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公开(公告)号：CN116432542A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310687197.X
申请日：2023-06-12
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 , 南昌航空大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06F123/02
摘要： 本发明公开一种基于误差序列修正的开关柜母排温升预警方法及系统，方法包括：将温升时序数据集输入至预设的LSTM温升预测模型中，并将输出的各预测时间步长的预值与实际观测值作差，得到温升预测误差值；将温升预测误差值以及与温升预测误差值对应的预测结果、实际结果作为预设的温升误差预测模型的输入序列，得到温升误差预测模型输出的误差修正值；将误差修正值与预测结果作为最终的温升目标预测值；寻找温升目标预测值与实际观测值之间误差平方和最小的目标参数组合；判断目标参数组合中的目标温升稳定速度是否大于预设阈值。引入预测误差来修正预测模型，通过充分挖掘预测误差中有效信息，来补偿模型误差，从而提高预测精度。
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公开(公告)号：CN116432542B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310687197.X
申请日：2023-06-12
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 , 南昌航空大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06F123/02
摘要： 本发明公开一种基于误差序列修正的开关柜母排温升预警方法及系统，方法包括：将温升时序数据集输入至预设的LSTM温升预测模型中，并将输出的各预测时间步长的预值与实际观测值作差，得到温升预测误差值；将温升预测误差值以及与温升预测误差值对应的预测结果、实际结果作为预设的温升误差预测模型的输入序列，得到温升误差预测模型输出的误差修正值；将误差修正值与预测结果作为最终的温升目标预测值；寻找温升目标预测值与实际观测值之间误差平方和最小的目标参数组合；判断目标参数组合中的目标温升稳定速度是否大于预设阈值。引入预测误差来修正预测模型，通过充分挖掘预测误差中有效信息，来补偿模型误差，从而提高预测精度。
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公开(公告)号：CN116415510B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310687837.7
申请日：2023-06-12
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 , 南昌航空大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F17/16 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06F119/08
摘要： 本发明公开基于相空间重构和神经网络的断路器温升预测方法及系统，方法包括：构建基于断路器触头温升、负荷电流、环境温度、环境湿度的多元温升时序数据集，利用主成分分析法提取季节特点差异化下典型日的温升主特征成分序列，对其进行相空间重构，获取重构后的春秋季节时序数据集与冬夏季节时序数据集，以此进行基于BP神经网络模型的训练测试，构建不同季节类型的开关柜断路器温升预测模型。该方法基于相空间重构技术对断路器温升数据集的主特征成分进行时序重构，提取的不同季节群下的重构数据集利用BP神经网络模型进行温升预测，实现断路器触头温升信息的准确预测。
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公开(公告)号：CN116415510A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310687837.7
申请日：2023-06-12
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 , 南昌航空大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F17/16 , G06F18/23 , G06F18/214 , G06F119/08
摘要： 本发明公开基于相空间重构和神经网络的断路器温升预测方法及系统，方法包括：构建基于断路器触头温升、负荷电流、环境温度、环境湿度的多元温升时序数据集，利用主成分分析法提取季节特点差异化下典型日的温升主特征成分序列，对其进行相空间重构，获取重构后的春秋季节时序数据集与冬夏季节时序数据集，以此进行基于BP神经网络模型的训练测试，构建不同季节类型的开关柜断路器温升预测模型。该方法基于相空间重构技术对断路器温升数据集的主特征成分进行时序重构，提取的不同季节群下的重构数据集利用BP神经网络模型进行温升预测，实现断路器触头温升信息的准确预测。
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公开(公告)号：CN117470711B
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311824014.0
申请日：2023-12-28
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
IPC分类号： G01N9/26 , G01R31/327
