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公开(公告)号：CN105303296A
公开(公告)日：2016-02-03
申请号：CN201510633251.8
申请日：2015-09-29
Applicant: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 浙江省电力试验研究院技术服务中心 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种电力设备全寿命状态评价方法，包括运用自然语言处理NLP技术对电力设备的缺陷文本进行预处理，得到缺陷文本的特征向量；依据特征向量计算缺陷文本与预设训练集之间的相似度；依据相似度计算缺陷文本的缺陷等级，并将缺陷等级转换为第一健康状态指数HItext，将第一健康状态指数HItext作为目标健康状态指数HI；对目标健康状态指数HI进行状态融合处理，得到的结果作为本次电力设备的单位健康周期；将电力设备本次的单位健康周期以及之前所有的单位健康周期进行整合，得到电力设备的全寿命状态评价信息。本发明公开的电力设备全寿命状态评价方法实现了对缺陷文本中蕴含的大量有效信息的挖掘，提高了电力设备全寿命状态评价的准确性和全面性。
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公开(公告)号：CN105303296B
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201510633251.8
申请日：2015-09-29
Applicant: 国网浙江省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司 , 浙江省电力试验研究院技术服务中心 , 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种电力设备全寿命状态评价方法，包括运用自然语言处理NLP技术对电力设备的缺陷文本进行预处理，得到缺陷文本的特征向量；依据特征向量计算缺陷文本与预设训练集之间的相似度；依据相似度计算缺陷文本的缺陷等级，并将缺陷等级转换为第一健康状态指数HItext，将第一健康状态指数HItext作为目标健康状态指数HI；对目标健康状态指数HI进行状态融合处理，得到的结果作为本次电力设备的单位健康周期；将电力设备本次的单位健康周期以及之前所有的单位健康周期进行整合，得到电力设备的全寿命状态评价信息。本发明公开的电力设备全寿命状态评价方法实现了对缺陷文本中蕴含的大量有效信息的挖掘，提高了电力设备全寿命状态评价的准确性和全面性。
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公开(公告)号：CN116805785A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202311039969.5
申请日：2023-08-17
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 金华八达集团有限公司 , 浙江大学 , 浙江浙达能源科技有限公司
Inventor： 黄红辉 , 侯健生 , 沃建栋 , 徐浩华 , 季克勤 , 王珂 , 叶宏 , 贺燕 , 王晓东 , 郭创新 , 邱剑 , 李晓波 , 盛晨 , 郭鸿健 , 朱锦程 , 王宁 , 朱君兴
Abstract: 本发明公开了基于随机聚类的电力负荷层次时间序列预测方法，包括如下步骤：S1、获取地理层次结构中的电力区块对应的电力日负荷值，基于区块规划相似度对地理层次结构进行重构并获取电力负荷时间序列；S2、基于随机自适应搜索策略对电力负荷时间序列进行聚类得到若干电力负荷时间序列簇；S3、基于电力负荷时间序列簇建立地理层次、聚类层次统一的层次时间序列电力负荷预测模型；S4、基于三次指数平滑法构建基础预测模型，基于基础预测模型结合广义最小二乘法求解层次时间序列电力负荷预测模型得到电力负荷最优估计，方案可以有效消除数据偏差并减少参与运算的数据量，提高了负荷预测的速度和精度。
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公开(公告)号：CN105955960B
公开(公告)日：2018-10-02
申请号：CN201610300754.8
申请日：2016-05-06
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/27
Abstract: 本发明涉及基于语义框架的电网缺陷文本信息挖掘方法。挖掘电网缺陷文本中的特征信息，用于实现各种缺陷自动统计需求。现有的统计方法基于人工，不仅费时费力，而且正确率受主观影响大。本发明首先进行缺陷文本句法结构知识提取和本体字典构建；然后运用语义槽填充方法，将缺陷文本的关键词填入语义槽；接着利用语义关联度算法将乱序的槽整合为语义框架；最后，进行词串合并，实现语义框架的精简。语义框架构建完成后，可方便地实现不同需求的缺陷自动统计。本发明对缺陷文本的统计准确率高，应用方便。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116780535B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311033441.7
申请日：2023-08-16
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 金华八达集团有限公司 , 浙江大学 , 浙江浙达能源科技有限公司
Inventor： 钱肖 , 王珂 , 季克勤 , 叶宏 , 贺燕 , 马骏达 , 黄红辉 , 侯健生 , 沃建栋 , 杨剑 , 徐耀辉 , 乔艺林 , 郭创新 , 邱剑 , 李晓波 , 徐敏 , 郑航
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于阶梯型碳交易机制的光储协同优化调度方法，包括步骤：S1、构建包含碳配额和基于双向竞价机制进行碳交易的阶梯型碳交易成本模型；S2、基于高斯过程回归计算光储协同系统的日前光伏出力预测与日前负荷功率预测；S3、基于日前光伏出力预测与日前负荷功率预测构建光储协同系统的两阶段鲁棒优化调度的不确定集；S4、构建光储协同系统的两阶段鲁棒优化调度模型，将两阶段鲁棒优化调度模型划分为隶属于第一阶段的日前阶段预调度模型和隶属于第二阶段的日前阶段再调度模型；设定对应的约束条件；S5、采用列与约束生成算法对求解优化调度模型得到调度策略。本方案显著
