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公开(公告)号：CN112564098A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011387165.0
申请日：2020-12-02
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于时间卷积神经网络的高比例光伏配电网电压预测方法，包括：步骤1，对原始负荷数据进行数据预处理：基于多时间尺度，采用最大最小区间缩放法对电压时间序列数据进行归一化处理，得到完整的电压序列；步骤2，构造输入特征向量集：基于决策树的极度梯度提升树算法进行特征筛选，构造训练样本集，输出各特征权重，结合权重大小和电压预测模型情况筛选出不同的特征子集；步骤3，建立基于含高比例光伏配电网电压预测构架，训练时间卷积网络预测模型，得到电压预测结果。本发明通过将提取到的特征与时间结合，输入时间卷积神经网络模型的不同通道，得出预测结果，从而达到显著升高配电网电压预测的精度的目的。
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公开(公告)号：CN112564098B
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202011387165.0
申请日：2020-12-02
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了基于时间卷积神经网络的高比例光伏配电网电压预测方法，包括：步骤1，对原始负荷数据进行数据预处理：基于多时间尺度，采用最大最小区间缩放法对电压时间序列数据进行归一化处理，得到完整的电压序列；步骤2，构造输入特征向量集：基于决策树的极度梯度提升树算法进行特征筛选，构造训练样本集，输出各特征权重，结合权重大小和电压预测模型情况筛选出不同的特征子集；步骤3，建立基于含高比例光伏配电网电压预测构架，训练时间卷积网络预测模型，得到电压预测结果。本发明通过将提取到的特征与时间结合，输入时间卷积神经网络模型的不同通道，得出预测结果，从而达到显著升高配电网电压预测的精度的目的。
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公开(公告)号：CN114371365A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210030652.4
申请日：2022-01-12
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 西安交通大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种电缆缺陷定位方法、设备及存储介质，用以解决现有电缆缺陷定位方法，不能对电缆缺陷进行精确定位的技术问题。本发明的方法包括：信号发生器将第一预设探测信号由待测电缆首端输入，信号采集器在待测电缆首端采集第一预设探测信号的探测返回信号；对探测返回信号进行希尔伯特变换以获得变换信号，并基于变换信号及探测返回信号，确定待分析复数信号；其中，待分析复数信号用于分析待测电缆的缺陷位置；将待分析复数信号与第二预设探测信号进行相关性比较，以确定待测电缆的缺陷位置。本发明解决了现有电缆缺陷定位方法，不能对电缆缺陷进行精确定位的技术问题。
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公开(公告)号：CN115115585A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210653681.6
申请日：2022-06-10
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/44 , G06V10/82 , G06N20/00 , G06N3/04 , G06N3/08 , G01R31/08 , H04L67/01 , G16Y10/35 , G16Y20/20 , G16Y40/10 , G16Y40/20
Abstract: 本发明涉及电缆诊断技术领域，公开了一种电缆故障诊断方法、系统及可读存储介质，所述方法包括：各客户端获取本地故障数据作为模型训练数据；中心服务器随机选取若干个客户端，被选取的客户端基于故障识别模型训练本地故障数据，并将训练参数发送至中心服务器；中心服务器基于训练参数生成全局模型参数，并下发至各客户端；各客户端基于全局模型参数及故障识别模型诊断电缆故障。本发明的电缆故障诊断方法通过各客户端对故障数据进行模型训练，收集各客户端的训练参数，通过联邦学习的方式聚合训练参数生成全局模型参数，从而扩大样本数量，解决了数据孤岛问题，提高了模型识别的精度，降低了硬件成本。
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公开(公告)号：CN114897035A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202111179490.2
申请日：2021-10-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种用于10kV电缆状态评估的多源数据特征融合方法，基于多传感器数据对10KV电缆进行状态评估。首先将多传感器时间序列数据经过构造高维随机矩阵计算其平均谱半径的方法进行特征提取；然后将三类传感器计算得到的特征向量按照参考向量统一维度，形成新的矩阵；最后将新的特征矩阵作为输入，已知的电缆状态作为输出，通过三层BP神经网络分类器进行模式识别。本发明充分利用了10KV电缆状态监测系统的多传感器数据，一定程度上解决了不同数据源权重赋予过程主观性强的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114897035B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202111179490.2
