公开(公告)号：CN116738310A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310603706.6

申请日：2023-05-26

Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司牡丹江供电公司 ,  东北电力大学 ,  国家电网有限公司

Inventor： 许琨 ,  鲍善东 ,  单永泽 ,  李帅 ,  李泠聪 ,  杨莎 ,  徐绮 ,  王月

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/15 ,  G06F18/25 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明是一种配电房二次设备运行状态感知方法与系统，其特点是简单直观，包括的内容有：首先使用小波变换对获取数据进行分解，并采用软阈值的方法对数据中的噪声进行去除。然后为确保数据处于对应的时空空间，研究其信息的融合；考虑到二次设备在数据上呈现的特点，研究将二次设备数据转换成为时频图的形式，将数据特征通过图片的形式进行展示。最后采用ResNet模型对时频图进行分类，根据时频图分类的不同来判断出当前配电室二次设备的状态。从而实现配电室二次设备的环境感知。

公开(公告)号：CN118781357A

公开(公告)日：2024-10-15

申请号：CN202410923852.1

申请日：2024-07-10

Applicant: 东北电力大学 ,  国网吉林省电力有限公司通化供电公司

Inventor： 曲朝阳 ,  李泠聪 ,  曲楠 ,  王万鑫 ,  臧积业 ,  王蕾 ,  奚洋 ,  曹杰 ,  姜涛 ,  张智飞 ,  李文悦 ,  柳鹏 ,  朴文川

IPC: G06V10/40 ,  G06V10/20 ,  G06V10/54 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/042 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明涉及风电技术领域，即基于知识关系抽取的风机叶片缺陷检测方法，其步骤如下：a.基于多阶动态上下文的风机叶片缺陷特征提取方法。b.基于知识关系抽取的风机叶片缺陷检测方法。所述的基于多阶动态上下文的风机叶片缺陷特征提取方法，该方法基于深度学习的骨干网络模型，包括以下步骤：(1)基本特征提取。(2)特征复杂度提升。(3)高级特征抽象。(4)骨干网络分阶段设计。所述的基于知识关系抽取的风机叶片缺陷检测模块，包括以下模块：(1)全局信息聚合模块。(2)边角信息聚合模块。(3)全局中心化调节。(4)语义关系增强模块。具有提高风机叶片缺陷检测效率和准确性的特点。

公开(公告)号：CN116703491A

公开(公告)日：2023-09-05

申请号：CN202310725945.9

申请日：2023-06-19

Applicant: 东北电力大学

Inventor： 王蕾 ,  曲朝阳 ,  徐绮 ,  李泠聪 ,  吴飞 ,  李斌 ,  徐晓宇

IPC: G06Q30/0283 ,  G06Q30/0202 ,  G06Q50/06 ,  H02J3/00

Abstract: 本发明针对电力市场交易中引入偏差电量结算与考核办法后，偏差考核已成为竞价结果之后影响售电公司利润的最关键因素之一，由于偏差电量过大会造成企业被处罚的问题，提出计及负荷率水平的电力市场偏差电量定价方法。首先，以售电量时间序列为基准，提出基于线性回归的电力市场售电量预测方法，实现对未来每月发电量的预测。然后根据用户负荷率水平，提出电力市场偏差电量定价方法，依据负荷率的变化确定对应的电价，最后根据电量的偏差率对用电企业设立一定的惩罚机制，从而确保电力偏差在要求的范围内。