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公开(公告)号：CN118628874A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410655351.X
申请日：2024-05-24
IPC分类号： G06V10/776 , G06V20/64 , G06V10/98 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/40
摘要： 一种基于三维物体检测的模型动态评估方法，包括获取目标场景的三维模型，目标场景中包括多个电力设备；通过三维模型采集训练数据，得到训练数据集；构建电力设备目标检测模型，使用训练数据集对电力设备目标检测模型进行训练，得到训练好的电力设备目标检测模型；通过训练好的电力设备目标检测模型对目标场景进行检测，根据检测结果计算目标场景中各电力设备之间的距离，得到各电力设备之间距离的计算值；根据计算值与目标场景中各电力设备之间的距离的实际值之间的偏差，对目标场景的三维模型进行评估。本设计实现了电力系统三维模型的自动检测和评估，提高三维模型的精度和可靠性，为电力系统的规划、运营和维护提供可靠的支持。
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公开(公告)号：CN118889402A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411002209.1
申请日：2024-07-25
IPC分类号： H02J3/00 , G06F18/2431 , G06F18/21 , G06F18/23213 , G06F16/29 , G06F16/2458
摘要： 本发明涉及一种基于大数据驱动的电力负荷预测方法及系统。所述方法包括以下步骤：获取区域电力站点数据；对区域电力站点数据进行区域用电类型划分，生成区域电力用电类型数据；根据区域电力用电类型数据对区域电力站点数据进行区域电力复杂度评估，生成区域电力复杂性数据；根据预设的标准区域电力复杂性阈值对区域电力复杂性数据进行时序负荷分析，生成高复杂性区域电力峰荷数据和低复杂性区域电力基荷数据。本发明通过数据分类、复杂度评估、人口密度分析及实时历史数据结合进行电力负荷预测，提高了电力负荷预测的准确性和可靠性。
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公开(公告)号：CN118777784A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410958848.9
申请日：2024-07-17
申请人： 国网湖北省电力有限公司信息通信公司
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明属于人工智能领域，公开了一种基于大数据和人工智能的电网系统智能检测与故障定位技术，该技术包括：历史数据收集：大数据分析预处理；故障预测模型构建；实时数据输入与预测；故障定位；提高安全性和可靠性。本发明通过收集电网系统历史运行数据，利用大数据分析技术对数据进行预处理和特征提取，构建故障预测模型。当电网系统运行时，实时数据将被输入到模型中，模型将自动分析数据并预测潜在故障。一旦预测到故障，系统将自动触发故障定位机制，精确定位故障位置，为运维人员提供准确的信息支持。本发明的智能检测与故障定位技术能够显著提高电网系统的安全性和可靠性。
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公开(公告)号：CN115333749B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202210887845.1
申请日：2022-07-26
申请人： 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于安全防护技术领域，公开了一种基于终端系统访问控制与入侵的监控防护方法及设备，该方法具体包括：用户在客户端通过离线注册和本地注册完成用户注册；服务器将用户客户端访问请求转发至身份验证模块，进行身份验证，若验证通过，则访问通道打开，用户可以进行访问；网络入侵检测模块对用户发送的相关数据或文件进行检测；处理模块接收相关数据或文件，并将相关数据或文件发送至存储模块进行存储，若检测未通过，网络入侵检测模块发送警告信号至处理模块，处理模块控制访问通道关闭。本发明实现全过程数据安全加密防护，提供数据从客户端、传输、存储和应用加密服务。
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公开(公告)号：CN117955600A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311850693.9
申请日：2023-12-27
申请人： 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
发明人： 王逸兮 , 刘昕 , 廖荣涛 , 李磊 , 张潇 , 王晟玮 , 胡欢君 , 叶宇轩 , 张剑 , 宁昊 , 张玉洁 , 郭岳 , 罗弦 , 王敬靖 , 李想 , 王博涛 , 陈家璘 , 郑蕾 , 徐宁 , 胡晨 , 邱学晶
IPC分类号： H04L1/00 , H04L1/1812 , H04L1/22
摘要： 本申请涉及一种基于确定性网络协同传输的数据冗余编码方法，包括如下步骤：计算节点到节点协同传输失真，单数据冗余编码，多数据冗余编码，计算确定性网络系统失真，量化冗余编码参数间的相关性，更新冗余编码参数，量化不同数据冗余编码参数间关系，确定最优冗余编码参数，根据以上的步骤确定最优冗余编码参数和数据包个数，以此设计冗余传输系统。通过非线性拟合推导出多包冗余传输时包数目、冗余编码等参数与量化系数的关系，并建模该情况下的总失真代价，选择最优参数进行多包冗余传输系统设计，有助于在保证高可靠性的同时最小化冗余传输带来的链路失真。
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公开(公告)号：CN117932320A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311827664.0
申请日：2023-12-27
申请人： 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
