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公开(公告)号：CN119227854A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411044290.X
申请日：2024-07-31
Applicant: 贵州电网有限责任公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06Q50/06 , G06N20/20 , H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种分时段划分的电网负荷预测方法及系统，涉及电网技术领域，包括挖掘分时段划分后的子区域数据，对子区域数据进行分析；利用集成学习算法对分解后的子区域数据进行分量，采用时间序列预测模型将分解结果和分量结果进行合并；收集历史停工期间的电网负荷系数，基于自动填充的数据对电网负荷进行预测。本发明有效解决了传统预测方法在处理多维度因素和数据缺失问题上的不足，精确估算负荷气温，提升预测的精度和鲁棒性，针对停工期间等特殊情况，通过延长负荷曲线轴的自动填充，确保了分时段负荷预测的连续性和准确性，提高了电力系统运行管理的可靠性和效率。
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公开(公告)号：CN117857088A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311627610.X
申请日：2023-11-30
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Inventor： 王颖舒 , 张娟娟 , 袁舒 , 方浩 , 任未知 , 何肖蒙 , 韦倩 , 桂雨乐 , 彭翔宇 , 李易 , 任艳希 , 徐文山 , 陈宝仁 , 刘康 , 洪寰 , 田勇 , 周洋 , 谢荣斌 , 敖翔 , 敖军 , 黄韬 , 刘旭 , 石际 , 张琳 , 戴雯菊 , 陈珏伊 , 曾茗 , 刘鸿飞 , 李世双 , 潘梓清 , 靳斌 , 王瑞果 , 孙已茹 , 刘莎 , 蒋猛 , 杨攀 , 黄宇 , 潘嵩
IPC: H04L9/40 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种网络流量异常检测方法、系统、设备及介质，涉及网络流量检测技术领域，包括采集网络流量数据，对数据流进行切分，将切分后的每段数据进行特征提取得到向量v1，对向量v1进行图像操作并作为卷积神经网络的输入；卷积神经网络接收到数据后对数据进行空间特征提取得到向量v2，将v1与v2进行融合得到新的特征v3，对v3进行时序特征提取得到时序特征向量v4；利用激活函数对向量v4进行分类检测，对检测结果进行网络分析或调优分析。本文发明的网络流量异常检测方法可以自动提取网络流量数据的空间特征和时序特征，避免了传统检测方法人工手动提取特征，可以灵活适应不同的网络环境和流量类型。
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公开(公告)号：CN117714141A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311713704.9
申请日：2023-12-13
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Inventor： 王颖舒 , 余尔聪 , 韦倩 , 桂雨乐 , 任未知 , 彭翔宇 , 李易 , 任艳希 , 徐文山 , 方浩 , 张娟娟 , 何肖蒙 , 袁舒 , 黄韬 , 左宇 , 谢荣斌 , 施艳 , 周洋 , 刘旭 , 石际 , 靳斌 , 王瑞果 , 孙已茹 , 刘莎 , 杨攀
Abstract: 本发明公开了一种基于端到端学习的物理层安全通信方法，其包括，初始化给定信道矩阵，初始化编码器和解码器的可训练网络权重；训练编码器网络和解码器网络；初始化编码器生成器和解码器生成器的网络权重，训练编码器和解码器生成器；初始化编码器生成器和解码器生成器，并加载训练好的网络权重；输入测试信道矩阵给编码器生成器和解码器生成器，预测对应的编码器和解码器网络权重，利用预测的编码器和解码器进行通信，该流程构建的通信架构可以解决现有安全通信算法计算复杂度高、响应速度慢、系统结构复杂的缺点，通过挖掘无线信道的固有特征，为电力调度网络提供一种物理层通用安全通信方法。
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公开(公告)号：CN107067336A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201610893428.2
申请日：2016-10-14
Applicant: 贵州电网有限责任公司贵阳供电局
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种基于风险的油浸式变压器短期增容决策方法，包括以下步骤：利用油浸式变压器负载导则计算变压器热点温度变化情况：基于热点温度变化对变压器的故障率、经济损益进行计算；根据负载率与环境温度的预测对热点温度的概率分布进行评估并确定增容风险；根据以上计算结果对增容计划做出决策。以提高现有输变电设备的传输、供电能力，缓解电力供求矛盾、节约资源以及提高电力企业经济效益。本发明属于变压器增容计划制定技术领域。
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公开(公告)号：CN114723077B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210205670.1
申请日：2022-03-04
