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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：CN119443620A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411497404.6
申请日：2024-10-25
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: G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种电网故障处置全景智能导航系统，它包括故障处置导航事理机制模型构建模块将获取的电网故障处置数据进行文本预处理，然后进行编码，识别故障处置实体、关系及事件，并融合对齐实时信息建立故障处置导航事理机制模型；故障处置全景信息推理模块根据实时信息抽取得到故障处置实体信息，输送到故障处置导航事理机制模型生成故障处置低维向量，通过分析电网故障事件，结合电网运行方式和电网潮流信息，推理出最佳故障处置措施；故障处置全景智能导航模块推理得到故障处置信息、风险信息、风险控制策略、复电决策关键因素，结合现场站内及巡线情况，生成复电结果。本发明提高了电网故障处置的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN119443496A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411497405.0
申请日：2024-10-25
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: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于Graphormer网络的电网运行状态全景超实时计算方法，根据电网状态历史断面数据，并将电网状态历史断面数据转化为图的形式，输出电网运行状态全景图、节点特征矩阵和边特征矩阵；并对节点数据进行归一化处理；使用归一化处理后的数据对Graphormer网络进行训练，并计算Graphormer网络训练损失，优化网络参数，得到训练好Graphormer模型，实现电网运行状态全景超实时计算。本发明能对电网运行状态进行全景超实时计算，实现了对电网内可疑数据、异常跳变、指标变化等情况的准确辨识，保障了电网安全、可靠运行。借助该方法所计算得到的电网运行状态，为电网的经济调度提供指导。
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公开(公告)号：CN119940687A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202411730446.X
申请日：2024-11-29
Applicant: 国网电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国家电网有限公司华中分部 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06Q10/063 , H02J13/00 , G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/045 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/047 , G06N3/092 , G06N5/022 , G06N5/04 , G06F16/353 , G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种图模互补驱动的电网故障智能辅助分析方法与系统，分析步骤包括：采集电网调度控制系统中故障事件相关多源业务数据，对所述数据进行非结构化信息建模，构建电网故障事理知识图谱；基于故障事件的相关多源业务数据，进行监控系统元件级故障诊断，结合电网故障事理知识图谱，进行告警关联分析，得到故障事件的联锁故障事件信息和联锁告警事件信息；基于故障事件的联锁故障事件信息和联锁告警事件信息，通过预训练语言模型和图神经网络模型辅助故障事理知识图谱进行知识推理，得到故障处置的全流程信息，生成电网故障处置导航图；融合大型语言模型与电网故障事理知识图谱，进行电网故障处置决策推理，生成电网故障处置方案。
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公开(公告)号：CN119784018A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411766125.5
申请日：2024-12-04
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 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
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/092
Abstract: 本发明涉及电力系统领域，公开了一种多智能体深度强化学习的电网停电编排系统，包括编排问题转化模块和决策求解模块；所述编排问题转化模块用于将电网停电计划编排问题转化为多智能体马尔可夫决策过程模型；所述决策求解模块用于在设定的电网停电编排的相关约束下，利用多智能体深度确定性策略梯度算法对多智能体马尔可夫决策过程模型进行训练求解，获得电网停电编排策略。该方案受单智能体强化学习思想启发，将电网停电计划编排问题转化为多智能体马尔可夫决策过程，将电力设备视为单独的智能体，采用多智能体深度确定性策略梯度算法训练具有智能停电计划编排的设备，学习到最优的停电计划编排策略，从而保障电网及其设备的安全运行。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116304918A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211707708.1
申请日：2022-12-29
