公开(公告)号：CN118211126B

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410635065.7

申请日：2024-05-22

申请人： 国网山东省电力公司蒙阴县供电公司

发明人： 于云霞 ,  秦立刚 ,  党彬彬 ,  赵敏 ,  秦波 ,  刘丽 ,  王晓明 ,  王惠惠 ,  李茂轩 ,  刘杨 ,  张学坤

IPC分类号： G06F18/241 ,  H02J3/00 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06Q10/20 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

摘要： 本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种光伏发电装置故障预测模型的训练方法及装置，方法包括：获取训练样本集、训练样本集的特征空间图；光伏发电装置基于故障标签，将训练样本集划分为多个标签样本集；根据每个标签样本集中所有样本在特征空间图中的位置，在每个标签样本集中选定锚点样本得到锚点样本的数量、位置；根据每个标签样本集中样本的数量以及对应的锚点样本的数量、位置生成合成样本；将训练样本集与根据标签样本集生成的所有合成样本进行合并得到扩充样本集；通过扩充样本集对故障预测模型进行训练。本申请能够解决现有技术中的故障预测模型训练效率低下并且预测准确性也比较差的技术问题。

公开(公告)号：CN118889244A

公开(公告)日：2024-11-01

申请号：CN202411019400.7

申请日：2024-07-29

申请人： 国网山东省电力公司蒙阴县供电公司

发明人： 代英德 ,  秦立刚 ,  刘鹏程 ,  丁晓红 ,  于云霞 ,  李茂轩 ,  高伟 ,  赵波 ,  王晓明 ,  王惠惠

IPC分类号： H02G1/00 ,  H02G1/14

摘要： 本申请属于带电作业设备技术领域，尤其涉及带电作业绝缘锁杆，包括具有内部腔室的绝缘杆，绝缘杆的上端设置有端头，端头上设置有操作端，端头一侧设置有固定螺栓，固定螺栓上螺接设置有活动夹板，绝缘杆下端设置有旋转杆，旋转杆上的连杆穿过绝缘杆内部并连接操作端，转动旋转杆时，旋转杆带动操作端转动，本申请的绝缘锁杆具有能够移动的活动夹板进而使得绝缘锁杆能够夹紧T接弓子线进行操作，另外，本申请的操作端和活动夹板能够被旋转，使得绝缘锁杆具有多种形态，以便适应多种线路的带电作业。

公开(公告)号：CN118228010B

公开(公告)日：2024-08-20

申请号：CN202410658044.7

申请日：2024-05-27

申请人： 国网山东省电力公司蒙阴县供电公司

发明人： 贾开华 ,  王庆群 ,  王志浩 ,  马冰雪 ,  于坤宇 ,  丁晓红 ,  许庆军 ,  秦立刚 ,  党彬彬 ,  王晓明 ,  王惠惠 ,  于云霞

IPC分类号： G06F18/20 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/22 ,  G06F18/243 ,  G06N20/20 ,  G06N3/084 ,  G06N3/098

摘要： 本发明提供一种基于细粒度特征提取的光伏设备能耗预测方法及装置，涉及数据处理技术领域，通过特征提取模型对目标设备的属性数据进行特征提取后进行能耗预测。属性数据包括目标设备的操作记录、状态参数和设备传感器信息，涵盖了光伏设备的各种状态下的运行数据，能够反映不同能耗下的设备状态；特征提取模型通过基于植物生长素导向的神经网络参数优化方法构建。该优化方法能够避免传统梯度下降算法导致的梯度消失和梯度爆炸现象，同时避免陷入局部最优解的情况；且，训练样本集包括设备能耗参数样本及其细粒度特征，以使模型能够提取出光伏设备的细粒度特征，进而提高设备能耗预测的准确性。

公开(公告)号：CN118228010A

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202410658044.7

申请日：2024-05-27

申请人： 国网山东省电力公司蒙阴县供电公司

发明人： 贾开华 ,  王庆群 ,  王志浩 ,  马冰雪 ,  于坤宇 ,  丁晓红 ,  许庆军 ,  秦立刚 ,  党彬彬 ,  王晓明 ,  王惠惠 ,  于云霞

IPC分类号： G06F18/20 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06F18/2411 ,  G06F18/22 ,  G06F18/243 ,  G06N20/20 ,  G06N3/084 ,  G06N3/098

摘要： 本发明提供一种基于细粒度特征提取的光伏设备能耗预测方法及装置，涉及数据处理技术领域，通过特征提取模型对目标设备的属性数据进行特征提取后进行能耗预测。属性数据包括目标设备的操作记录、状态参数和设备传感器信息，涵盖了光伏设备的各种状态下的运行数据，能够反映不同能耗下的设备状态；特征提取模型通过基于植物生长素导向的神经网络参数优化方法构建。该优化方法能够避免传统梯度下降算法导致的梯度消失和梯度爆炸现象，同时避免陷入局部最优解的情况；且，训练样本集包括设备能耗参数样本及其细粒度特征，以使模型能够提取出光伏设备的细粒度特征，进而提高设备能耗预测的准确性。

公开(公告)号：CN118211126A

公开(公告)日：2024-06-18

申请号：CN202410635065.7

申请日：2024-05-22

申请人： 国网山东省电力公司蒙阴县供电公司

发明人： 于云霞 ,  秦立刚 ,  党彬彬 ,  赵敏 ,  秦波 ,  刘丽 ,  王晓明 ,  王惠惠 ,  李茂轩 ,  刘杨 ,  张学坤

IPC分类号： G06F18/241 ,  H02J3/00 ,  G06F18/214 ,  G06F18/213 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/084 ,  G06Q10/20 ,  G06Q10/04 ,  G06Q50/06

摘要： 本申请涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种光伏发电装置故障预测模型的训练方法及装置，方法包括：获取训练样本集、训练样本集的特征空间图；光伏发电装置基于故障标签，将训练样本集划分为多个标签样本集；根据每个标签样本集中所有样本在特征空间图中的位置，在每个标签样本集中选定锚点样本得到锚点样本的数量、位置；根据每个标签样本集中样本的数量以及对应的锚点样本的数量、位置生成合成样本；将训练样本集与根据标签样本集生成的所有合成样本进行合并得到扩充样本集；通过扩充样本集对故障预测模型进行训练。本申请能够解决现有技术中的故障预测模型训练效率低下并且预测准确性也比较差的技术问题。