申请日：2021-10-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种用于10kV电缆状态评估的多源数据特征融合方法，基于多传感器数据对10KV电缆进行状态评估。首先将多传感器时间序列数据经过构造高维随机矩阵计算其平均谱半径的方法进行特征提取；然后将三类传感器计算得到的特征向量按照参考向量统一维度，形成新的矩阵；最后将新的特征矩阵作为输入，已知的电缆状态作为输出，通过三层BP神经网络分类器进行模式识别。本发明充分利用了10KV电缆状态监测系统的多传感器数据，一定程度上解决了不同数据源权重赋予过程主观性强的问题。
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公开(公告)号：CN117764377A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311612618.9
申请日：2023-11-29
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0635 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/2411 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电缆环境风险识别方法、装置、介质及设备。其中，方法包括：获取电缆线路巡视文本样本集；利用Skip‑Gram算法提取电缆线路巡视文本样本集的词向量，确定电缆线路巡视文本样本集的词向量文本矩阵；根据词向量文本矩阵训练多尺度循环卷积神经网络，确定风险识别模型；根据风险识别模型对获取的待识别电缆环境的电缆巡视文本进行风险识别，输出待识别电缆环境的风险类型。
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公开(公告)号：CN114371365B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202210030652.4
申请日：2022-01-12
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 西安交通大学
IPC: G01R31/08
Abstract: 本发明公开了一种电缆缺陷定位方法、设备及存储介质，用以解决现有电缆缺陷定位方法，不能对电缆缺陷进行精确定位的技术问题。本发明的方法包括：信号发生器将第一预设探测信号由待测电缆首端输入，信号采集器在待测电缆首端采集第一预设探测信号的探测返回信号；对探测返回信号进行希尔伯特变换以获得变换信号，并基于变换信号及探测返回信号，确定待分析复数信号；其中，待分析复数信号用于分析待测电缆的缺陷位置；将待分析复数信号与第二预设探测信号进行相关性比较，以确定待测电缆的缺陷位置。本发明解决了现有电缆缺陷定位方法，不能对电缆缺陷进行精确定位的技术问题。
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公开(公告)号：CN114487732A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210055054.2
申请日：2022-01-18
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 重庆大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于暂态扰动特征的电缆缺陷检测方法及系统。本发明通过电缆局部绝缘缺陷试验获取电缆局部绝缘缺陷产生的电压扰动信号；对电压扰动信号的主要特征进行分析，得到不同特征参数的变化范围，并对电压扰动信号去噪后进行幅值转换以提取特征参数；将所述电压扰动信号的特征参数用于电缆局部绝缘缺陷检测，先对电压扰动信号的阈值进行检测，判断其是否超出正常阈值，然后判断电压扰动信号的特征参数是否符合要求，并对下一个周期信号重复判断，以评估电缆局部绝缘缺陷的严重程度。本发明利用电缆运行时的电压扰动信号判断电缆局部绝缘缺陷，能够及时预警便于检修，避免局部绝缘缺陷发展成永久性故障。
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公开(公告)号：CN117932397A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311768966.5
申请日：2023-12-21
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
Inventor： 王格 , 王昱力 , 欧阳本红 , 赵深 , 何毅帆 , 赵鹏 , 夏荣 , 孙翔 , 任广振 , 黄凯文 , 袁建军 , 戴梦迪 , 童力 , 刘松华 , 李文杰 , 刘宗喜 , 邓显波
IPC: G06F18/24 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06N3/0442 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多参量联合推演的电缆状态量预测方法及装置，该方法包括：对不同电缆在线监测节点的多个状态量分别以一定的采样周期进行采样，得到状态量数据集，并按照预设的规则对状态量数据集进行预处理；采用Spearman相关系数的降维算法，对预处理后的状态量数据集进行降维处理，并按照预设的比例将降维处理后的状态量数据集划分为训练集和测试集；利用训练集对预设的GRU网络进行训练，利用测试集对训练后的GRU网络进行测试，直至GRU网络的精度满足要求，得到电缆状态量预测模型；利用电缆状态量预测模型对待预测电缆的目标状态量进行预测。
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