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公开(公告)号：CN118863603A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411371559.5
申请日：2024-09-29
申请人： 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC分类号： G06Q10/0637 , G06F18/2415 , G06F18/27 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了基于双重注意力和分位数回归的负荷概率预测方法，涉及电力系统技术领域。现有技术在电力负荷预测中对负荷不确定性的刻画不足，特征提取过程中的信息缺失影响了预测模型的精度和泛化性能。本发明包括步骤：对多时间尺度负荷预测问题进行标准化建模，考虑电力负荷的多维相关特征，构建基于滑动窗口的多时间尺度负荷预测框架。然后，基于双重注意力机制挖掘电力负荷在时序维度的自相关特征以及在特征维度与其影响因素的互相关特征，通过改进分位数回归实现电力负荷概率预测。本发明方法可以综合考虑电力负荷的时序自相关特征与互相关特征，实现负荷波动的随机不确定性量化，提高预测的可靠性与精准性。
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公开(公告)号：CN118200118A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410456111.7
申请日：2024-04-16
申请人： 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC分类号： H04L41/0631 , H04L41/0213 , H04L41/069 , H04L41/0681 , H04L41/14 , H04L41/142 , H04L41/147 , H04L41/16 , H04L43/0805 , H04L43/50 , H04L67/12
摘要： 本发明公开了变电站通信网络设备监测、故障预警方法及系统；涉及故障预警领域。目前，变电站通信网络设备监测及故障预警效率和准确性低。本发明包括：数据收集与预处理，收集变电站通信网络设备数据；从预处理后的数据中提取有用的特征来支持后续的模型训练，特征提取通过降噪自编码器实现；基于LSTM网络构建用于预测设备故障的模型并训练；利用训练好的模型实时监测网络状态，识别异常或潜在的问题；一旦检测到问题，预警机制便会启动，自动通过预定的通信渠道发送预警信息给运维人员，使其能够及时响应和解决检测到的问题，确保变电站通信网络的稳定和安全运行。本技术方案结合LSTM网络和降噪自编码器的优势，实现高效和准确的监测和预警。
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公开(公告)号：CN115013261A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210944185.6
申请日：2022-08-08
申请人： 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
发明人： 陈文进 , 虞伟 , 甘纯 , 黄浩 , 张引贤 , 钱建国 , 张静 , 王栋 , 金晨星 , 张俊 , 陈菁伟 , 张若依 , 李赢 , 姚斯磊 , 方海娜 , 潘永春 , 徐冉月 , 刘黎
摘要： 本发明公开了一种用于海上风电场的状态监测方法及系统，属于海上风电场监测技术领域。本发明用于对海上风电场机组故障原因进行评估，并且对海上风电场中各个设备进行全面监测。本发明的用于海上风电场的状态监测方法，通过构建传感器布设模型、分层化通信模型、风电场运行状态模糊评价模型、海上风电机组故障预警模型，能够实现海上风电场的主要设备之间的信息共享以及数据通讯；进而根据采集到的数据进行评价，并对运行异常情况进行辨识，得到异常原因，实现海上风电场的全面状态监测，从而能提前发现海上风电场设备潜在故障的征兆，方案科学、合理，便于推广使用。
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公开(公告)号：CN118801378A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411278091.5
申请日：2024-09-12
申请人： 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
摘要： 本发明公开了基于气象要素的光伏电站出力预测方法及系统，涉及光伏发电技术领域。现有的预测方法的预测结果与实际情况存在较大偏差。基于气象要素的光伏电站出力预测方法包括步骤：确定目标光伏电站，并获取所述目标光伏电站的气象条件；构建光伏电站出力模型，将所述气象条件输入至所述光伏电站出力模型，以获取所述目标光伏电站的初始预测发电功率；查询所述目标光伏电站的实际发电功率，并设置所述目标光伏电站的安全发电功率阈值；将初始预测发电功率与安全发电功率阈值进行对比，获取目标光伏电站的预测发电结果。本技术方案通过准确的发电功率预测，可以优化光伏电站的运维计划，减少不必要的检修和维护，提高运维效率，降低成本。
