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公开(公告)号：CN114819340A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210439898.7
申请日：2022-04-24
申请人： 浙江浙能天然气运行有限公司 , 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种用于天然气日负荷的时序预测方法，包括以下步骤：分析历史天然气日负荷数据的时间序列依赖关系；利用滑动窗口原理，根据依赖关系确定窗口长度，提取时间窗口内的时序特征；利用启发式搜索，确定模型中超参数的取值，利用Adam优化算法，得到模型中参数的取值；分析样本内预测误差，进行白噪声检验；最后利用得到的模型，预测下一个气日负荷。针对日期影响负荷值情况，利用日期编码挖掘和天然气负荷数据的关系，省去了外生变量的引入和自身精度的麻烦，同时利用启发式搜索确定模型的超参数，增加了模型的抗干扰性能，而时间窗口和循环神经网络能充分挖掘时间序列本身的特点，最终提高了模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN115186590A
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202210829744.9
申请日：2022-07-13
申请人： 浙江大学 , 浙江浙能天然气运行有限公司 , 浙江省能源集团有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/14 , G06F119/04
摘要： 本发明公开了一种管道腐蚀剩余寿命预测方法。为了克服现有技术计算量大，且没有充分考虑到管道内外检测的数据之间的联系的问题；本发明包括以下步骤：S1：对管道进行综合检测，根据综合检测数据将管道划分为不同管段；S2：对于管段分别进行土壤腐蚀性检测，建立检测数据集；S3：构建判断土壤腐蚀性的神经网络，确定发生腐蚀的管段；S4：在发生腐蚀的管段附近进行埋片实验，计算腐蚀速率，建立不同腐蚀等级管段的腐蚀速率数据集；S5：构建预测管道腐蚀速率的极限学习机模型，并根据标准计算最大允许腐蚀深度，根据腐蚀速率与最大允许深度计算得到管道腐蚀剩余寿命。极限学习机在保证学习精度的前提下速度更快。
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公开(公告)号：CN115115238A
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202210777668.1
申请日：2022-06-30
申请人： 浙江大学 , 浙江浙能天然气运行有限公司 , 浙江省能源集团有限公司
IPC分类号： G06Q10/06
摘要： 本发明提出一种基于网络层次分析的输气站场风险评价方法，包括以下步骤：S1明确需要分析的站场风险指标；S2建立站场风险指标模型；S3构建ANP网络层次分析模型；S4采集对应风险指标的数据；S5构造ANP超矩阵计算权重；S6得出输气站场风险评价，如果风险可接受则结束评估，如果风险过大则根据ANP超矩阵计算权重计算出的高风险因素进行整治，并重新执行S4、S5步骤,直至风险可接受。本发明实现了依靠风险因素的网络层次分析输气站场风险评价技术。
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公开(公告)号：CN114841202A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210435942.7
申请日：2022-04-24
申请人： 浙江浙能天然气运行有限公司 , 浙江大学
摘要： 本发明公开一种用于分布式光纤管道入侵检测的深度学习模式识别方法，该方法对原始入侵信号进行小波阈值去噪，利用mallat多分辨率分解。通过GAF算法将去噪后的信号映射成二维图像，然后缩小图像大小以满足网络模型的要求。并对网络模型进行优化，利用Adam优化器优化学习率，利用Swish激活函数增强模型性能，实现对入侵事件的高速、高精度识别。GAF有利于CNN识别具有细微特征差异的入侵事件，特别是针对分布式光纤周围环境因素有很好的抗干扰效果。由于GAF不需要进行迭代操作，入侵识别的速度大大提高。同时，GAF算法对光路中的功率波动不敏感，有效地提高了系统的鲁棒性和实用性。
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公开(公告)号：CN115563572A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202210823987.1
申请日：2022-07-12
申请人： 浙江浙能天然气运行有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江大学
IPC分类号： G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/096 , G06Q50/26
摘要： 本发明公开了一种基于多模态的管网地质滑坡灾害预警方法。为了克服现有技术管网滑坡预警不准确，实时性欠佳的问题；本发明包括以下步骤：S1：采集空天地数据建立数据集；S2：针对数据集中不同数据类型的空天地数据，分别采用对应的算法进行特征的提取；各类数据特征之间通过注意力机制融合交互；S3：将融合的数据特征进行分类，确定当前管网的预警情况。引入了注意力机制，考虑到模态之间的更有效的融合，实时性准确性强，准确率高。
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公开(公告)号：CN115558934A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202210820242.X
申请日：2022-07-12
