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公开(公告)号：CN118554437A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410662725.0
申请日：2024-05-27
IPC: H02J3/00 , G06Q10/067 , G06Q10/0637 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑供电可靠率差异化提升的配网能控设备配置方法，包括有S1根据现状可靠性指标数据，确定配电网故障停电损失；S2分析配电网故障停电对不同用户可靠性的差异化影响，制定补偿策略；S3建立包括一遥自动化装置、二遥自动化装置和三遥自动化装置的能控设备配置经济模型；S4建立成本最低的混合整数线性规划函数模型，给出一种考虑供电可靠率差异化提升的配网能控设备配置方法；S5建立供电可靠率预测模型，计算配置方案的可靠性提升程度，通过考虑配电网的供电可靠性，并将其转化为经济指标，搭配配电网自动化装置，提出经济适用型自动化装置配置方法，有效提高配电网自动化程度与投资效益，满足配电网规划和设计新要求。
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公开(公告)号：CN118505055A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410662723.1
申请日：2024-05-27
IPC: G06Q10/0639 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种考虑设备能观能控的数智化电网规划方法，包括有S1基于电网发展规划，分析数智化电网可靠性发展目标；S2建立可靠性发展目标向经济性指标转换模型，将可靠性发展目标转为电网经济性数据；S3建立能观能控与电网经济性数据关联模型，计算设备能观能控系数；S4基于设备能观能控系数，划分不同等级配置，提出能观能控设备配置需求方案，通过分析数智化电网可靠性发展目标，将可靠性指标转化为经济性指标，并建立能观能控与电网经济性关联模型，通过计算设备能观能控系数，提供有效的配电网观测设备优化配置方案，进一步提高电网规划的数字化、智慧化水平，促进电网安全可靠经济运行与智慧电网建设。
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公开(公告)号：CN119580031A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411626179.1
申请日：2024-11-14
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/30 , G06V20/70 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N7/01
Abstract: 本发明涉及一种基于大模型的电力图像样本数据处理方法、设备、存储介质，方法包括：获取电力图像，利用卷积神经网络提取低级特征和高级特征，作为图像特征，以所述图像特征以及预先获取的电力领域知识库信息作为预训练的大模型的输入，生成标签信息，得到真实样本，实现电力图像的标注；在标注过程中，利用贝叶斯神经网络引入概率分布，以最大化对数似然估计减少标注的不确定性；以使得判别器无法区分生成样本和真实样本为目标训练生成对抗网络，利用训练好的生成对抗网络生成新的电力图像，通过标注得到生成样本；结合平均绝对误差和Fréchet距离，对真实样本和生成样本的相似度和分布一致性进行评估。
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公开(公告)号：CN115842681B
公开(公告)日：2023-05-19
申请号：CN202310118339.0
申请日：2023-02-03
Applicant: 国网数字科技控股有限公司 , 国网区块链科技(北京)有限公司 , 国网上海市电力公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本申请提供了一种公专互动电力业务系统的风险评估方法及相关装置，应用于电力业务系统技术领域。该方法包括：对公专互动电力业务系统的网络安全风险进行分析得到分析结果；根据分析结果构建多条攻击路径和风险指标；利用多条攻击路径和风险指标计算公专互动电力业务系统的整体网络安全风险值；利用多条攻击路径和运行数据，计算公专互动电力业务系统的节点网络安全风险值；根据整体网络安全风险值和节点网络安全风险值进行风险评估。通过针对公专交互下的电力业务系统进行风险评估，并且构建攻击路径和风险指标，模拟网络攻击的各种情况，计算网络安全事故发生前的风险值和事故发生时的动态风险值，综合评估公专互动电力业务系统的网络安全风险。
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公开(公告)号：CN115796018A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211461395.6
申请日：2022-11-21
IPC: G06F30/27 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06Q50/06
Abstract: 本发明提供一种面向虚拟电厂信息物理系统的多源传感数据融合方法，基于卷积神经网络CNN和长短时记忆神经网络LSTM来建立数据融合模型，利用数据融合模型对采集到的虚拟电厂多源传感数据中的每一个单源数据进行特征提取，对提取的特征进行深度卷积融合。本发明通过混合神经网络结构对虚拟电厂信息物理系统模型下的多源异构数据进行特征提取和特征融合，同时利用虚假数据注入攻击FDIA检测来验证数据融合的效果，相比于传统方法，本发明的检测性能更优。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119580090A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411626178.7
