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公开(公告)号：CN114457366B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202210155147.2
申请日：2022-02-21
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌大学
IPC分类号： C25B11/061 , C25B11/091 , C25B1/04
摘要： 本发明公开了一种电极组及其制作方法，涉及催化分解水技术领域，电极组的制备方法如下：将工作电极平铺在两片隔膜之间，利用电极片将隔膜和工作电极进行封装和压实，组装顺序如下：导电片‑隔膜‑工作电极‑隔膜‑导电片。将首尾两片石墨片利用聚四氟乙烯塑料螺丝与螺母固定，所述工作电极为碳掺杂的氧化铜纳米电极，制得电极组。利用此电极组进行催化分解水制氢，结果显示所制电极组具有较强的电化学稳定性以及良好的电解水制氢性能。
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公开(公告)号：CN112966990A
公开(公告)日：2021-06-15
申请号：CN202110539663.0
申请日：2021-05-18
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 南昌大学
摘要： 本发明公开了一种变电设备综合状态评价的方法，导入状态指标数据处理结果，电力变压器状态评价以表征电力变压器异常状态的数据集为基础，按状态指标的分类、指标数据的处理、构建分层评价体系、使用主客观融合赋权法制定指标权重并据此得到电力变压器的状态评价结果四个步骤进行；在线监测装置的状态评价以由在线监测装置工作的异常导致的异常数据集为基础，状态评价包括构建异常模式的数据与在线监测装置异常状态之间的表征关系、异常状态概率表征、使用模糊评价理论中隶属度函数完成在线监测装置的状态评价三步。本发明针对电力变压器与在线监测装置分别建立其状态评价模型，从而构成基于数据驱动的变电设备综合状态评价体系。
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公开(公告)号：CN112232447A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011462003.9
申请日：2020-12-14
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌大学
摘要： 本发明属于电力设备状态数据处理领域，公开了一种电力设备状态监测数据的完整样本集的构建方法，S1、状态数据集与设备编码匹配，S2、数据采样频率归一化，S3、具有分析意义的状态数据集筛选，S4、数据频率分布拟合，S5、完整训练样本的构建，S6、数据集的周期性检验，S7、基于训练样本的状态数据集回归预测及整体异常值检测，S8、以经过数据预处理之后的第一日数据集作为训练集样本，构建状态转移矩阵 ，通过Markov状态转移模型对实测数据集中存在空值点进行数据补全。本发明可对整体数据集中存在的空缺值进行补全操作，完成数据清洗操作，初始数据集中的缺失数据与异常数据已去除，得到一个准确度较高的完整数据集样本。
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公开(公告)号：CN113792754B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202110922307.7
申请日：2021-08-12
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 南昌大学
IPC分类号： G06F18/23213 , G06N3/006 , G06F16/215
摘要： 本发明公开了一种先除异后修复的换流变DGA在线监测数据处理方法，第一阶段引入滑动窗口算法的思想，使用分段线性化算法将序列数据划分为若干由斜率与跨度表征的线段，再使用基于最大最小距离改进的K‑means聚类将在线监测数据符号化，最后使用APRIORI算法挖掘DGA中不同指标之间的关联性，并以此发掘其中存在的异常数值；第二阶段，根据筛除的异常数值采样点，提出改进的粒子群优化的支持向量回归算法，定义粒子解集之间的距离，使用模糊推理规则划分不同类型的粒子，并以此定义不同更新公式，保证算法的求解速度与求解多样性，优化支持向量回归算法中的关键参数对这些采样点进行修复，实现在线DGA监测数据的处理。
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公开(公告)号：CN112232447B
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202011462003.9
申请日：2020-12-14
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌大学
摘要： 本发明属于电力设备状态数据处理领域，公开了一种电力设备状态监测数据的完整样本集的构建方法，S1、状态数据集与设备编码匹配，S2、数据采样频率归一化，S3、具有分析意义的状态数据集筛选，S4、数据频率分布拟合，S5、完整训练样本的构建，S6、数据集的周期性检验，S7、基于训练样本的状态数据集回归预测及整体异常值检测，S8、以经过数据预处理之后的第一日数据集作为训练集样本，构建状态转移矩阵，通过Markov状态转移模型对实测数据集中存在空值点进行数据补全。本发明可对整体数据集中存在的空缺值进行补全操作，完成数据清洗操作，初始数据集中的缺失数据与异常数据已去除，得到一个准确度较高的完整数据集样本。
