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公开(公告)号：CN117741544A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311778423.1
申请日：2023-12-21
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明公开了一种电流互感器的运行状态监测方法、系统、设备和介质，涉及电流互感器技术领域。通过回路阻抗监测模块采集电流互感器运行时的多个原始二次负载电流数据、多个原始电压数据和多组端子温度。分别将原始二次负载电流数据和原始电压数据进行数据处理，生成电流基波有效值和电压基波有效值。计算电压基波有效值和电流基波有效值之间的比值，生成回路阻抗有效值。基于回路阻抗有效值、多组端子温度和预设阈值，构建电流互感器对应的回路及端子监测数据。通过计算回路阻抗有效值和端子测量温度双重方式去实时监测电流互感器运行情况，在早期的阻抗异常及后期的温度异常时均可实现信号告警输出，监测结果准确性高。
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公开(公告)号：CN115018021B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202210942327.5
申请日：2022-08-08
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G06F30/27
Abstract: 本发明涉及机房检测技术领域，公开了基于图结构与异常注意力机制的机房异常检测方法及装置。本发明根据目标电力机房的传感器监测数据构建多维时间序列，将序列转换为图结构并获取对应的邻接矩阵，根据邻接矩阵和对应图结构的附加权重得到聚合矩阵，将聚合矩阵输入至预先训练完成的图卷积神经网络，以提取图结构特征；并将多维时间序列片段和图结构特征输入到预先训练完成的异常检测模型，得到对应异常检测结果，进而确定异常数据；其中异常检测模型包括多级编解码模块，每级编解码模块包括基于关联差异的Transformer编码器及解码器，该编码层的注意力模块为带有两分支结构的异常注意力模块。本发明能够有效提高异常检测精度及稳定性。
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公开(公告)号：CN114998842B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202210924276.3
申请日：2022-08-03
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G06V20/52 , G06V10/26 , G06V10/42 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及视频图像处理技术领域，公开了一种基于扰动放大的电力机房烟雾检测方法及系统，其方法通过对烟雾视频进行分帧处理，得到若干个视频帧，并每一个视频帧进行拉普拉斯金字塔空间分解，以得到不同空间频率下的帧图像，并以无烟雾的视频帧作为背景帧，计算背景帧和每一个视频帧分别对应的图像块的总区块变差，还对背景帧和每一个视频帧分别对应的图像块进行傅里叶变换，计算背景帧的频率能量占比和视频帧的频率能量占比，同时，还根据背景帧对应的图像块的总区块变差与每一个视频帧对应的图像块的总区块变差的比较结果以及背景帧的频率能量占比和视频帧的频率能量占比的比较结果确定每个视频帧的烟雾区域，从而提高烟雾检测的准确性。
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公开(公告)号：CN113607802A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110994140.5
申请日：2021-08-27
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G01N27/72
Abstract: 本申请公开了一种端子螺丝常用材质辨别仪，包括：装置主体、测试探头、处理模块、显示模块与电源模块；所述处理模块设置于所述装置主体内；所述测试探头包括：压力传感器、磁性块与软管；所述软管的第一端连接所述装置主体；所述磁性块设置于所述软管的第二端；所述压力传感器设置于所述磁性块上，且与所述处理模块电连接；所述显示模块设置于所述装置主体表面，且与所述处理模块电连接，用于显示所述压力传感器的感应值；所述电源模块设置于所述装置主体内，且与所述处理模块和显示模块均电连接。通过将压力传感器设置于磁性块上，使得测试探头与螺丝接触时，可以感应不同材质的螺丝产生的不同压力值，从而判断螺丝的材质。
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公开(公告)号：CN109038475A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201811014642.1
申请日：2018-08-31
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明涉及配电系统馈线自动化技术领域，更具体地，涉及一种基于电压时间逻辑的配网架空线路自恢复方法。在馈线网络上发生相间故障或三相故障后，通过变电站内开关与线路各分段开关配合，第一次重合闸确定故障区段，第二次重合闸隔离故障区段。联络开关检测至单侧失压，经过合理时间后，自动合闸恢复非故障区域供电。这种方式极大缩短配网故障处理时间，但对自动化开关的残压闭锁功能精度要求高、联络开关PT断线信号需作特殊闭锁处理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116049638A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310188265.8