申请日：2024-11-14
Applicant: 国网上海市电力公司
IPC: G06V20/10 , G06V10/774 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明涉及一种电力巡检图像识别方法、设备、存储介质，方法包括如下步骤：利用大规模图像数据集，训练基础模型；利用经过数据增强处理的电力巡检图像数据集，对训练后的基础模型的特定层进行微调；获取待识别的电力巡检图像，利用微调后的基础模型，以残差连接的方式提取多尺度的低级别特征和高级别特征；针对所述多尺度的低级别特征和高级别特征，基于自注意力机制和通道注意力机制实现多尺度特征融合，得到融合特征；基于所述融合特征，通过分类器得到预测的标签，实现电力巡检图像识别。与现有技术相比，本发明具有适应于电力巡检图像数据集较小的场景、特征融合与多尺度处理效果好等优点。
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公开(公告)号：CN118917867A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410851975.9
申请日：2024-06-28
Applicant: 国网上海市电力公司 , 上海欣能信息科技发展有限公司
IPC: G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06F16/21 , G06F16/215 , G06F16/248 , G06F16/27 , G06F16/901 , G06F16/9038
Abstract: 本发明涉及一种基于图数据库的电力营销客户关系构建方法和系统，方法包括：采集用户用电数据，该用户用电数据包括用电客户档案数据、用电客户计量数据、用电行为数据和用电客户办电服务信息；对采集到的用户用电数据进行清洗，该清洗过程包括去除重复数据、去除异常数据、填补缺失值；根据清洗后的数据进行数据建模，构建业务图模型和逻辑图模型，业务图模型和逻辑图模型中的图节点表示客户、图边表示客户之间的关系；根据业务图模型和逻辑图模型搭建图数据库；定时采集异构数据，并导入图数据库中，进行数据同步；使用图分析算法分析图数据库中的客户关系，并进行图形展示。与现有技术相比，本发明能够有效提升电力客户关系构架的效率和精确性。
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公开(公告)号：CN117856216B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202311715160.X
申请日：2023-12-13
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于信任基础的智能电网弹性分布式状态估计方法及介质，该方法包括以下步骤：获取智能电网系统的相关信息；基于所述相关信息建立智能电网系统的状态空间模型；基于所述状态空间模型，建立信任基础的异常测量检测机制，获得异常测量的检测结果；基于所述检测结果，计算分布式状态估计器增益参数；基于所述分布式状态估计器增益参数构建分布式状态估计器，对智能电网系统分布式状态轨迹进行估计，得到智能电网系统的分布式状态轨迹估计值。与现有技术相比，本发明考虑异常值的检测与补偿，更满足实际工业的应用需求，提高估计精度。
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公开(公告)号：CN117856216A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311715160.X
申请日：2023-12-13
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明涉及一种基于信任基础的智能电网弹性分布式状态估计方法及介质，该方法包括以下步骤：获取智能电网系统的相关信息；基于所述相关信息建立智能电网系统的状态空间模型；基于所述状态空间模型，建立信任基础的异常测量检测机制，获得异常测量的检测结果；基于所述检测结果，计算分布式状态估计器增益参数；基于所述分布式状态估计器增益参数构建分布式状态估计器，对智能电网系统分布式状态轨迹进行估计，得到智能电网系统的分布式状态轨迹估计值。与现有技术相比，本发明考虑异常值的检测与补偿，更满足实际工业的应用需求，提高估计精度。
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公开(公告)号：CN116191413A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202310129917.0
申请日：2023-02-17
IPC: H02J3/00 , H02J3/38 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种风电联合预测方法，首先建立了基于神经网络的风电出力预测模型，然后采用基于分布式多方内积加密的横向联邦学习算法，通过本地训练更新、参数加密和安全聚合的不断迭代，得到风电场的全局联邦预测模型。本发明不仅可以提高每个风电场的风电出力预测精度，并且可以保障各风电场敏感数据的安全性，在数据不动的前提下充分利用数据的价值，从而在结果上达到聚合多个风电场的数据样本的效果。
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