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公开(公告)号：CN118520324A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410979164.7
申请日：2024-07-22
发明人： 吴晨 , 徐春雷 , 魏晓菁 , 范鹏展 , 刘鸿斌 , 蒋炜 , 许扬 , 董勤伟 , 朱卫平 , 焦昊 , 蔡冬阳 , 凌绍伟 , 韦磊 , 蔡云峰 , 曾锃 , 赵新冬 , 肖茂然 , 殷俊杰 , 张震
IPC分类号： G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本发明提出了一种配电网网格空间负荷聚类方法、装置、存储介质，包括：根据目标配电网区域内负荷功率数据和负荷空间距离分布数据，利用聚类算法对目标配电网区域进行网格划分，得到网格划分结果，并计算网格空间负荷密度；根据网格划分结果和网格空间负荷密度，生成各网格的离散连续分布集；将各网格的离散连续分布集和全时段、全气象条件下的负荷功率数据输入改进的对抗生成网络，通过生成对抗和反向编码得到网格空间负荷聚类结果；其中，所述改进的对抗生成网络包括生成器、判别器和用于反向编码的编码器。本发明能够将负荷网格化并得到网格空间负荷聚类结果，更为准确和客观的反映负荷不同地域不同气象条件下的波动情况。
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公开(公告)号：CN118520324B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410979164.7
申请日：2024-07-22
发明人： 吴晨 , 徐春雷 , 魏晓菁 , 范鹏展 , 刘鸿斌 , 蒋炜 , 许扬 , 董勤伟 , 朱卫平 , 焦昊 , 蔡冬阳 , 凌绍伟 , 韦磊 , 蔡云峰 , 曾锃 , 赵新冬 , 肖茂然 , 殷俊杰 , 张震
IPC分类号： G06F18/23213 , G06F18/214 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06Q50/06 , H02J3/00
摘要： 本发明提出了一种配电网网格空间负荷聚类方法、装置、存储介质，包括：根据目标配电网区域内负荷功率数据和负荷空间距离分布数据，利用聚类算法对目标配电网区域进行网格划分，得到网格划分结果，并计算网格空间负荷密度；根据网格划分结果和网格空间负荷密度，生成各网格的离散连续分布集；将各网格的离散连续分布集和全时段、全气象条件下的负荷功率数据输入改进的对抗生成网络，通过生成对抗和反向编码得到网格空间负荷聚类结果；其中，所述改进的对抗生成网络包括生成器、判别器和用于反向编码的编码器。本发明能够将负荷网格化并得到网格空间负荷聚类结果，更为准确和客观的反映负荷不同地域不同气象条件下的波动情况。
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公开(公告)号：CN118378025B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410827260.X
申请日：2024-06-25
发明人： 韦磊 , 徐春雷 , 曾锃 , 肖茂然 , 殷俊杰 , 张震 , 吴晨 , 焦昊 , 马洲俊 , 蔡冬阳 , 许扬 , 赵新冬 , 刘建 , 陈锦铭 , 梁伟 , 魏晓菁 , 范鹏展 , 刘鸿斌 , 蒋炜
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/0442
摘要： 本发明公开一种分布式光伏功率数据修复方法、装置、设备及存储介质，获取目标分布式光伏场站功率时间序列数据；若所述目标分布式光伏场站功率时间序列数据有功率缺失时段，则基于线性插补方法初步修复功率缺失时段；将初步修复后的目标分布式光伏场站功率时间序列数据输入到预构建的功率修复模型中，得到目标分布式光伏场站功率时间序列数据的功率修复值。基于预测值和实际值的联合概率分布进行数据修复，充分地考虑预测值和实际值之间的依赖关系，更准确地估计有缺时段满足指定置信度的功率值。
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公开(公告)号：CN118378025A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410827260.X
申请日：2024-06-25
发明人： 韦磊 , 徐春雷 , 曾锃 , 肖茂然 , 殷俊杰 , 张震 , 吴晨 , 焦昊 , 马洲俊 , 蔡冬阳 , 许扬 , 赵新冬 , 刘建 , 陈锦铭 , 梁伟 , 魏晓菁 , 范鹏展 , 刘鸿斌 , 蒋炜
IPC分类号： G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/2415 , G06N3/0442
摘要： 本发明公开一种分布式光伏功率数据修复方法、装置、设备及存储介质，获取目标分布式光伏场站功率时间序列数据；若所述目标分布式光伏场站功率时间序列数据有功率缺失时段，则基于线性插补方法初步修复功率缺失时段；将初步修复后的目标分布式光伏场站功率时间序列数据输入到预构建的功率修复模型中，得到目标分布式光伏场站功率时间序列数据的功率修复值。基于预测值和实际值的联合概率分布进行数据修复，充分地考虑预测值和实际值之间的依赖关系，更准确地估计有缺时段满足指定置信度的功率值。
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公开(公告)号：CN118171422A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410264746.7
申请日：2024-03-08
IPC分类号： G06F30/18 , G06F30/28 , G06F30/17 , G06F113/14 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本发明涉及GIL气体泄漏监测技术领域，尤其涉及一种GIL气体泄漏监测传感器分布方法、装置、设备及介质，包括构建GIL管廊仿真场景物理模型，并设定相应的边界条件；计算不同影响因素对SF6泄漏扩散分布的影响，并对其结果进行对比分析；基于所述对比分析结果得到SF6泄漏扩散变化规律，设计典型泄漏场景对GIL气体泄漏扩散分布特性进行仿真，得到仿真结果；根据所述仿真结果，在SF6扩散浓度最高处布置监测传感器，本发明通过典型泄漏场景基本覆盖管廊潜在气体泄漏区域，有效减少传感器的安装数量，同时能够降低泄漏气体的检测标准，提高检测效率和检测准确度，有效提高长距离地下管廊气体泄漏监测系统的准确性和经济性。
