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公开(公告)号：CN106557991A
公开(公告)日：2017-04-05
申请号：CN201610974522.0
申请日：2016-11-04
Applicant: 广东电网有限责任公司电力科学研究院 , 烟台海颐软件股份有限公司
IPC: G06Q50/06
CPC classification number: G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了电压监测数据平台，涉及电变量的监测装置或方法技术领域。所述平台包括电压监测系统、大数据平台和关系数据库，所述大数据平台用于采集计量自动化系统、调度自动化系统以及电压检测仪的电压数据并通过相应的接口传输给电压监测系统进行处理；所述关系数据库用于采集电力营销系统、配网生产系统、配网GIS平台以及数据资源系统的电压与其它参数的关系数据并通过相应的接口传输给电压监测系统；所述电压监测系统根据大数据平台以及关系数据库传输的数据对电压进行监测和评价。所述平台能够实现对各类电压数据的监测，为相关系统应用功能提供可靠的、完整的、准确的电压数据支持。
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公开(公告)号：CN103399888B
公开(公告)日：2016-08-10
申请号：CN201310307549.0
申请日：2013-07-19
Applicant: 广东电网有限责任公司电力科学研究院 , 威海欣智信息科技有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供一种电网模型数据的差分同步方法及系统，所述方法包括以下步骤：对各数据源系统的电网模型数据进行解析，生成CIM XML文件并保存在与该数据源系统对应的临时文件夹中；将所述临时文件夹中的文件与比较目标数据文件夹中的文件进行差分比较，得到差分数据信息，所述差分数据信息包括：新增数据信息、更新数据信息、删除数据信息；根据所述差分数据信息更新相应的电网模型数据到目标数据中心；清理所述比较目标数据文件夹中的文件，将所述临时文件夹中的文件剪切到所述比较目标数据文件夹中。本发明提高了数据同步的效率，有效保证了数据质量。
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公开(公告)号：CN104765694B
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201510119962.3
申请日：2015-03-18
Applicant: 广东电网有限责任公司电力科学研究院 , 威海欣智信息科技有限公司
Abstract: 本发明的目的在于提供一种可配置合并取值的CIM内存库加载方法，包括如下步骤：第一步：配置合并属性；第二步：配置属性分段规则；第三步：建立映射表；第四步：设置属性值；第五步：获取属性值。本方法可以在基本不影响效率的情况下，有效的减少基于CIM的面向对象内存库的资源占用，对于含义大量重复的字符串属性的电力模型尤其明显。内存占用的大幅减少使得重量级数据平台的内存库构建不再受过高的内存要求限制，能够进行快速业务分析和提供高速数据访问能力。
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公开(公告)号：CN105117271A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510504389.8
申请日：2015-08-17
Applicant: 广东电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及在基于IEC61850的状态监测仿真测试平台中配置模拟历史数据的生成规则、历史数据的生成与保存、与IEC61850日志服务相应数据结构进行映射及通过日志服务实现历史数据传输的方法。其具体步骤包括：1)启动仿真测试平台的IEC61850MMS服务并通过用户配置为模拟数据配置变化规则；2)读取客户端设置的日志控制块(LCB)触发选项，并结合步骤1)中的数据变化规则，对变化数据发生器进行设置；3)启动变化数据发生器，按照生成规则生成变化数据流，并选择符合触发条件的数据存入日志历史数据库；4)在客户端请求日志服务时将符合条件的历史数据从数据库中检索至日志服务数据结构并执行服务请求。本方法满足了状态监测仿真测试平台在模拟多个状态检测设备时通过日志服务实现长周期历史数据保存、检索的要求，为状态监测综合处理单元或主站系统的测试及调试提供了简便、低成本的手段。
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公开(公告)号：CN119853274A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411900668.1
申请日：2024-12-23
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种电网运行风险监测方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：根据配电变压器的实时运行数据以及预设的三相不平衡评估指标，计算各三相不平衡评估指标对应的三相不平衡评估指标值，继而根据各所述三相不平衡评估指标值对配电变压器的三相不平衡程度进行评估，并根据所述三相不平衡程度生成对应的三相不平衡告警；根据所述实时运行数据以及预设的负载情况评估指标，计算各负载情况评估指标对应的负载情况评估指标值，继而根据所述负载情况评估指标值对配电变压器的负载过载程度进行评估，根据所述负载过载程度生成对应的负载过载告警。通过本发明可以提高电网运行风险监测评估的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119646487A
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411749266.6
