而实现多模态变压器状态感知数据的有效治理,为变压器建模、诊断、实现风险预警、提出运维性决策奠定了基础。
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