输电线路空间负荷状态的提取方法和系统

    公开(公告)号:CN107679478A

    公开(公告)日:2018-02-09

    申请号:CN201710890619.8

    申请日:2017-09-27

    摘要: 本发明涉及一种输电线路空间负荷状态的提取方法和系统,上述方法包括步骤:解析输电线路地理接线图中各条输电线路的空间关系,根据所述空间关系获取各条输电线路之间的拓扑连接关系图;根据电网在线监测数据获取各条输电线路的负荷时序数据;根据预先训练的时间序列特征提取模型,对所述负荷时序数据进行特征提取,获取各条输电线路的负荷时序数据对应的特征信息;根据所述特征信息对所述负荷时序数据进行聚类,获取基于所述特征信息划分的聚类簇;根据所述聚类簇中各个负荷时序数据与所述拓扑连接关系图的对应关系,获取输电线路的空间负荷状态。通过对输电线路空间负荷状态进行快速有效地提取,提高了利用在线检测数据监控电网状态的效率。

    电力设备识别模型构建方法和系统、电力设备的识别方法

    公开(公告)号:CN107480730A

    公开(公告)日:2017-12-15

    申请号:CN201710792194.7

    申请日:2017-09-05

    IPC分类号: G06K9/62 G06N3/08

    CPC分类号: G06K9/6256 G06N3/08

    摘要: 本发明涉及一种电力设备识别模型构建方法和系统、电力设备的识别方法。上述电力设备识别模型构建方法包括:标注各类电力设备分别对应的红外图像中的电力设备目标,得到样本训练集;输入RPN卷积神经网络,使损失函数有最小值,输出目标候选框;将目标候选框输入Fast-RCNN卷积神经网络,通过全连接层与回归函数计算目标候选框到对应的类别的转换权值,利用边框回归获得目标候选框的位置偏移到对应标签位置的Fast-RCNN参数;将共享卷积层学习率设为0,初始化,在所述RPN卷积神经网络中根据所述Fast-RCNN参数对输入的红外图像进行训练,得到RPN卷积神经网络模型;将目标候选框输入所述RPN卷积神经网络模型,更新Fast-RCNN卷积神经网络,形成统一的Faster-RCNN网络,输出电力设备识别模型。

    输电线路空间负荷状态的提取方法和系统

    公开(公告)号:CN107679478B

    公开(公告)日:2020-04-14

    申请号:CN201710890619.8

    申请日:2017-09-27

    摘要: 本发明涉及一种输电线路空间负荷状态的提取方法和系统,上述方法包括步骤:解析输电线路地理接线图中各条输电线路的空间关系,根据所述空间关系获取各条输电线路之间的拓扑连接关系图;根据电网在线监测数据获取各条输电线路的负荷时序数据;根据预先训练的时间序列特征提取模型,对所述负荷时序数据进行特征提取,获取各条输电线路的负荷时序数据对应的特征信息;根据所述特征信息对所述负荷时序数据进行聚类,获取基于所述特征信息划分的聚类簇;根据所述聚类簇中各个负荷时序数据与所述拓扑连接关系图的对应关系,获取输电线路的空间负荷状态。通过对输电线路空间负荷状态进行快速有效地提取,提高了利用在线检测数据监控电网状态的效率。

    电网系统的网络拓扑结构获取方法和系统

    公开(公告)号:CN107657019A

    公开(公告)日:2018-02-02

    申请号:CN201710883309.3

    申请日:2017-09-26

    IPC分类号: G06F17/30 G06Q50/06

    摘要: 本发明涉及一种电网系统的拓扑结构获取方法和系统,其是获取电网系统的CIM文件和E文件,根据电网系统的拓扑结构数据类型从所述CIM文件和所述E文件中提取目标数据,将所述目标数据存储在Spark计算引擎的SparkSQL数据库中,根据所述目标数据之间的关系对所述目标数据进行关联,获取预处理表;根据所述预处理表对电网系统进行搜索,获取电网系统的拓扑结构。在此方案中,利用电网系统的CIM文件和E文件可以获取目标数据,通过Spark计算引擎的SparkSQL数据库可以以并行计算的方式对目标数据进行快速关联分析,提高对数据的处理速度,实现电网系统拓扑的分析识别效率的提高。

    电力系统负荷削减量的检测方法和系统

    公开(公告)号:CN107256158B

    公开(公告)日:2021-06-18

    申请号:CN201710423891.5

    申请日:2017-06-07

    IPC分类号: G06F8/20 G06Q10/06 G06Q50/06

    摘要: 本发明涉及一种电力系统负荷削减量的检测方法和系统。上述电力系统负荷削减量的检测方法包括:将电力数据输入软件开发程序,将软件开发程序提供的jar文件导入Java平台,在Java平台编写与输入软件开发程序的电力数据相对应的数据结构;在计算引擎上通过划分多个计算能力相同的工作区间,统计所述数据结构对应的任务数目,根据任务数目将所述数据结构平均分配至各个工作区间;分别在各个工作区间执行并行处理操作,引入预设的Scala语言计算程序分别计算各个工作区间对应的负荷削减分量;执行计算引擎的收集操作,将负荷削减分量返回到计算引擎的主程序,获取电力系统的负荷削减总量。其提高了获取电力系统负荷削减量的效率,可以降低负荷相应检测成本。