摘要： 本申请提供了一种具有自校验的智能式气体密度监测装置，装置包括：密度继电器本体；设置在密度继电器本体上的压力传感器，压力传感器用于在线监测电气设备内的气体密度值；设置在密度继电器本体上的温度传感器，温度传感器用于在线监测密度继电器本体的气体温度值；压力调节机构，压力调节机构通过安装在电气设备上的多通接头与密度继电器本体的继电器接头连接，压力调节机构用于调节密度继电器本体内的气体压力升降，使密度继电器本体发生接点信号动作；设置在密度继电器本体上的接点信号采集单元，接点信号采集单元用于采集密度继电器本体的接点信号；以及智能控制器。大大提高监测装置的密度继电器本体的抗震性能。
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公开(公告)号：CN117470711A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311824014.0
申请日：2023-12-28
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
IPC分类号： G01N9/26 , G01R31/327
摘要： 本申请提供了一种具有自校验的智能式气体密度监测装置，装置包括：密度继电器本体；设置在密度继电器本体上的压力传感器，压力传感器用于在线监测电气设备内的气体密度值；设置在密度继电器本体上的温度传感器，温度传感器用于在线监测密度继电器本体的气体温度值；压力调节机构，压力调节机构通过安装在电气设备上的多通接头与密度继电器本体的继电器接头连接，压力调节机构用于调节密度继电器本体内的气体压力升降，使密度继电器本体发生接点信号动作；设置在密度继电器本体上的接点信号采集单元，接点信号采集单元用于采集密度继电器本体的接点信号；以及智能控制器。大大提高监测装置的密度继电器本体的抗震性能。
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公开(公告)号：CN117356548A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311341628.3
申请日：2023-10-17
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 , 西安创奕信息科技有限公司 , 奕科创智科技集团有限责任公司
摘要： 本发明提供了一种电网差异化激光冲击波驱鸟装置及驱鸟方法，通过红外探测功能模块中的红外识别传感器进行对电网中活动的鸟类红外的识别，红外识别传感器将识别出的数据传输到鸟类红外监测器上，并通过AI识别数据分析器进行有效的数据分析，并将分析后的数据传输到主控平台上；通过摄像探测功能模块进行对电网中活动的鸟类进行摄像探测，在摄像探测功能模块中通过摄像探测广角摄像头进行对电网中的鸟进行广角的拍摄识别，并通过摄像头图像传输端口将数据传输到主控平台上，从而可及时的探测出鸟的存在，通过红外探测功能模块和摄像探测功能模块识别出电网中有鸟的存在时，通过驱鸟模块进行及时快速的智能化激光冲击波驱鸟。
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公开(公告)号：CN117708760B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410160777.8
申请日：2024-02-05
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/2321 , G06F18/2411 , G06F18/213 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种基于多模型融合的开关柜多源局放模式识别方法及系统，方法包括：根据预设的图像分类模型对各个放电相位分布图进行识别，得到与各个放电相位分布图相对应的第一分类标签；根据预设的多源局放聚类模型对至少一个多源局放信号进行聚类分割，得到与至少一个多源局放信号对应的各个单源局放信号；分别对各个单源局放信号进行特征提取，得到与单源局放信号对应的特征信息；采用改进的支持向量机特征分析方法对各个单源局放信号的特征信息进行分析，得到与各个单源局放信号相对应的第二分类标签；将第一分类标签以及第二分类标签进行融合，得到多源局放信号最终的局放类型。经过模型融合判断，降低了误判的可能性。
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公开(公告)号：CN117708760A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202410160777.8
申请日：2024-02-05
申请人： 国网江西省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F18/25 , G06F18/2321 , G06F18/2411 , G06F18/213 , G06V10/764
摘要： 本发明公开了一种基于多模型融合的开关柜多源局放模式识别方法及系统，方法包括：根据预设的图像分类模型对各个放电相位分布图进行识别，得到与各个放电相位分布图相对应的第一分类标签；根据预设的多源局放聚类模型对至少一个多源局放信号进行聚类分割，得到与至少一个多源局放信号对应的各个单源局放信号；分别对各个单源局放信号进行特征提取，得到与单源局放信号对应的特征信息；采用改进的支持向量机特征分析方法对各个单源局放信号的特征信息进行分析，得到与各个单源局放信号相对应的第二分类标签；将第一分类标签以及第二分类标签进行融合，得到多源局放信号最终的局放类型。经过模型融合判断，降低了误判的可能性。
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