发明人： 李磊 , 郭兆丰 , 廖荣涛 , 王逸兮 , 王锦怡 , 王晟玮 , 胡欢君 , 叶宇轩 , 张剑 , 宁昊 , 张玉洁 , 郭岳 , 罗弦 , 王敬靖 , 李想 , 王博涛 , 陈家璘 , 郑蕾 , 徐宁 , 胡晨 , 邱学晶
IPC分类号： G06F18/2135 , G06F18/25 , G06N3/006
摘要： 本申请涉及一种多跳时延敏感网络中的高维感知数据降维方法，包括如下步骤：以某一特定时间窗口为基准，从各设备中读取数据，形成高维数据集；对于每个设备的高维数据，构成新的特征集；利用PCA算法对所选特征进行降维；利用自适应特征选择AFS算法对降维后的特征进行进一步优化；使用经过自适应特征选择后的特征数据进行网络传输，实现了在保持数据关键特征的同时降低了数据维度，从而减少了传输时延和网络负载，本申请综合运用PCA和AFS，充分发挥了它们在降维和特征选择方面的优势，使得降维后的数据既保留了重要信息，又减小了数据量，为多跳时延敏感网络中的高维感知数据传输提供了有效解决方案。
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公开(公告)号：CN117932218A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311827927.8
申请日：2023-12-27
申请人： 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
发明人： 廖荣涛 , 刘昕 , 李磊 , 王逸兮 , 郑逸铭 , 王晟玮 , 胡欢君 , 叶宇轩 , 张剑 , 宁昊 , 张玉洁 , 郭岳 , 罗弦 , 王敬靖 , 李想 , 王博涛 , 陈家璘 , 郑蕾 , 徐宁 , 胡晨 , 邱学晶
IPC分类号： G06F18/10 , G06F17/18 , G06F17/14 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06F18/22 , G06F123/02
摘要： 本申请涉及一种基于双尺度预测的采样周期自适应调节方法，包括如下步骤：基于傅里叶级数拟合时间序列的长期变化趋势；求取时间序列相对于长期变化趋势的波动程度，基于LSTM预测偏离长期变化趋势的各时刻的波动关系；由LSTM预测出的波动趋势与由傅里叶级数拟合出的长期变化趋势的值相加，便可得到下一时刻的预测值；将预测值将其与下一时刻的真实采样点进行比较，实现采样周期的自适应调节。本发明的方法基于电力设备生产数据具有以天为单位变化的周期性特点，以及不同数据模型对不同时间序列规律的拟合能力，对设备运行状态进行估测，实现采样周期的自适应调节。
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公开(公告)号：CN117768334A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311859357.0
申请日：2023-12-30
申请人： 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
发明人： 李磊 , 周正 , 李德识 , 廖荣涛 , 王逸兮 , 王晟玮 , 胡欢君 , 叶宇轩 , 张剑 , 宁昊 , 张玉洁 , 郭岳 , 罗弦 , 王敬靖 , 李想 , 王博涛 , 陈家璘 , 郑蕾 , 徐宁 , 胡晨 , 邱学晶
IPC分类号： H04L41/14 , H04L41/149 , H04L41/16 , H04L41/0803
摘要： 本发明提供一种能源互联网监控代理节点部署优化方法，用于实现更高质量的监测需求；所述方法包括以下步骤：基于感知数据分布特点对全部感知区域进行分区，针对具有高密度分布特点的感知数据区域，基于改进人工蜂鸟算法，实现最高通信覆盖率的监控代理节点部署优化方法，针对具有稀疏分布特点的感知数据区域，判断是否有冗余监控节点，实现最优监控代理节点数量的监控代理节点部署优化方法，以满足更高质量的监测需求。
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公开(公告)号：CN116578551A
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202310338909.7
申请日：2023-03-31
申请人： 国网湖北省电力有限公司信息通信公司
IPC分类号： G06F16/215 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要： 本申请涉及一种基于GRU‑GAN的电网数据修复方法，包括以下具体步骤：步骤1：数据采集和预处理，基于TTU采集的电压历史数据，寻找完整的经过清洗以及去除异常值的数据集X，对采集的数据集归一化处理，让归一化后的数据集符合正态分布；步骤2：构建基于门控循环神经单元GRU的生成式对抗网络GAN；步骤3：GRU‑GAN神经网络的训练，使得应用随机噪声生成的数据分布接近真实数据的分布；步骤4：缺失数据的修复；步骤5：缺失数据误差分析，采用均方根误差RMSE指标对模型进行性能评估。本申请可以生成符合原始时间序列数据分布的预测值，达到补缺样本数据的目的，从而有效解决新能源电网高频数据感知匮乏、缺失等问题。
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公开(公告)号：CN115766475B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202211347949.X
申请日：2022-10-31
申请人： 国网湖北省电力有限公司信息通信公司 , 武汉大学
摘要： 一种基于通信效率的半异步电力联邦学习网络及其通信方法，包括以下步骤：搭建基于电力物联网络的半异步通信架构，该通信架构由一个电力中心云节点和N个异构终端设备组成；根据半异步通信架构设计相应的联邦学习训练及优化方法；构建终端设备更新模型，计算终端设备完成本地训练过程所需要的计算时间；构建终端设备到云节点的数据传输模型，计算终端设备上传训练模型到云节点所需的时间；构建终端设备训练及计算时间更新模型；构建云节点处的半异步模型聚集模型，该模型对于被选择的终端设备，将在下一轮更新聚合其训练好的模型；对于未被选择的终端设备，根据上一轮训练好的云模型进行聚合。本设计不仅通信效率高，而且学习准确度高。
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