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公开(公告)号：CN113808580A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202010540515.6
申请日：2020-06-15
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G10L15/05 , G10L21/0216 , G10L25/21
Abstract: 本发明涉及基于人工智能的电力领域，具体为一种电力语音中多音字检测方法，其不同之处在于，包括以下步骤：步骤1：采集语音内容形成语音信号，进行预处理；步骤2：对每一帧语音信号进行快速傅立叶变换，确定其幅度谱和相位谱，同时确定平均幅度谱输入步骤五；步骤3：确定多窗谱功率谱密度；确定其平滑功率谱密度；步骤4：确定增益因子；步骤5：得到谱减后的幅度谱；步骤6：求出减噪后的语音信号；步骤7：确定对数能量与谱熵的比值即能熵比；步骤8：检测到电力语音起始点；步骤9：检测到语音终止点；步骤10：重复步骤8和步骤9直至电力语音段结束。本发明有效提升电力领域用户在自然环境中多音字识别准确率。
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公开(公告)号：CN113780354A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110920427.3
申请日：2021-08-11
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 国网新疆电力有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 肖飞 , 尚学伟 , 叶洪波 , 李晓蕾 , 金芬兰 , 王昊 , 赵林 , 郝旭亮 , 刘兴宇 , 李超 , 祁海龙 , 陈飞 , 李鹏 , 王治华 , 刘冉 , 陈宏福 , 宋明曙 , 甘忠 , 李永光
Abstract: 本发明公开了调度自动化主站系统遥测数据异常识别方法和装置，包括从主站的各遥测点获取选定时间段的基于时间序列化的遥测数据作为样本数据，根据样本数据的类型将数据分类；对各遥测点的各类样本数据进行筛选，辨识无效样本数据并将该遥测点的各类无效样本数据剔除；分别对遥测点的各类剩下的有效样本数据进行聚类，迭代得到每类遥测数据的聚类结果；根据聚类结果识别数据异常。本发明通过对样本进行筛选，提高了异常数据识别的准确性和效率；采用根据主站数据提取均值、方差等特征进行聚类，针对跳变、不变化、越限异常等典型问题，找出在不同情况下，不同测点的数据异常自适应识别方法，减少了人工识别步骤，节省投入，提高数据异常识别的准确性。
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公开(公告)号：CN113159345A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110502213.4
申请日：2021-05-08
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网上海市电力公司
Inventor： 刘幸蔚 , 范士雄 , 卫泽晨 , 张风彬 , 齐晓琳 , 杨楠 , 韩昳 , 黄宇鹏 , 邱成建 , 齐洋洋 , 李章文 , 宋旭日 , 周德生 , 杜炤鑫 , 叶洪波 , 肖飞 , 王治华 , 陈宏福 , 胡友琳 , 李立新 , 李劲松 , 狄方春 , 於益军 , 刘升 , 门德月
Abstract: 本发明公开一种基于融合神经网络模型的电网故障辨识方法及系统，所述方法，包括：获取待故障辨识电网线路中若干表征电网运行状态的电力参数作为特征值并进行预处理；将预处理后的特征值输入预先建立的融合神经网络模型，获得待故障辨识电网线路的故障概率。本发明针对电网故障辨识易受到信号传输噪音的影响，提出本发明提供一种基于融合神经网络模型的电网故障辨识方法及系统，利用人工智能的优势，充分发挥电网运行大数据的作用，挖掘运行数据与故障特征之间的关联关系，通过多维信息对电网进行综合诊断，可有效降低信号传输噪音或误差对故障辨识准确率的影响，提高电网运行的安全性。
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公开(公告)号：CN110349576A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910408481.2
申请日：2019-05-16
Applicant: 国网上海市电力公司 , 国电南瑞科技股份有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于语音识别的电力系统操作指令执行方法、装置及系统，包括获取语音指令集，所述语音指令集中包括操作指令和电网模型名称；基于语音识别服务将获取到的音频流在线转换成字符串；基于维护过的词句映射文件，对所述字符串进行二次转换，形成新的字符串；基于获得的语音指令集对所述新的字符串进行自动识别，获得操作指令，完成电力系统操作指令执行。本发明通过集成语音识别服务，将系统操作人员的语音转化成文字，进而执行相应的系统指令，具有灵活方便和识别准确的特点，提高了系统自动化操作的效率。
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公开(公告)号：CN113507167B
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202110774721.8
申请日：2021-07-08
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种远方操作指令异常辨识闭锁方法、存储介质及电力控制系统，其中方法包括：建立操作源可信任白名单，设置操作指令的时效性阈值，并计算操作频度阈值；服务器接收操作指令，获取操作指令的操作源信息、控制对象信息、时间标识及目标设备的操作频度，对操作指令进行操作源、有效性、时效性及单设备频度校验；获取操作指令的目标厂站的控制频度，进行厂站频度校验；放行通过所有校验的操作指令，闭锁未通过任一个校验的操作指令。上述闭锁方法，于控制之前的服务器端对远方操作指令校验，且会验证厂站的操作频度，全面防止非信任异常指令以及外部录制控制指令重放来入侵电力系统，进一步提高电力系统的可靠性及安全性。