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公开(公告)号：CN114457366A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210155147.2
申请日：2022-02-21
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 南昌大学
IPC分类号： C25B11/061 , C25B11/091 , C25B1/04
摘要： 本发明公开了一种电极组及其制作方法，涉及催化分解水技术领域，电极组的制备方法如下：将工作电极平铺在两片隔膜之间，利用电极片将隔膜和工作电极进行封装和压实，组装顺序如下：导电片‑隔膜‑工作电极‑隔膜‑导电片。将首尾两片石墨片利用聚四氟乙烯塑料螺丝与螺母固定，所述工作电极为碳掺杂的氧化铜纳米电极，制得电极组。利用此电极组进行催化分解水制氢，结果显示所制电极组具有较强的电化学稳定性以及良好的电解水制氢性能。
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公开(公告)号：CN112966990B
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110539663.0
申请日：2021-05-18
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 南昌大学
摘要： 本发明公开了一种变电设备综合状态评价的方法，导入状态指标数据处理结果，电力变压器状态评价以表征电力变压器异常状态的数据集为基础，按状态指标的分类、指标数据的处理、构建分层评价体系、使用主客观融合赋权法制定指标权重并据此得到电力变压器的状态评价结果四个步骤进行；在线监测装置的状态评价以由在线监测装置工作的异常导致的异常数据集为基础，状态评价包括构建异常模式的数据与在线监测装置异常状态之间的表征关系、异常状态概率表征、使用模糊评价理论中隶属度函数完成在线监测装置的状态评价三步。本发明针对电力变压器与在线监测装置分别建立其状态评价模型，从而构成基于数据驱动的变电设备综合状态评价体系。
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公开(公告)号：CN113792754A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202110922307.7
申请日：2021-08-12
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司 , 南昌大学
IPC分类号： G06K9/62 , G06N3/00 , G06F16/215
摘要： 本发明公开了一种先除异后修复的换流变DGA在线监测数据处理方法，第一阶段引入滑动窗口算法的思想，使用分段线性化算法将序列数据划分为若干由斜率与跨度表征的线段，再使用基于最大最小距离改进的K‑means聚类将在线监测数据符号化，最后使用APRIORI算法挖掘DGA中不同指标之间的关联性，并以此发掘其中存在的异常数值；第二阶段，根据筛除的异常数值采样点，提出改进的粒子群优化的支持向量回归算法，定义粒子解集之间的距离，使用模糊推理规则划分不同类型的粒子，并以此定义不同更新公式，保证算法的求解速度与求解多样性，优化支持向量回归算法中的关键参数对这些采样点进行修复，实现在线DGA监测数据的处理。
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公开(公告)号：CN112800686A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202110330366.5
申请日：2021-03-29
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 南昌大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及一种变压器DGA在线监测数据异常模式判定方法，导入DGA在线监测数据，设置滑动窗口的长度和滑动步长，以一定的步长滑动窗口遍历在线数据集，对截取的每个数据窗口，使用基于最小二乘的滑动数据分段线性化算法拟合，使用拟合所得线段的斜率、包含数据的实际增长率以及该线段的跨度表征拟合出的这条线段，构建描述的线段相似度的模型，并使用K‑means算法对线段集进行聚类分析；线段集的符号化表示，归总不同序列符号化后集合中元素数目；基于Apriori算法的思想，挖掘不同序列之间存在的频繁项集，量化不同序列之间的关联性，根据序列之间的关联性强弱，对判定数据中存在的异常数值类型，分离出不同异常模式的数据。
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公开(公告)号：CN114528773B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210435426.4
申请日：2022-04-24
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 国网江西省电力有限公司
摘要： 本发明公开了基于大数据分析的轨道交通杂散电流波形预测系统及方法，该方法通过轨道交通杂散电流分析大数据库收集轨道交通的杂散电流历史波形数据、轨道交通历史运行数据、非交通类历史数据和非交通类短期预测数据，对收集到的数据进行分类归集，通过人工智能技术预测短期轨道交通运行数据；对杂散电流历史波形数据预处理形成杂散电流波形特征数据集，并输入XGBoost模型训练，将短期轨道交通运行数据和非交通类短期预测数据输入训练后的XGBoost模型，实现对未来时刻轨道交通的杂散电流波形进行预测，再将预测后的波形特征数据集作为测试集，检验和修正XGBoost模型，保证XGBoost模型预测的精准度。
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