申请日：2023-02-28
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F17/16 , G06N3/08 , G06F18/214
Abstract: 本申请公开了一种变压器震动检测方法、系统、设备及存储介质，第一方面提出全局‑局部交叉比对注意力网络来增强全局图像和局部高亮区域之间的相互作用；第二方面提出故障‑正常交叉比对注意力网络来建立故障图像和正常图像之间的比对，进一步确定故障图像的局部特征，发现更多的互补部分进行识别并且对细粒度更小的故障的分层和分类进行了更有效的评估；第三方面提出对双重交叉比对注意力网络采用离线训练的方式，对注意力网络进行进一步优化，同时加快在线检测故障的运算速度，最后对未检测出故障的图像进行了短时间的故障预测，对故障预测后的数据图像继续检测。解决了现有技术震动故障检测和定位准确率低，且无法对故障进行预警的问题。
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公开(公告)号：CN115081758B
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211002763.0
申请日：2022-08-22
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本申请公开了一种面向协调数据中心与电网的计算转移需求响应系统，包括：可参与电力市场需求响应的数据中心A、不可参与电力市场需求响应的数据中心群集B、申报计算模块、调度中心、电力交易中心、智能定价模块和执行计算模块。本系统协调电网和通信网络的运行，提出了不同节点的数据中心的通信网络与电网两方面的约束和特点，利用计算任务转移的方法将负荷转移到有分布式发电或储能的节点中，实现数据中心参与电网需求响应方案。进一步地，考虑到数据中心转移计算任务时需采取优化算法获取最优转移数据量，因此本发明提出了一种优化算法重构模型，在保持最优解的精度同时，还大大缩短了计算时间，从而起到为数据中心降低能耗的作用。
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公开(公告)号：CN115392307A
公开(公告)日：2022-11-25
申请号：CN202211020818.0
申请日：2022-08-24
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明公开了一种风电功率预测方法、系统、设备和介质，通过当接收到原始风电功率时间序列时，采用变模态分解算法分解原始风电功率时间序列，得到多个模态分量，基于模态分量和对应的环境数据，构建样本集。采用样本集和自适应矩估计算法训练预设的初始预测模型，得到目标预测模型。当接收到待测风电功率时间序列时，对待测风电功率时间序列进行预处理，得到预测数据集，通过目标预测模型对预测数据集进行预测，得到待测风电功率时间序列对应的风电功率预测结果。使用目标预测模型进行预测，可有效解决网络收敛过慢和过拟合的问题，通过降低模态分量的混叠现象和端点效应对风电功率预测的影响，从而提高预测精度。
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公开(公告)号：CN115078894A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202211002791.2
申请日：2022-08-22
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明涉及电力机房检测技术领域，公开了一种电力机房异常检测方法、装置、设备及可读存储介质。本发明利用目标电力机房的多维传感器时间序列数据构建第一向量矩阵和第二向量矩阵，并输入到训练好的深度学习网络模型以得到相应的重构数据，基于重构数据的异常得分确定异常数据；深度学习网络模型包括第一编码器、第二编码器、第一解码器和第二解码器。本发明在深度学习网络模型中，将Transfomer重构成类似GAN式的对抗式网络，并利用异常多头注意力机制优化了Transfomer的多头注意力层，能够有效提升电力机房异常检测的精确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN115018021A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210942327.5
申请日：2022-08-08
Applicant: 广东电网有限责任公司肇庆供电局
Abstract: 本发明涉及机房检测技术领域，公开了基于图结构与异常注意力机制的机房异常检测方法及装置。本发明根据目标电力机房的传感器监测数据构建多维时间序列，将序列转换为图结构并获取对应的邻接矩阵，根据邻接矩阵和对应图结构的附加权重得到聚合矩阵，将聚合矩阵输入至预先训练完成的图卷积神经网络，以提取图结构特征；并将多维时间序列片段和图结构特征输入到预先训练完成的异常检测模型，得到对应异常检测结果，进而确定异常数据；其中异常检测模型包括多级编解码模块，每级编解码模块包括基于关联差异的Transformer编码器及解码器，该编码层的注意力模块为带有两分支结构的异常注意力模块。本发明能够有效提高异常检测精度及稳定性。
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