申请人： 浙江浙能天然气运行有限公司 , 浙江省能源集团有限公司 , 浙江大学
IPC分类号： C23F13/04
摘要： 本发明提出一种基于网络的恒电位仪模糊控制方法，包括建立检测变送器和执行器与模糊控制器信息连接网络；将测变送器和执行器与待保护的管道电连接；检测变送器上传电位采样于模糊控制器；模糊控制器确定各个检测变送器电位最高的监测点，将该点电位作为模糊控制器输入；模糊控制器判定选定监测点的输入样本需保护等级，模糊控制器输出指令于执行器；执行器根据模糊控制器输出的变化级数指令输出电流；执行器输出电流作用于管道，改变管道电位，由检测变送器检测管道电位进行反馈，模糊控制器改变控制输出，由此形成基于网络的恒电位仪模糊控制保护管道方法。本发明实现了管道阴极保护电位的控制精度更高的技术效果。
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公开(公告)号：CN115102871B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202210553312.X
申请日：2022-05-20
申请人： 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
IPC分类号： H04L43/04 , H04L43/08 , H04L69/08 , G06F16/2455 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于业务特征向量的能源互联网控制终端业务处理方法。包括：1获取能源互联网的不同历史原始业务数据流；2对不同历史原始业务数据流分别进行预处理；3根据业务类别和业务需求参数对不同历史原始业务数据流分别进行业务特征向量标注，获得不同历史原始业务数据流对应的业务特征向量；4构建训练样本并输入到模型中进行训练，获得训练好的模型；5将模型部署到不同测量终端中，接着各个测量终端获取实时业务数据流并进行预处理，根据预处理后的实时业务数据流获得对应的业务特征向量；6对应控制终端根据对应高效交互协议中的业务特征向量对实时业务数据流进行处理。本发明通过业务特征向量的提取实现对业务数据流的可靠、高效处理。
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公开(公告)号：CN115118449B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202210522282.6
申请日：2022-05-13
申请人： 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司 , 浙江大学
摘要： 本发明公开了一种面向能源互联网安全高效交互的边缘代理服务器。包括：设备管理与安全模块、边缘计算模块、异常监测模块、服务保障模块。该服务器兼容不同接口及不同通信协议，与物联管理平台、终端设备进行身份验证并对通信报文进行加解密生成消息认证码保证其安全性；通过对多个业务的时延要求进行区分进一步实现云边结合的计算方式，满足能源互联网终端业务的实时性要求；通过对运行数据、日志、网络流量等实时监测实现对服务器、终端设备、APP的全方位检测；通过同类型服务器之间的协作，实现资源的动态分配和稳定的信息传输。本发明解决了云‑端交互模式实时性低、数据传输带宽不足、能耗过大以及部分安全性问题。
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公开(公告)号：CN115169248A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210929416.6
申请日：2022-08-03
申请人： 浙江大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F17/18 , G06N20/20 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F113/08
摘要： 本发明属于风电技术领域，具体公开了一种基于mBLS的联合在线自适应参数寻优风速预测方法，该方法基于几种在线单一预测模型，通过设计训练集更新迭代方法和自适应参数优化过程以确保单模型的实时在线预测能力；通过优化BLS原有的系统结构，设计了mBLS网络模型，多通道窗口被合并到输入层中，同时保留了原始BLS快速训练的优势，mBLS中每个特定的输入通道都是由相应的单模型的基础数据特征和预测结果构成的。多模型组合预测大大提高了预测的精度和稳定性，BLS的伪逆求解方式保证了模型的快速性和在线学习能力，自适应参数寻优保证了模型的实时最优，实现了模型长期使用的稳定性，非常适合于风电场实时短期风速预测场景，具有较强的实用性和理论性。
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公开(公告)号：CN115102871A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210553312.X
申请日：2022-05-20
申请人： 浙江大学 , 国网浙江省电力有限公司信息通信分公司
摘要： 本发明公开了一种基于业务特征向量的能源互联网控制终端业务处理方法。包括：1获取能源互联网的不同历史原始业务数据流；2对不同历史原始业务数据流分别进行预处理；3根据业务类别和业务需求参数对不同历史原始业务数据流分别进行业务特征向量标注，获得不同历史原始业务数据流对应的业务特征向量；4构建训练样本并输入到模型中进行训练，获得训练好的模型；5将模型部署到不同测量终端中，接着各个测量终端获取实时业务数据流并进行预处理，根据预处理后的实时业务数据流获得对应的业务特征向量；6对应控制终端根据对应高效交互协议中的业务特征向量对实时业务数据流进行处理。本发明通过业务特征向量的提取实现对业务数据流的可靠、高效处理。
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