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公开(公告)号：CN107561997A
公开(公告)日：2018-01-09
申请号：CN201710723431.4
申请日：2017-08-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05B19/048 , G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据决策树的电力设备状态监测方法，将决策树算法与哈希表和灰色模型相结合，用于电力设备的状态监测；具体讲，将变电站告警信号中的信号类别和发生时间属性数据作为分析对象，通过Spark大数据平台，处理海量变电站告警信号数据，这样避免了由于数据量过大而带来的预测效果不理想的情况，同时解决了传统预测方法预测准确度低、运算效率低等缺点，提升了决策树算法在电力设备状态监测应用的可行性和有效性。
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公开(公告)号：CN107688862A
公开(公告)日：2018-02-13
申请号：CN201710945706.9
申请日：2017-10-12
Applicant: 电子科技大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06F17/5009 , G06F2217/76 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于BA-GRNN的绝缘子等值盐密积累速率预测方法，先初始化为一组随机解，然后通过迭代搜寻最优解，且在最优解周围通过随机飞行产生局部新解，加强了局部搜索，从而实现绝缘子等值盐密积累速率预测；本发明与其他算法相比，BA在准确性和有效性方面远优于其他算法，且没有许多参数要进行调整，还具有收敛速度快及径向基函数调整参数少的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107561997B
公开(公告)日：2019-09-24
申请号：CN201710723431.4
申请日：2017-08-22
Applicant: 电子科技大学
IPC: G05B19/048 , G01R31/00
Abstract: 本发明公开了一种基于大数据决策树的电力设备状态监测方法，将决策树算法与哈希表和灰色模型相结合，用于电力设备的状态监测；具体讲，将变电站告警信号中的信号类别和发生时间属性数据作为分析对象，通过Spark大数据平台，处理海量变电站告警信号数据，这样避免了由于数据量过大而带来的预测效果不理想的情况，同时解决了传统预测方法预测准确度低、运算效率低等缺点，提升了决策树算法在电力设备状态监测应用的可行性和有效性。
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公开(公告)号：CN107844540A
公开(公告)日：2018-03-27
申请号：CN201711007576.0
申请日：2017-10-25
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/30
CPC classification number: G06F17/30539 , G06F17/30303 , G06F17/30548 , G06F17/30551
Abstract: 本发明公开了一种用于电力数据的时间序列挖掘方法，通过在原始告警数据进行预处理的基础上，经过特征提取和合适的时间窗函数对数据库进行分割，生成序列模式集，再利用前缀投影序列挖掘算法生成频繁模式，并通过有限次的迭代构造加权模版库；本发明具有算法简单，且完全基于历史数据进行挖掘，充分利用时间参数，加权模版库中各类规则具有显著的差异性，对电网故障诊断有重要借鉴意义；其次，与传统算法比较，本发明提高了对告警信号时间序列挖掘的速度，能够完成大规模数据集的挖掘，生成的特色加权模版库，提升了时间序列挖掘算法的整体性能。
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公开(公告)号：CN108446396B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201810253483.4
申请日：2018-03-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F16/25 , G06F16/2458 , G06F16/28 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型CIM模型的电力数据处理方法，先将不同系统中的数据按照数据的来源和属性进行按类存储，再依次进行数据的抽取、清洗、转换和加载，从而搭建出改进型的CIM模型，最后在集成总线上利用改进型的CIM模型完成对不同系统来源的数据的ETL；这样将电力系统的CIM模型引入到ETL流程中，解决了传统ETL方法在处理来源多样的电力系统数据时不能统一数据模型的问题，提升了ETL流程的整体功效，使得电力数据得到高效的整合。
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公开(公告)号：CN107688862B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN201710945706.9
申请日：2017-10-12
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BA‑GRNN的绝缘子等值盐密积累速率预测方法，先初始化为一组随机解，然后通过迭代搜寻最优解，且在最优解周围通过随机飞行产生局部新解，加强了局部搜索，从而实现绝缘子等值盐密积累速率预测；本发明与其他算法相比，BA在准确性和有效性方面远优于其他算法，且没有许多参数要进行调整，还具有收敛速度快及径向基函数调整参数少的优点。
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公开(公告)号：CN108446396A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810253483.4
申请日：2018-03-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种基于改进型CIM模型的电力数据处理方法，先将不同系统中的数据按照数据的来源和属性进行按类存储，再依次进行数据的抽取、清洗、转换和加载，从而搭建出改进型的CIM模型，最后在集成总线上利用改进型的CIM模型完成对不同系统来源的数据的ETL；这样将电力系统的CIM模型引入到ETL流程中，解决了传统ETL方法在处理来源多样的电力系统数据时不能统一数据模型的问题，提升了ETL流程的整体功效，使得电力数据得到高效的整合。
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