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种变电站智能巡检方法及系统，包括：利用手机端应用将用户请求内容通过网络及通讯模块发送至服务端应用；所述服务端应用根据所述用户请求内容筛选出巡检任务，并对所述巡检任务的执行结果进行评估及数据整理，实现变电站的智能巡检。本发明操作简便，充分利用已建设自动化采集装置，避免不必要的重复投入，节省运营成本，另外，基于任务及计划的流程控制能够使巡检过程更加快捷，提高巡检效率以及巡检信息识别准确度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106682832A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201611226249.X
申请日：2016-12-27
Applicant: 贵州电网有限责任公司贵阳供电局
CPC classification number: G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种考虑安全性校核和经济性分析的输电线路增容方法，包括确定输电线路增容需求、温度约束校核，得到满足温度约束的最大负载率、故障率约束校核，得到满足故障率约束的最大负载率、选取同时满足温度约束和故障率约束的输电线路负载率、进行经济性校验、得到最终输电线路增容方案。根据热平衡方程计算线路实时温度，建立基于PHM的输电线路短期故障率模型计算线路短期故障率，通过输电收益、线路损失成本和寿命损失成本三个指标评估输电线路增容运行收益。本发明属于输变电设备可载性评估领域。
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公开(公告)号：CN106469941A
公开(公告)日：2017-03-01
申请号：CN201611009594.8
申请日：2016-11-17
Applicant: 贵州电网有限责任公司贵阳供电局
Inventor： 罗艳 , 邹欣 , 张迎秋 , 张薇薇 , 朱怀金 , 蒋琳 , 胡星 , 张承模 , 周庆波 , 何立新 , 卞苏波 , 李慧敏 , 王廷刚 , 周智海 , 肖辅盛 , 都微 , 翁芳芳 , 杨攀 , 张雪梅
CPC classification number: Y02B10/72 , Y02B70/3291 , Y02B90/222 , Y04S20/12 , Y04S20/248 , H02J9/06 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开了适用于小水电富集区域的广域备自投系统智能控制方法，包括1定义广域备自投模型；2在线读取区域内设备的运行状态；3设定区域内每个设备发生故障，根据每个假定故障发生后产生的开关跳闸和设备运行情况，确定故障点并加以隔离；4识别故障点被隔离后出现的立即失电独立区域和小水电带负荷独立运行区域；5对立即失电区域，通过OS2快速自动远程投入变电站备用电源；对立即失电独立区域和小水电带负荷独立运行区域，使得独立区域所有能恢复母线恢复并网或保持稳定运行；6、将5所有假定故障及控制动作存储作为备自投模型及控制动作；解决了现有广域备自投系统不适用于小水电富集区域的问题。
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公开(公告)号：CN114722696A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210200005.3
申请日：2022-03-02
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于支持向量机的分钟级负荷曲线预测方法，包括：提取用电负荷的负荷数据并进行数据预处理；通过预处理后的数据构建支持向量机模型；利用径向基核函数选择支持向量机模型的参数；利用粒子群算法优化支持向量机模型的参数，并将优化后的参数输入支持向量机模型中，基于其输入输出数据对负荷曲线进行预测。本发明提高了负荷曲线的预测精度，为电网提供准确有效的电力规划。
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公开(公告)号：CN114678863A
公开(公告)日：2022-06-28
申请号：CN202210207012.6
申请日：2022-03-04
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于转电策略的事故转电及成票方法，包括，识别配电网中重过载设备，并生成一次配网设备重过载事件和重过载线路清单；基于数据生成转电候选预案；基于转供电策略对一次配网设备重过载事件分析，筛选候选电网运行方式，变更转电候选预案，形成可转供配网设备转供电方案；根据可转供配网设备转供电方案生成转供电操作票；本发明基于转电策略提升了操作的简便性，减少了变电站工作人员的工作量，提升了工作效率，缩短了电力恢复所需时间。
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公开(公告)号：CN114648156A
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202210198854.X
申请日：2022-03-02
Applicant: 贵州电网有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的时间序列负荷预测方法，包括：对相关数据进行预处理；根据预处理数据建立时间序列负荷预测模型，并对时间序列负荷预测模型进行前向传播训练，获得前向传播预测结果；根据所述前向传播预测结果与实际值计算均方误差，并将均方误差进行BP反向传播计算，修正模型参数；将修正后的模型参数与训练数据进行拟合训练，直至时间序列负荷预测模型的训练结果收敛，利用训练后的时间序列负荷预测模型进行电力负荷预测；本发明能够有效地避免模型的欠拟合情况，同时基于卷积神经网络搭建时间序列负荷预测模型，减少了参数的训练，避免了梯度下降陷阱，有效提高预测精度。
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