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公开(公告)号：CN116805785B
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311039969.5
申请日：2023-08-17
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 金华八达集团有限公司 , 浙江大学 , 浙江浙达能源科技有限公司
Inventor： 黄红辉 , 侯健生 , 沃建栋 , 徐浩华 , 季克勤 , 王珂 , 叶宏 , 贺燕 , 王晓东 , 郭创新 , 邱剑 , 李晓波 , 盛晨 , 郭鸿健 , 朱锦程 , 王宁 , 朱君兴
Abstract: 本发明公开了基于随机聚类的电力负荷层次时间序列预测方法，包括如下步骤：S1、获取地理层次结构中的电力区块对应的电力日负荷值，基于区块规划相似度对地理层次结构进行重构并获取电力负荷时间序列；S2、基于随机自适应搜索策略对电力负荷时间序列进行聚类得到若干电力负荷时间序列簇；S3、基于电力负荷时间序列簇建立地理层次、聚类层次统一的层次时间序列电力负荷预测模型；S4、基于三次指数平滑法构建基础预测模型，基于基础预测模型结合广义最小二乘法求解层次时间序列电力负荷预测模型得到电力负荷最优估计，方案可以有效消除数据偏差并减少参与运算的数据量，提高了负荷(56)对比文件CN 116485398 A,2023.07.25US 2021109140 A1,2021.04.15WO 2023131215 A1,2023.07.13刘晓峰 等.基于快速动态时间弯曲和最小覆盖球的 多日负荷曲线聚类方法《.电力自动化设备》.2022,第42卷(第7期),第51-58页.郎祎平 等.间歇性时间序列的可预测性评估及联合预测方法《.计算机应用》.2022,第42卷(第9期),第2722-2731页.Benjamin Goehry et al..Aggregation ofMulti-Scale Experts for Bottom-Up LoadForecasting《.IEEE TRANSACTIONS ON SMARTGRID》.2020,第11卷(第3期),第1895-1904页.
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公开(公告)号：CN116780535A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311033441.7
申请日：2023-08-16
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 金华八达集团有限公司 , 浙江大学 , 浙江浙达能源科技有限公司
Inventor： 钱肖 , 王珂 , 季克勤 , 叶宏 , 贺燕 , 马骏达 , 黄红辉 , 侯健生 , 沃建栋 , 杨剑 , 徐耀辉 , 乔艺林 , 郭创新 , 邱剑 , 李晓波 , 徐敏 , 郑航
IPC: H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于阶梯型碳交易机制的光储协同优化调度方法，包括步骤：S1、构建包含碳配额和基于双向竞价机制进行碳交易的阶梯型碳交易成本模型；S2、基于高斯过程回归计算光储协同系统的日前光伏出力预测与日前负荷功率预测；S3、基于日前光伏出力预测与日前负荷功率预测构建光储协同系统的两阶段鲁棒优化调度的不确定集；S4、构建光储协同系统的两阶段鲁棒优化调度模型，将两阶段鲁棒优化调度模型划分为隶属于第一阶段的日前阶段预调度模型和隶属于第二阶段的日前阶段再调度模型；设定对应的约束条件；S5、采用列与约束生成算法对求解优化调度模型得到调度策略。本方案显著提高了光储协同系统调度平稳性和健壮性，促进碳交易高效顺利进行。
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公开(公告)号：CN104866574A
公开(公告)日：2015-08-26
申请号：CN201510267932.7
申请日：2015-05-23
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30705 , G06F17/30731
Abstract: 本发明涉及一种基于KNN算法的断路器缺陷等级划分方法。现有的等级划分方法为通过运维人员经验判断，费时费力且正确率受人为影响较大。本发明首先建立“断路器缺陷文本词库”，然后针对断路器缺陷文本属于短文本的特点，提出了文本预处理方法，将其转化为可直接计算的向量。接着采用KNN算法，寻找与待分类缺陷文本最相近的几条文本，并加权计算出待分类缺陷文本所属的缺陷等级。本发明对断路器缺陷文本的分类计算效率高，方便应用。
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公开(公告)号：CN105955960A
公开(公告)日：2016-09-21
申请号：CN201610300754.8
申请日：2016-05-06
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/27
CPC classification number: G06F17/2785 , G06F17/2715
Abstract: 本发明涉及基于语义框架的电网缺陷文本信息挖掘方法。挖掘电网缺陷文本中的特征信息，用于实现各种缺陷自动统计需求。现有的统计方法基于人工，不仅费时费力，而且正确率受主观影响大。本发明首先进行缺陷文本句法结构知识提取和本体字典构建；然后运用语义槽填充方法，将缺陷文本的关键词填入语义槽；接着利用语义关联度算法将乱序的槽整合为语义框架；最后，进行词串合并，实现语义框架的精简。语义框架构建完成后，可方便地实现不同需求的缺陷自动统计。本发明对缺陷文本的统计准确率高，应用方便。
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