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公开(公告)号：CN119006073A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411034036.1
申请日：2024-07-30
Applicant: 中国电力科学研究院有限公司 , 国网上海市电力公司 , 北京大学 , 国家电网有限公司
Inventor： 杨辰星 , 刘子杰 , 黄子蒙 , 郑亚先 , 冯树海 , 杨争林 , 龙苏岩 , 王治华 , 陈宏福 , 胡友琳 , 王剑晓 , 温琳 , 宋懿洋 , 石飞 , 程海花 , 薛必克 , 郭艳敏 , 王高琴 , 徐骏 , 曾丹 , 史新红 , 张旭 , 黄春波 , 王一凡 , 曹晓峻 , 冯恒 , 黄文渊 , 王子恒 , 郑恒峰 , 苏琰梓
IPC: G06Q30/0283 , G06Q50/06 , G06F17/11 , G06N3/045 , G06N3/092
Abstract: 本发明属于综合能源技术领域，公开了一种电碳市场耦合均衡方法、系统、设备及可读存储介质；其中，所述电碳市场耦合均衡方法包括：构建获得虚拟电厂与电碳耦合市场交互的双层优化数学模型，所述双层优化数学模型包括上层模型和下层模型；采用多主体强化学习算法对所述双层优化数学模型进行迭代求解，获得纳什均衡解；其中，所述上层模型接收所述下层模型传递出的节点电价并对所述上层模型进行输出功率优化，所述上层模型将优化后的输出功率传递给所述下层模型以使得所述下层模型的节点电价发生改变。本发明技术方案能够有效降低计算复杂度，减少振荡情况的发生；能够避免泄露市场主体的隐私信息，可有效提升电力系统的运行韧性。
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公开(公告)号：CN118693831B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411170946.2
申请日：2024-08-26
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明实施例公开了适用于海量负荷参与的电力分配方法、设备及程序产品。包括：获取电力网络中的阻塞支路集合，以及电力网络中各支路对各节点的有功注入灵敏度；根据阻塞支路集合和预设灵敏度阈值对各有功注入灵敏度进行筛选，确定关键节点集合；确定电力网络中各负荷节点相对于关键节点集合中各关键节点的电气距离，并依据各电气距离将各负荷节点进行以各关键节点为中心的聚合；根据各有功注入灵敏度，以及各节点的电力申报信息确定每个关键节点对应的聚合组的等效灵敏度；将各电力申报信息和各等效灵敏度代入预设电力分配优化目标函数进行计算，确定电力分配方案。避免超出负荷节点申报意愿的电力分配，保证了电力市场的公平稳定运行。
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公开(公告)号：CN118693831A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202411170946.2
申请日：2024-08-26
Applicant: 国网上海市电力公司
Abstract: 本发明实施例公开了适用于海量负荷参与的电力分配方法、设备及程序产品。包括：获取电力网络中的阻塞支路集合，以及电力网络中各支路对各节点的有功注入灵敏度；根据阻塞支路集合和预设灵敏度阈值对各有功注入灵敏度进行筛选，确定关键节点集合；确定电力网络中各负荷节点相对于关键节点集合中各关键节点的电气距离，并依据各电气距离将各负荷节点进行以各关键节点为中心的聚合；根据各有功注入灵敏度，以及各节点的电力申报信息确定每个关键节点对应的聚合组的等效灵敏度；将各电力申报信息和各等效灵敏度代入预设电力分配优化目标函数进行计算，确定电力分配方案。避免超出负荷节点申报意愿的电力分配，保证了电力市场的公平稳定运行。
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公开(公告)号：CN118396366A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410373401.5
申请日：2024-03-29
Applicant: 国网上海市电力公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06Q10/0635 , G06Q10/0637 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于图卷积网络的电网运行风险预测系统及方法，它包括：训练数据构建模块用于将静态安全分析历史数据根据时间节点在电网系统状态估计历史断面数据中查找特征变量，得到训练数据集，并将训练数据集中的设备进行类别标注；拓扑特征提取模块用于将图神经网络的节点和边通过真实电网设备间的连接建立电网系统设备邻接矩阵，根据标注后的训练数据集建立电网系统设备特征矩阵，将电网系统设备邻接矩阵和电网系统设备特征矩阵融合并进行特征提取，得到特征向量；特征映射模块用于将特征向量输入到深度神经网络中得到包含负载率区间种类的矩阵，利用包含负载率区间种类的矩阵得到负载区间的概率分布向量。本发明能更好预测电网的运行风险。
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公开(公告)号：CN118133680A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410375204.7
申请日：2024-03-29
Abstract: 本发明涉及一种基于图注意力网络的输电网支路参数辨识方法，包括以下步骤：获取待参数辨识的输电网支路，构建输电网支路参数的数学模型，并利用IEEE仿真电网生成拟量测数据集，其中所述拟量测数据集包括支路节点的数据特征；基于所述拟量测数据集添加符合高斯分布的量测噪声，形成包含各种不良数据情况的噪声数据集；将所述拟量测数据集和噪声数据集转换为图数据；将所述图数据输入预先构建好的基于图注意力网络的参数辨识模型中，输出输电网支路的参数辨识结果。与现有技术相比，本发明具有辨识结果更加准确、精度更高、鲁棒性更强等优点。
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