申请日：2024-12-02
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/23 , G06F18/243 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种电力设备的故障预测方法、装置、终端设备及存储介质，通过将若干电力设备在若干时刻下的运行状态信息、以及外部环境信息转换为环境时序数据以及运行时序数据，并根据环境时序数据以及运行时序数据，计算相关性以及滞后相关性，继而再根据各电力设备的地理位置，划分出若干监测区域，并生成各监测区域的区域设备数据合集，最后将区域设备数据合集输入至预设的故障预测模型，生成各监测区域中每一电力设备的故障预测结果。本发明既考虑了电力设备故障除了受自身的运行状态影响之外还受外部的环境因素的影响，又考虑到处于同一范围内的电力设备在运行过程中会相互影响，因此，本发明有效地对电力设备进行监测以及故障预测。
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公开(公告)号：CN119378884A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411473245.6
申请日：2024-10-22
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种云边算力协同调度方法、装置及云端服务器。本申请通过收集电网各节点的运行数据，系统首先评估这些节点是否符合电力协同调度的要求。对于满足条件的节点，系统将根据预设的能耗值计算它们的待调度能耗总量，并收集相关的电力调度紧急信息。这些信息随后被上传到边缘节点进行解析，以生成电力调度紧急值，再将这些值传输到云端服务器。云端服务器结合这些紧急值和协同调度模型，计算出电网各节点的调度顺序，并据此以及各节点的待调度能耗总量值，执行电力系统的调度。本申请提高了电力调度的效率和质量，以解决现有技术中无法对电力物联网中的数据进行高效调度的问题。
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公开(公告)号：CN114139943B
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202111445546.4
申请日：2021-11-30
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F21/60 , G06F21/62 , G06F21/64
Abstract: 本发明公开了一种电力物联网通信安全防护系统、方法及可读存储介质，该系统包括：分中心服务器、密钥管理服务器及流量缓冲池；分中心服务器，用于通过单向传输设备将密钥对传输至所述密钥管理服务器；流量缓冲池，用于将分中心服务器与分中心服务器下辖连接的交换机的流量镜像出来，调用密钥管理服务器的公私钥对进行流量解密，并将解密后的流量输出至交换机。本发明通过采用统一采集、分流处理和集中分析的系统框架，结合电力物联网中的加密网络需要，实现集中的网络安全审计功能；通过旁路组网架构体系，实现与原加密网络的单向通信，利用密码信息进行基于切片的流量解析，从而使传统流量监测产品可直接应用于加密网络。
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公开(公告)号：CN118714046A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410768689.6
申请日：2024-06-14
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: H04L43/0876 , H04L43/04 , H04L9/40 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种电网物联网数据检测方法及装置，获取电力物联网设备传输的物联网流量数据；将所述物联网流量数据输入至异常检测模型中进行异常检测，获得所述物联网流量数据对应的状态检测结果；其中，所述异常检测模型具体为：以带有状态检测结果的流量样本为输入，以异常检测模型为输出，对LSTM模型进行训练；对所述检测结果进行判断：若为正常，则不做任何操作；若为异常，则对所述电力物联网设备进行维修部署。本发明通过LSTM模型进行电力物联网设备的物联网流量数据的分析，能够对运行异常的数据进行识别，实现了电力物联网设备的安全检测，通过对每一电力物联网设备的安全检测，大大提高了电力物联网系统的安全性。
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公开(公告)号：CN118551831A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410766885.X
申请日：2024-06-14
Applicant: 广东电网有限责任公司 , 广东电网有限责任公司电力科学研究院
IPC: G06N3/098 , G06N3/0985 , G06N3/048 , G06F18/10 , G06F18/2433
Abstract: 本发明公开了一种基于联邦学习的模型训练方法、装置、设备以及存储介质，所述方法包括：根据电力数据对本地模型进行训练，生成用于电力设备故障分析的故障分析模型，将本地模型参数上传至云服务器，以使云服务器将所述本地模型参数进行聚合，继而对相应的全局模型进行更新，并将更新得到的全局模型参数下发给各边缘节点；其中，云服务器在将所述本地模型参数进行聚合时，将异常的本地模型参数所对应的边缘节点标记为疑似异常节点，并对所标记的疑似异常节点进行监控，当监控到所述疑似异常节点发生异常时，则将所述疑似异常节点所上传的本地模型参数进行剔除。通过本发明可以确保本地模型训练得到的故障分析模型的性能不会被削弱。
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