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公开(公告)号：CN102565626A
公开(公告)日：2012-07-11
申请号：CN201210008867.2
申请日：2012-01-12
Applicant: 保定供电公司 , 华北电力大学(保定)
CPC classification number: Y04S10/522
Abstract: 本发明公开了一种小电流接地故障的区段在线定位方法以及基于该定位方法的系统，所述方法和系统适用于3~60kV中性点不接地电网，在线路带单相接地故障运行的情况下，测量零序电压的相量信息以及线路零序电流的幅值和相量信息，根据幅值和相位信息确定故障点的区段位置，充分保证了定位的准确性与快速性，有效地解决中性点非有效接地电网单相接地故障的在线定位问题和线路区段线间短路故障监测问题。
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公开(公告)号：CN202600092U
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201220012928.8
申请日：2012-01-12
Applicant: 保定供电公司 , 华北电力大学(保定)
CPC classification number: Y04S10/522
Abstract: 本实用新型公开了一种小电流接地故障的区段在线定位系统，包括GPS对时装置、用于检测配电线路母线的零序电压相量检测装置、用于检测各电力线路的零序电流相量和电力线路两相电流幅值的电流检测装置、以及监控中心，所述系统适用于3~60kV中性点不接地电网，充分保证了定位的准确性与快速性，有效地解决中性点非有效接地电网单相接地故障的在线定位问题和线路区段线间短路故障监测问题。
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公开(公告)号：CN118967318A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411108288.4
申请日：2024-08-13
Applicant: 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 华北电力大学(保定) , 国家电网有限公司
IPC: G06Q40/04 , G06Q30/0283 , G06N20/20 , G06F18/213 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种多因素均衡的电力数据交易交互方法及系统，属于电力领域，包括：基于特征加权定价策略，通过随机森林模型，为每个特征分配权重，并引入时间敏感性折扣机制，在考虑时间和市场需求的变化的前提下，根据设置的折扣优化系数，对电力数据进行定价。本发明促进电力数据要素自主有序流动从而贡献电力系统，降低电力系统智能化使用的数据成本，推动大数据和人工智能在电力领域的发展和应用。
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公开(公告)号：CN114884747B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202210687595.7
申请日：2022-06-16
Applicant: 华北电力大学(保定) , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 北京邮电大学
IPC: H04L9/40 , H04L9/32 , H04L67/1097
Abstract: 本发明公开了一种基于云链融合的能源交易数据共享系统及方法，所述系统包括数据分享者、数据获取者、云服务商和区块链，所述数据分享者主要负责收集系统运行信息，并进行分类加密之后发送到区块链和云服务商，所述数据获取者主要指对系统中的共享数据具有获取需求的节点，所述云服务商对数据分享者上传的共享数据进行可信验证和加密存储，所述区块链存储共享数据关键信息和共享结果。所述方法包括：初始化参数设定、信息加密、索引生成、陷门生成、共享数据搜索和数据验证。本发明通过构建云链融合下的能源互联网数据共享系统，将云上的存储计算能力赋予区块链，轻量化区块存储模式的同时降低了能源互联网运行成本。
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公开(公告)号：CN117541382A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202310945437.1
申请日：2023-07-29
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06Q40/04 , G06Q30/0201 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电力交易技术领域，尤其为一种基于区块链的微电网分布式电力双阶段交易方法，该基于区块链的微电网分布式电力双阶段交易方法中，通过双边拍卖阶段对于电力供需匹配的高效处理，降低了后续博弈阶段的复杂度和时间消耗，而博弈阶段所求得的最优电价和电量进一步满足了发电商和消费者的利益，比起直接与调度商进行交易，这种方法为参与者带来了更大的经济收益，且该方法也考虑到了环保因素，对于减少碳排放起到了积极的作用。该基于区块链的微电网分布式电力双阶段交易方法不仅仅是从经济角度考虑问题，同时也关注环境保护，具有双重优势。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116630625A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310642125.3
申请日：2023-06-01
