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公开(公告)号：CN113783186B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202110967817.6
申请日：2021-08-23
Applicant: 电子科技大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: H02J3/00 , G06F30/27 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑配电网拓扑结构变化的电压预测方法，提出了一个元学习算法，据此设置一个深度神经网络模型，通过少量的数据反复训练模型的初始化参数，使得模型能够拟合配电网系统的潮流计算，再使用少量待测拓扑结构的数据进行一次或多次的梯度更新，使得参数能够快速适应待测拓扑结构从而获得待测拓扑结构准确的电压输出。
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公开(公告)号：CN115955290A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202310237467.7
申请日：2023-03-14
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国网四川省电力公司 , 电子科技大学 , 成都引众数字设备有限公司
Inventor： 冯世林 , 张大伟 , 张真源 , 赵静 , 李明生 , 罗荣森 , 郭亮 , 牛小俊 , 钟义伟 , 滕云龙 , 井实 , 李坚 , 胡维昊 , 黄琦 , 刘晓川 , 许振山 , 骆飞 , 魏旺全
Abstract: 本发明公开了一种电力系统对时网络时钟源时间偏差组合预测方法和系统，本发明属于电力系统时间同步技术领域。本发明通过将电力系统时钟源时间偏差序列视为灰色系统，并采用组合预测算法：分别从连续以及离散角度对其建立灰色GM(1，1)预测模型以及线性时变参数离散灰色模型TDGM(1，1)，获得两个预测值，然后根据熵权法分别计算各自权值，最终获得最终预测值，有效提高电力系统对时网络中时钟源时间偏差序列的预测精度。
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公开(公告)号：CN118630745A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410737157.6
申请日：2024-06-07
Applicant: 电子科技大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: H02J3/00 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F18/2431 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于Transformer网络和高斯过程残差建模学习的概率净负荷预测方法，首先，Transformer网络利用丰富的历史数据，获得净负载预测结构并对电力系统净负荷进行初步预测；在此基础上，利用高斯过程残差建模学习方法对Transformer网络的预测误差进行建模，通过残差高斯过程回归的后验模型获得Transformer网络的概率预测误差，并修正Transformer网络的预测结果，该方法能够结合神经网络和高斯过程方法的优点，从而获得准确的概率预测结果。
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公开(公告)号：CN110929951B
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN201911212971.1
申请日：2019-12-02
Applicant: 电子科技大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06K9/62 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种用于电网告警信号的关联分析和预测方法，基于电网告警信号，利用DBSCAN密度聚类算法对电网告警信号进行聚类划分，得到告警信号簇集合；再以自然语言处理的命名实体识别方法将告警信号向量化，得到向量化告警信号簇集合；然后对向量化告警信号进行关联分析，得到告警信号关联网络；最后再以告警信号关联网络为基础，建立基于告警信号关联网络的告警信号关联网络预测模型，用于对电网实际运行时已知发生某些告警信号的预测。
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公开(公告)号：CN113783186A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110967817.6
申请日：2021-08-23
Applicant: 电子科技大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: H02J3/00 , G06F30/27 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑配电网拓扑结构变化的电压预测方法，提出了一个元学习算法，据此设置一个深度神经网络模型，通过少量的数据反复训练模型的初始化参数，使得模型能够拟合配电网系统的潮流计算，再使用少量待测拓扑结构的数据进行一次或多次的梯度更新，使得参数能够快速适应待测拓扑结构从而获得待测拓扑结构准确的电压输出。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110929951A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911212971.1
申请日：2019-12-02
Applicant: 电子科技大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06K9/62 , G06F40/295
Abstract: 本发明公开了一种用于电网告警信号的关联分析和预测方法，基于电网告警信号，利用DBSCAN密度聚类算法对电网告警信号进行聚类划分，得到告警信号簇集合；再以自然语言处理的命名实体识别方法将告警信号向量化，得到向量化告警信号簇集合；然后对向量化告警信号进行关联分析，得到告警信号关联网络；最后再以告警信号关联网络为基础，建立基于告警信号关联网络的告警信号关联网络预测模型，用于对电网实际运行时已知发生某些告警信号的预测。
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公开(公告)号：CN118837654B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202410901122.1
申请日：2024-07-05
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R31/00 , G01R19/00 , G06F18/2413
Abstract: 本发明提供了一种非侵入式工业生产与治污设备状态实时监测方法，属于电力非接触测量技术领域，包括以下步骤：S1、测量非侵入式电压；S2、测量非侵入式电流；S3、基于功率特征模型方法识别运行状态；S4、对生产设备、治污设备进行匹配性评估。本发明采用上述的一种非侵入式工业生产与治污设备状态实时监测方法，能够分析计算出设备的实时功率数据，有效识别设备是否处于待机、故障或治污不匹配等状态，进而对设备运行状态进行全面评估。解决了传统监测技术在实时性、安全性和准确性方面的不足，有助于消除工业生产中的潜在风险和环境影响，推动工业生产的智能化和绿色化发展。
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公开(公告)号：CN119482352A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411305002.1
申请日：2024-09-19
Applicant: 电子科技大学
IPC: H02J3/00 , H02J3/48 , G06F30/27 , G06F18/231 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑分布式光伏不确定性的配电网等值建模及模型调用方法，首先采集配电网区域内光伏出力历史预测值和实际值并计算预测误差；然后根据预测时间和预测值大小对预测误差进行聚类，并计算各聚类结果的概率密度分布；建立配电网的等值模型确定待辨识的参数，接着采集配电网电气量测值对等值模型参数辨识；最后调用等值模型预测配电网中分布式光伏出力。
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公开(公告)号：CN118837654A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410901122.1
申请日：2024-07-05
Applicant: 电子科技大学
IPC: G01R31/00 , G01R19/00 , G06F18/2413
Abstract: 本发明提供了一种非侵入式工业生产与治污设备状态实时监测方法，属于电力非接触测量技术领域，包括以下步骤：S1、测量非侵入式电压；S2、测量非侵入式电流；S3、基于功率特征模型方法识别运行状态；S4、对生产设备、治污设备进行匹配性评估。本发明采用上述的一种非侵入式工业生产与治污设备状态实时监测方法，能够分析计算出设备的实时功率数据，有效识别设备是否处于待机、故障或治污不匹配等状态，进而对设备运行状态进行全面评估。解决了传统监测技术在实时性、安全性和准确性方面的不足，有助于消除工业生产中的潜在风险和环境影响，推动工业生产的智能化和绿色化发展。
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公开(公告)号：CN118779680A
公开(公告)日：2024-10-15
申请号：CN202410746381.1
申请日：2024-06-11
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F18/23213 , G01R31/00 , G01R19/00 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明公开了一种基于掩码自编码器的电力电子逆变装置故障识别方法，获取电力电子逆变装置在正常状态和不同故障状态下的若干电气信号样本并标注其故障标签，对每个电气信号样本进行分块并进行掩码处理得到掩码电气信号，将掩码电气信号作为输入、原始电气信号样本作为期望输出对掩码自编码器进行训练，采用训练好的编码器提取每个电气信号样本的特征，然后采用聚类算法得到每个故障状态的聚类中心，当需要对电子电气逆变装置进行故障识别时，采集测试电气信号并采用训练好的编码器提取其特征，计算特征与各个聚类中心的距离，选择距离最小值对应的故障状态作为测试电气信号的故障类别。本发明通过掩码自编码器实现了对电气信号的高效故障识别。
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