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公开(公告)号：CN118569497A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410734623.5
申请日：2024-06-07
申请人： 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N3/09 , H02J3/00 , H02J3/38
摘要： 本发明公开了基于互相关的海上风电爬坡预测方法及系统，涉及人工智能技术领域，该方法包括：读取目标风电机组的基础配置信息；检索可信爬坡事件记录，搭建事件特征图谱；交互基于目标风电机组的地理气候特性，训练风程预测模型；结合互相关性监督训练爬坡预测模型；联合风程预测模型与爬坡预测模型，生成一体化预测模块；调用预定周期节点下的地理气候信息与机组运况信息，进行风况趋势预测与爬坡事件发生预测，确定目标预测结果；确定机组管控策略，进行海上风电爬坡管理。本发明解决了现有技术中预测精度低、应对突发情况能力低等技术问题，通过基于互相关的海上风电爬坡预测，达到提高预测精度和应对突发情况能力的技术效果。
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公开(公告)号：CN118300860A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410456106.6
申请日：2024-04-16
申请人： 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC分类号： H04L9/40 , H04L43/0823 , H04L69/08 , H04L69/22
摘要： 本发明公开了一种基于机器学习和高级语义映射的电力网络异常检测系统，属于电力技术领域。当前电力网络对于未知类型的攻击监测能力不足。本发明包括：训练数据模块，用于对原始文本数据进行数据采集和数据处理，并通过映射模块对原始文本数据映射到统一的属性，得到历史网络流量安全行为轨迹、历史网络流量异常数据样本和变电站网络运行状态行为特征；映射模块；特征聚类模块；网络协议解析模块；网络行为特征；未知攻击分析模块；异常检测模块；显示终端；告警模块，告警模块用于生成告警日志并发送至管理员，实现及时安全告警。本发明降低平台使用难度，可使无相关专业背景的人员也可快速获取异常类型，及时研判并处置异常情况。
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公开(公告)号：CN118364911A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410456108.5
申请日：2024-04-16
申请人： 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
IPC分类号： G06N5/04 , G06N5/025 , H04L9/40 , G06F16/215
摘要： 本发明公开了一种基于图模型的变电站网络安全告警因果推断方法，涉及电力系统网络安全领域，目前，变电站网络安全系统不能准确地识别和分析网络安全告警的因果关系。本发明包括以下内容：数据采集；数据预处理；图模型构建：将节点代表告警，边表示因果关系，计算节点和边的权重，形成有向图以表示网络安全告警之间的因果关系；因果推断：基于因果推断算法分析图模型，识别告警之间的因果关系和潜在影响；告警优先级分配：根据因果推断的结果来动态分配告警的优先级。本发明通过引入基于图模型的告警因果推断方法，成功解决了传统告警系统中存在的一系列技术问题，实现了更高效、更准确的网络安全监控和响应。
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公开(公告)号：CN115013261B
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202210944185.6
申请日：2022-08-08
申请人： 国网浙江省电力有限公司舟山供电公司
发明人： 陈文进 , 虞伟 , 甘纯 , 黄浩 , 张引贤 , 钱建国 , 张静 , 王栋 , 金晨星 , 张俊 , 陈菁伟 , 张若依 , 李赢 , 姚斯磊 , 方海娜 , 潘永春 , 徐冉月 , 刘黎
摘要： 本发明公开了一种用于海上风电场的状态监测方法及系统，属于海上风电场监测技术领域。本发明用于对海上风电场机组故障原因进行评估，并且对海上风电场中各个设备进行全面监测。本发明的用于海上风电场的状态监测方法，通过构建传感器布设模型、分层化通信模型、风电场运行状态模糊评价模型、海上风电机组故障预警模型，能够实现海上风电场的主要设备之间的信息共享以及数据通讯；进而根据采集到的数据进行评价，并对运行异常情况进行辨识，得到异常原因，实现海上风电场的全面状态监测，从而能提前发现海上风电场设备潜在故障的征兆，方案科学、合理，便于推广使用。
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