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明提供了一种基于双图推理的变电设备渗漏油分割方法，该方法包括构建数据集，以人工采集变电设备巡检图片为数据源，选出含渗漏油缺陷的变电设备巡检图像构建数据集，使用标注软件对数据集进行标注，并划分训练集及测试集，搭建渗漏油分割模型，基于训练集完成模型的迭代训练，利用在测试集完成模型分割效果的可视化和评价指标的计算。本发明提供的基于双图推理的变电设备渗漏油分割方法，利用了渗漏油的纹理和边缘特性，解决了渗漏油部件强相关、形态多变及扩散变化特性导致其缺陷特征提取困难、分割精度低与分割效果差的问题。
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公开(公告)号：CN109767352B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN201811585818.9
申请日：2018-12-24
Applicant: 国网山西省电力公司信息通信分公司 , 华北电力大学(保定)
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/0635 , G06Q10/0639
Abstract: 一种电力信息物理融合系统安全态势评估方法，所述方法包括以下步骤：a.根据异常点的重要性更新异常点集：b.计算威胁传播期望值；c.电力CPS风险评估；按威胁传播树生成规则生成威胁传播树；计算威胁传播树中所有有效的热源节点所构成威胁的期望值，得到网络安全态势评估值。本发明设计了面向电力CPS中各类安全威胁的实时联合检测体系，提出了基于智能化评估算法的威胁态势评估体系，有效提升了对电力CPS中实时发生的各类高危安全威胁的辨识能力，实现了对电力CPS运行状况的宏观评判，加强了针对各类高危安全威胁防护措施的目的性，有助于从整体层面改善电力CPS的运行状况，保障其安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN116501894A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310539000.8
申请日：2023-05-13
Applicant: 华北电力大学(保定)
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/289 , G06F40/126 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06F16/31 , G06N3/04 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于变电主设备数据处理技术领域，尤其为一种融合ALBERT与实体分割算法的变电主设备知识联合抽取方法、存储介质、电子设备及应用，该融合ALBERT与实体分割算法的变电主设备知识联合抽取方法通过引入共享基础参数结构的BiLSTM神经网络来负责提取深度序列特征，这样实体识别和关系抽取两个子任务都能更新共享的参数，加强了子任务之间的连接，避免误差积累，提高实体关系抽取的准确率；在实体识别阶段，CRF层负责从BiLSTM输出的深度特征序列中挖掘出实体的不同标签序列，然后将抽取出的实体依据实体分割算法重新输入到ALBERT层得到对应的实体特征向量，这样，实现了同一句子中多实体关系的划分，解决了多实体边界混淆的问题，同时也提高了实体关系抽取准确率。
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公开(公告)号：CN115166597A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210728648.5
申请日：2022-06-24
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了一种考虑特征耦合关系的电力变压器故障诊断方法，包括：选择与变压器运行故障相关的主要特征；根据电力变压器故障机理确定特征状态转移序列；对特征状态转移序列内所含特征进行分析和优化，得到与变压器故障最相关的特征数据；对特征数据进行标准化处理；基于深度神经网络，构建Bi‑LSTM故障诊断模型，对Bi‑LSTM故障诊断模型进行训练；利用训练好的Bi‑LSTM故障诊断模型评估变压器当前运行状态。本发明综合考虑电力变压器的内部机理作用和深度神经网络的数据拟合能力，在使用深度神经网络对变压器进行故障诊断的同时考虑设备内部的特征耦合关系，实现数据特征与设备故障类型之间的可靠映射，进行精细化状态评估，提升电力变压器的故障诊断精度。
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公开(公告)号：CN114708518A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210378734.8
申请日：2022-04-12
Applicant: 华北电力大学(保定)
Abstract: 本发明公开了基于半监督学习与先验知识嵌入策略的螺栓缺陷检测方法，包括以下步骤：采集不同部件的螺栓图像，建立不同类型缺陷的螺栓检测数据集；基于先验知识嵌入策略，对螺栓检测数据集进行特征处理，生成具有样本相关性特征的样本数据集；构建变分自编码器网络模型，变分自编码器网络模型由批归一化单元、图卷积神经网络单元以及卷积单元组成；基于变分自编码器网络模型，通过半监督学习的方式，将样本数据集输入到变分自编码器网络模型进行训练，构建螺栓缺陷检测模型，螺栓缺陷检测模型用于识别待检测螺栓图像的螺栓缺陷类型；本发明充分利用不同类别样本的相关性与依赖性提高长尾分布下的螺栓缺陷检测的准确度。
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