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公开(公告)号：CN111242204A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010015277.7
申请日：2020-01-07
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 国网东北分部绿源水力发电公司太平湾发电厂
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种运维管控平台故障特征提取方法，其特点是，包括：主成分分析特征提取和二次特征选择等内容。基于主成分分析特征提取能将高维空间样本变换为低维空间样本，在特征维度降低的同时降低特征属性的冗余度，并保留了主要的分类信息，大大降低了分类器的计算复杂度，缩短了训练时间；又因为在此特征提取过程中嵌入二次特征选择功能，基于关联规则特征选择，结合启发式序列后向搜索策略对评估结果进行排序，进而确定特征子集的关键特征，使特征属性具有最大关联—最小冗余，即可以最大程度提高属性特征与类属性关联度，且降低属性与属性之间的冗余，显著提高管控故障分类精度。该方法科学合理，适用性强，可广泛适用于各种故障分类管控平台。
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公开(公告)号：CN111275074B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202010015226.4
申请日：2020-01-07
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 国网东北分部绿源水力发电公司太平湾发电厂
Abstract: 本发明是一种基于栈式自编码网络模型的电力CPS信息攻击辨识方法，其特点是，包括的内容有：根据CPS数据非函数依赖以及非线性相关等性质，引入最大信息系数对数据特征进行选择，确定最优攻击特征集合；构建基于栈式自编码网络的信息攻击辨识模型，设置无监督预训练编码器与有监督微调分类器进行网络参数训练更新；实现了基于自适应布谷鸟算法的模型初始参数优化。解决了电力CPS信息攻击辨识过程中数据特征复杂、辨识精度相对较低等问题，具有方法科学合理，适用性强，效果佳等优点。
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公开(公告)号：CN103001918B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201210544409.0
申请日：2012-12-14
Applicant: 东北电力大学 , 吉林省电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本申请公开了一种非正交频分复用数据的传输方法，通过确保每路进行调制的子载波的频率为fk＝kΔf，且相邻子载波间隔Δf满足Δf≠1/T，使得接收机可以对接收信号采用DFT进行时频变换，来代替传统方法中对非正交信号的相关接收。采用本发明能够显著降低NFDM数据传输时接收机的实现复杂度。
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公开(公告)号：CN103001918A
公开(公告)日：2013-03-27
申请号：CN201210544409.0
申请日：2012-12-14
Applicant: 东北电力大学 , 吉林省电力有限公司信息通信公司
Abstract: 本申请公开了一种非正交频分复用数据的传输方法，通过确保每路进行调制的子载波的频率为fk＝kΔf，且相邻子载波间隔Δf满足Δf≠1/T，使得接收机可以对接收信号采用DFT进行时频变换，来代替传统方法中对非正交信号的相关接收。采用本发明能够显著降低NFDM数据传输时接收机的实现复杂度。
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公开(公告)号：CN111275074A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN202010015226.4
申请日：2020-01-07
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司信息通信公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 国网东北分部绿源水力发电公司太平湾发电厂
Abstract: 本发明是一种基于栈式自编码网络模型的电力CPS信息攻击辨识方法，其特点是，包括的内容有：根据CPS数据非函数依赖以及非线性相关等性质，引入最大信息系数对数据特征进行选择，确定最优攻击特征集合；构建基于栈式自编码网络的信息攻击辨识模型，设置无监督预训练编码器与有监督微调分类器进行网络参数训练更新；实现了基于自适应布谷鸟算法的模型初始参数优化。解决了电力CPS信息攻击辨识过程中数据特征复杂、辨识精度相对较低等问题，具有方法科学合理，适用性强，效果佳等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119647749A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411673893.6
申请日：2024-11-21
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 国网吉林省电力有限公司 , 东北电力大学 , 吉林省电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑暂态过电压约束的新能源承载能力评估方法，属于能源安全技术领域。考虑暂态过电压约束的新能源承载能力评估方法，包括以下步骤：S1、计算多新能源场站送端系统的短路比；S2、计算送端系统内新能源场站节点暂态过电压；S3、构建考虑暂态过电压约束的电网新能源承载能力评估模型。采用本发明所述的考虑暂态过电压约束的新能源承载能力评估方法，以暂态过电压幅值‑系统短路比‑新能源场站有功功率三者之间的数学联系为主线，以系统短路比作为中间量，建立起新能源场站节点暂态过电压幅值与新能源场站有功功率的数学表达式并构建考虑计及多新能源场站暂态过电压约束的电网新能源承载能力评估模型，确保能够求得最优的新能源场站出力值，保证电网的安全运行。