Applicant: 国网冀北电力有限公司承德供电公司 , 国家电网有限公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 承德天汇电力设计有限责任公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06Q50/06 , H02J13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于深度森林算法的变电站设备故障辨识方法及系统，该方法包括以下步骤：S1、对采集到的监控数据集进行时频域指标计算和归一化处理，获取特征集；S2、对特征集进行多粒度扫描，通过滑动窗口得到特征子向量，将输出的所有类向量拼接得到高维特征向量；S3、构建多层级联森林，将得到的高维特征向量输入到级联森林进行训练；S4、对输出结果进行D‑S证据融合，并与随机选择的类向量拼接，与多粒度扫描的输出拼接；S5、对级联森林的输出值均进行k折交叉验证；S6、将实时监测的信号输入到级联森林模型中，获得在线故障辨识结果。本发明将每个森林视为独立的证据体，克服了在扩展级联森林过程中遇到的特征冗余问题。
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公开(公告)号：CN114997168A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210592588.9
申请日：2022-05-27
Applicant: 国家电网公司华中分部 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06F40/295 , G06F16/36 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于神经化正则表达式的电网故障处置预案解析方法，包括以下步骤：编写每个电网故障处置预案文本实体成分识别的正则表达式；将所述正则表达式转换为电网故障处置预案成分识别的有限状态自动机，使正则表达式的规则文本表示转变为矩阵形式表示；将所述有限状态自动机转换为具有独立表示能力的有限状态自动机，并通过矩阵秩分解和加入词向量表示，构建有限状态自动机双向循环神经网络；使用电网故障处置预案语料库数据对有限状态自动机双向循环神经网络进行训练；采用训练后的有限状态自动机双向循环神经网络识别并提取输入的电网故障处置预案文本的实体成分。本发明有效提升电网故障处置预案解析效率。
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公开(公告)号：CN118537876A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410527286.2
申请日：2024-04-29
Applicant: 国家电网有限公司华中分部 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06V30/412 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于电网信息的表格提取系统和方法。包括：从预处理后的含表格的图片中划分出训练集；将训练集对表格信息提取模型进行训练，得到训练后的表格信息提取模型，其中，表格信息提取模型包括编码器、解码器、掩膜修复模块、单元格获取模块和单元格文字识别模块；解码器包含行提取解码器和列提取解码器，掩膜修复模块采用形态学操作和边缘检测相结合的修复方法对解码器的特征输出进行修复；单元格获取模块将经过掩膜修复模块后的修复特征进行交集处理，得到单元格；将待提取信息的表格图片输入训练后的表格信息提取模型中，得到表格信息的提取结果。本发明可以有效解决表格不一致的问题，同时提高表格处理准确度和效率。
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公开(公告)号：CN118035463A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410088307.5
申请日：2024-01-22
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 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
Abstract: 一种电网调度多模态知识图谱构建方法及系统，包括：采集电网调度领域多元异构数据，根据多模态数据类型特点进行数据预处理；基于预处理后的电网调度多模态数据进行多模态数据标记并构建知识样本库；对多模态数据标记后得到的知识样本库数据进行统一特征融合，并采用深度学习模型抽取电网调度多模态实体知识；基于电网调度多模态实体知识的抽取结果，建立多模态调控实体间关系，将多模态调控知识融合与链接，形成电网调度多模态知识图谱。本发明建立电网调度多模态知识图谱，实现跨系统、跨业务的多模态知识的共建共享，提升电网调度多模态知识重构与知识融合水平，并为调控业务提供多模态数据支撑。
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公开(公告)号：CN113688210B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202111036935.1
申请日：2021-09-06
Applicant: 北京科东电力控制系统有限责任公司 , 南瑞集团有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供了一种电网调度意图识别方法，包括以下步骤：构建电网调度意图语料集并生成训练样本集；构建电网调度意图识别模型和电网调度专业文本相似度匹配模型；将电网意图测试语句输入电网调度意图识别模型，获得排名靠前的多个的意图类别及其对应的权重概率；基于电网调度意图语料集，选取排名靠前的多个意图类别对应的若干条调度专业语言表述构成召回文本集；将电网意图测试语句与召回文本集代入电网调度专业文本相似度匹配模型计算并进行投票；根据投票结果和权重概率进行多个意图类别的权重重组计算，选取计算结果最大值对应的意图类别作为电网意图测试语句的电网调度意图识别结果。本发明用于提高电网调度意图识别准确率。
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