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公开(公告)号：CN118503123A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410685719.7
申请日：2024-05-30
IPC分类号： G06F11/36
摘要： 本发明公开了数据处理技术领域的一种供应链软件成分分析方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括：获取待分析供应链软件的第一成分信息；在第一成分信息中插入第一代码块，并根据第一代码块分配目标节点实体，将目标节点实体与预设原始节点实体集合之间建立依赖关系，得到更新边集合和更新节点实体集合，根据所述更新边集合和更新节点实体集合生成第二成分信息；根据所述第二拓扑依赖关系确定所述第一代码块的第一更新执行路径集合；从测试用例数据库中获取第一测试用例，并将所述第一测试用例输入至所述第一更新执行路径集合中的各条执行路径中进行分析，生成所述第一测试用例对应的分析结果文件。本发明能够提升供应链软件的质量和安全性。
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公开(公告)号：CN118734155A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410716975.8
申请日：2024-06-04
IPC分类号： G06F18/241 , G01M3/00 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0985 , G06N20/00
摘要： 本发明涉及气体绝缘输电线路技术领域，尤其涉及一种GIL管廊气体泄漏故障诊断方法、装置、设备及介质，方法包括：获取GIL管廊数据，构建GIL管廊数字孪生体模型；通过数字孪生体模型，构建基于条件生成对抗网络的GIL管廊气体泄漏样本生成模型，并设计典型泄漏场景，生成不同故障类型的高密度信息数据样本集；使用学习算法，构建故障诊断模型；将数据样本集输入故障诊断模型进行训练；将训练后的故障诊断模型部署于GIL管廊，实时获取GIL管廊数据，通过故障诊断模型输出诊断结果。本发明中，能够有效指导GIL管廊内传感器部署，提高了故障诊断的准确性和预测的可靠性，也增加了检测和响应泄漏的连续性和效率。
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公开(公告)号：CN118709589A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410717083.X
申请日：2024-06-04
IPC分类号： G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06F113/08 , G06F113/14
摘要： 本发明涉及气体绝缘金属封闭输电线路技术领域，尤其涉及一种GIL管廊气体泄漏的仿真反演方法、装置、设备及存储介质，方法包括：构建GIL管廊孪生体模型，使用孪生体模型仿真对GIL管廊泄露全过程进行模拟，获得样本数据；将气体泄漏的特征与样本数据结合构建基于条件生成对抗神经网络模型；基于条件生成对抗神经网络模型的训练，确立特征辨识的指标体系；基于指标体系对现实泄露事故进行反演，对泄露进行溯因，并提供决策支持与实施。本发明中，通过对SF6气体泄漏事件进行高精度的仿真和反演，可以识别出更早的泄漏迹象，实现更早的预警。有助于在泄漏发展成更严重的故障之前进行干预，降低维修成本和避免潜在的运行中断。
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公开(公告)号：CN117972699B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410236971.X
申请日：2024-03-01
IPC分类号： G06F21/56 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N20/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F21/53
摘要： 本发明涉及恶意软件检测处理技术领域，尤其涉及一种基于软件基因的第三方开源组件风险分析方法及系统，该方法包括以下步骤：获取软件基因信息；对软件基因信息进行特征提取得到特征向量；对提取到的特征向量进行静态分析，并将得到的第一分析结果输入至第一机器算法模型进行训练，得到第一分类模型；对提取到的特征向量进行动态分析，并将得到的第二分析结果输入至第二机器算法模型进行训练，得到第二分类模型；分别输入开源组件代码至第一分类模型和第二分类模型中，得到第一分类结果和第二分类结果；两个结果进行融合，当结果一致时，将结果作为最终分类结果输出；当结果不一致时，使用组件家族溯源方法对开源组件代码进行分析。
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公开(公告)号：CN117972699A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410236971.X
申请日：2024-03-01
IPC分类号： G06F21/56 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/25 , G06N20/00 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F21/53
摘要： 本发明涉及恶意软件检测处理技术领域，尤其涉及一种基于软件基因的第三方开源组件风险分析方法及系统，该方法包括以下步骤：获取软件基因信息；对软件基因信息进行特征提取得到特征向量；对提取到的特征向量进行静态分析，并将得到的第一分析结果输入至第一机器算法模型进行训练，得到第一分类模型；对提取到的特征向量进行动态分析，并将得到的第二分析结果输入至第二机器算法模型进行训练，得到第二分类模型；分别输入开源组件代码至第一分类模型和第二分类模型中，得到第一分类结果和第二分类结果；两个结果进行融合，当结果一致时，将结果作为最终分类结果输出；当结果不一致时，使用组件家族溯源方法对开源组件代码进行分析。
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