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公开(公告)号：CN117494891A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311473239.6
申请日：2023-11-07
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司通化供电公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/10 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/231 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08 , H02J3/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及综合能源需求侧负荷预测领域，是基于STGCN的综合能源园区短期负荷预测方法。它包括以下内容：1)数据预处理。2)负荷波动特征向量计算。3)负荷节点聚类。4)动态关联矩阵构建。5)嵌入多时间尺度卷积核的STGCN模型。以负荷时空图表达综合能源园区用能时空变化，捕捉负荷节点之间的关联和演化规律从而改善模型对时空数据的分析和预测能力。该方法科学合理，可适用于综合能源需求侧的负荷预测问题。
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公开(公告)号：CN117436920A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311458897.8
申请日：2023-11-05
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司通化供电公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N3/048
Abstract: 本发明是嵌入多头注意力机制的混合神经网络日前电价预测方法。电价的准确预测是电力市场调度与决策策略制定的先决条件，针对粗粒度因素特征导致的短期电价预测精度较差的问题，提出嵌入多头注意力机制的混合神经网络日前电价预测方法。首先，设计了一种混合神经网络电价预测模型结构，通过将短期局部变化特征提取的TCN层和全局趋势特征提取的GRU层相融合，解决了由于电价数据在不同的时间尺度上呈现出不同模式和趋势导致特征提取困难的问题；其次，提出了基于动态时间弯曲距离的相似日选取算法，通过融合特征向量几何相似性和距离相近性提升相似日选取精度；最后，设计了多头注意力机制权重计算方法，将预测模型输出的特征序列通过线性变换映射到注意力头上，基于softmax函数将缩放后的相似度得分转化为注意力权重，权重计算增强了预测模型的理解和表示能力，提升了电价预测精度。通过实验验证了所提模型的有效性。
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公开(公告)号：CN117152795A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311139985.1
申请日：2023-09-05
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/045 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了基于通道空间加权的轻量级高分辨率人体姿态估计方法，包括以下步骤：步骤一：构建Lite CSW‑HRNet网络结构，通过使用单个分辨率和所有分辨率的通道空间特征来计算权重，并同时达到交换信息的作用；步骤二：单分辨率权重计算，将两种权重计算模块并行连接，然后将权重图乘以输入特征图进行自适应特征细化。本发明与其他轻量级姿态估计网络相比，姿态估计精度更高，模型更轻量。在核心的单分辨率和跨分辨率权重计算过程中，分别沿通道和空间独立并行计算权重图，同时使用最大池化和平均池化充分保留了原有特征。在空间权重计算中，使用卷积来增加感受野以聚合更广的空间上下文信息。
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公开(公告)号：CN111191955B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202010015735.7
申请日：2020-01-07
Applicant: 东北电力大学 , 国网吉林省电力有限公司白山供电公司 , 国网吉林省电力有限公司 , 国网内蒙古东部电力有限公司信息通信分公司 , 国网东北分部绿源水力发电公司太平湾发电厂
Abstract: 一种基于相依马尔可夫链的电力CPS风险区域预测方法，其特点是，包括提出一种非均匀电力信息物理耦合网络负荷及约束建模方法，最大限度的简化电力CPS耦合网络，使模型能够动态反映耦合网络中故障节点负荷重配过程和机理；考虑电力信息物理系统双网交互及负荷重配过程，提出相依马尔可夫概率框架，基于动态变化的网络拓扑结构，构建风险区域预模型；在原灰狼群算法的基础上提出交叉自适应灰狼群模型求解算法，引入自适应度位置调整策略和交叉最优解策略对风险区域预测模型进行优化求解。具有方法科学合理，适应性强，效果佳等优点。
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