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公开(公告)号：CN113507460A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110742187.2
申请日：2021-06-30
Applicant: 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种异常报文检测方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取至少一条变电站采样值SMV报文；对各所述SMV报文进行预处理，得到各所述SMV报文对应的SMV报文图片；将各所述SMV报文图片输入至预设的神经网络模型进行故障检测，得到每个所述SMV报文的故障检测结果。采用本方法能够对变电站采样值SMV报文进行故障检测，判断SMV报文是否存在丢包、虚假注入等异常情况，避免因异常情况造成变电站系统的异常运行。
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公开(公告)号：CN113408548A
公开(公告)日：2021-09-17
申请号：CN202110796153.1
申请日：2021-07-14
Applicant: 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种变压器异常数据检测方法、装置、计算机设备和存储介质，该变压器异常数据检测方法包括：获取变压器的状态数据；对状态数据进行筛选和特征提取，得到特征数据集；对特征数据集进行聚类分析，得到聚类结果；基于聚类结果，进行异常数据判断，得到变压器异常数据检测结果并输出。上述变压器异常数据检测方法，先对变压器的状态数据进行筛选和特征提取，得到特征数据集，相当于对状态数据进行了降维处理，可以减少后续处理过程的数据量，有利于提高工作效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114708119A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210379590.8
申请日：2022-04-12
Applicant: 贵州电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本申请涉及一种变电站设备时间序列异常特征值检测方法、装置和设备。方法包括：获取目标变电站设备时间序列从进行进行降维处理，得到第一变电站设备时间序列；将各第一特征值输入至ARIMA模型中，得到各第一特征值分别对应的预测值以及置信区间；对于各第一特征值，将第一特征值与预测值进行相差运算，获取残差值；将残差值输入至SVR模型中，得到预测残差值；将第一特征值对应的预测值与预测残差值进行相加运算，得到目标预期值以及目标预期值的置信区间；若第一特征值在目标预期值的置信区间的范围内，则确定第一特征值不为异常特征值，若否则确定为异常特征值。采用本方法能够从变电站设备时间序列中检测出异常特征值。
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公开(公告)号：CN113327062A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110713861.4
申请日：2021-06-25
Applicant: 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种信息的等级确定方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取预设时间段内的变电站的至少一个初始指标数据，确定各所述初始指标数据对应的上一级分类指标；根据各所述初始指标数据对应的上一级分类指标，确定各所述初始指标数据的主观权重和客观权重；根据所述主观权重、客观权重和优化决策模型，确定各所述初始指标数据的综合权重；根据所述综合权重，确定各所述初始指标数据的重要度等级。采用本方法能够对智能变电站一次设备、二次设备的告警信息进行划分等级，并且兼顾主观和客观两种情况，对指标数据的等级划分更加合理，便于工作人员根据重要度处理相关数据信息，对变电站一次设备、二次设备进行维护。
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公开(公告)号：CN114446019A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210007844.3
申请日：2022-01-05
Applicant: 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G08B21/18 , G06F40/289
Abstract: 本申请涉及一种告警信息处理方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。所述方法包括：获取电力设备在预设时长内的多个告警信息；采用预设的熵值计算方法对各告警信息进行运算处理，确定各告警信息对应的综合熵值；综合熵值用于表征告警信息的重要程度；将各告警信息对应的综合熵值和预设的阈值范围进行比对，确定各告警信息对应的告警等级。采用本方法能够基于熵值对告警信息进行重要程度等级划分，提高告警信息重要程度判断的准确性。
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公开(公告)号：CN113869797A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111256714.5
申请日：2021-10-27
Applicant: 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网数字电网研究院有限公司
Abstract: 本申请涉及一种智能变电站二次系统数据质量评价方法、装置及相关产品。所述方法包括：获取智能变电站二次系统的待评价数据；利用预设的线性判别分析模型对待评价数据进行特征提取，得到待评价数据的特征数据；将特征数据输入预设的BP神经网络模型，得到智能变电站二次系统数据的评价结果；其中，BP神经网络模型为利用预先建立的智能变电站二次系统数据质量评价矩阵获取智能变电站二次系统样本数据对应的样本评价结果，根据样本数据和样本评价结果对预设的初始BP神经网络模型进行训练得到的。采用本方法能够解决传统的对智能变电站二次系统数据质量评价存在无法准确的体现智能变电站产生的数据的差异性的问题。
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公开(公告)号：CN113377761A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110808226.4
申请日：2021-07-16
Applicant: 贵州电网有限责任公司电力科学研究院 , 南方电网数字电网研究院有限公司
IPC: G06F16/215 , G06F16/28 , G06K9/62 , G06F17/18
Abstract: 本申请涉及一种过电压数据清洗方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，方法包括：获取原始过电压数据；基于t‑SNE与KPCA技术，对原始过电压数据进行故障特征提取与降维，得到降维故障特征集；对降维故障特征集进行聚类识别，得到聚类结果；根据聚类结果，对原始过电压数据进行清洗。整个过程中，基于t‑SNE与KPCA技术对原始过电压数据进行故障特征提取与降维，充分考虑了样本数据的全局和局部结构特征，通过融合数据的不同结构特征信息，使得t‑SNE与KPCA在特征提取过程中实现优势互补，实现准确的过电压数据清洗。
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