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公开(公告)号：CN118534378B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202410580367.9
申请日：2024-05-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
IPC: G01R31/72 , G01R35/02 , G01R19/00 , G01R15/18 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06F18/24 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06N3/0895 , H02J13/00
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，提供基于半监督学习的电流互感器调控方法。所述方法包括：交互电力监测设备提取历史电流信号，实时采集电流互感器信号得第一电流信号；标记历史信号，结合半监督学习构建极性分析模型；输入第一电流信号预测极性，校验后得第一极性校验结果；分解校验结果，遍历错误成因库得第一极性错误成因；筛选校正方案得第一校正方案，编码后生成第一校正指令；传输至电机执行校正操作。本申请解决了传统电流互感器极性校验方法效率低下、易受人为因素影响，且无法适应电力系统规模扩大和复杂性增加的技术问题，实现了通过半监督学习算法，对电流互感器极性进行智能诊断和校正，提高电力系统的稳定性和安全性的技术效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115655356A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211203687.X
申请日：2022-09-29
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
IPC: G01D21/02 , G01R33/02 , G01R19/165 , G01H17/00
Abstract: 本发明提供了一种线缆接头异常检测方法，包括：步骤(1)：采集线缆接头温度信息、磁场信息、电流信息、声音信号，环境温度、湿度信息；(2)：根据线缆接头温度信息做初步判断，若存在明显异常，直接报警；若无明显异常，进入(3)；(3)：根据磁场信息判断线缆接头是否异常，若存在明显异常，直接报警；若无明显异常，进入(4)；(4)：根据电流信息判断线缆接头是否异常，若存在明显异常，直接报警；若无明显异常，进入(5)；(5)：根据声音信号判断线缆接头是否异常，若存在明显异常，直接报警；若无明显异常，返回(1)。本发明提供一种线缆接头异常检测方法，能够准确、快速的检测出线缆接头异常状况，进而保障其安全性。
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公开(公告)号：CN114862139B
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202210412465.2
申请日：2022-04-19
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/06 , G06F18/23213 , G06N20/00 , G06F17/18
Abstract: 本发明提出了一种基于数据驱动的台区线损率异常诊断方法，首先，进行多源数据采集，依据台区线损率标杆值及实际经验将台区分类为高线损台区、负线损台区、台区线损率持续为零台区及线损无法计量台区；在此基础上，基于离散系数及灰色关联度分析等方法识别出线损异常波动台区及相应原因；接着对负线损率台区、线损持续为零台区异常原因进行诊断，对台区总表相关技术性故障给出量化评判指标；然后，对高线损率台区异常原因进行诊断，构建了基于自编码器、k‑means聚类算法的用户窃电诊断模型，并基于多元线性回归算法的对台区结构合理度进行分析；并对线损无法计量台区异常原因进行诊断。由此实现台区线损异常原因的准确识别及故障定位。
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公开(公告)号：CN114862139A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210412465.2
申请日：2022-04-19
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
Abstract: 本发明提出了一种基于数据驱动的台区线损率异常诊断方法，首先，进行多源数据采集，依据台区线损率标杆值及实际经验将台区分类为高线损台区、负线损台区、台区线损率持续为零台区及线损无法计量台区；在此基础上，基于离散系数及灰色关联度分析等方法识别出线损异常波动台区及相应原因；接着对负线损率台区、线损持续为零台区异常原因进行诊断，对台区总表相关技术性故障给出量化评判指标；然后，对高线损率台区异常原因进行诊断，构建了基于自编码器、k‑means聚类算法的用户窃电诊断模型，并基于多元线性回归算法的对台区结构合理度进行分析；并对线损无法计量台区异常原因进行诊断。由此实现台区线损异常原因的准确识别及故障定位。
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公开(公告)号：CN118534378A
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410580367.9
申请日：2024-05-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
IPC: G01R31/72 , G01R35/02 , G01R19/00 , G01R15/18 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06F18/24 , G06N3/042 , G06N3/084 , G06N3/0895 , H02J13/00
Abstract: 本申请涉及人工智能技术领域，提供基于半监督学习的电流互感器调控方法。所述方法包括：交互电力监测设备提取历史电流信号，实时采集电流互感器信号得第一电流信号；标记历史信号，结合半监督学习构建极性分析模型；输入第一电流信号预测极性，校验后得第一极性校验结果；分解校验结果，遍历错误成因库得第一极性错误成因；筛选校正方案得第一校正方案，编码后生成第一校正指令；传输至电机执行校正操作。本申请解决了传统电流互感器极性校验方法效率低下、易受人为因素影响，且无法适应电力系统规模扩大和复杂性增加的技术问题，实现了通过半监督学习算法，对电流互感器极性进行智能诊断和校正，提高电力系统的稳定性和安全性的技术效果。
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公开(公告)号：CN115460380A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211145867.7
申请日：2022-09-20
Applicant: 国网江苏省电力有限公司南通供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种基于电力设备的巡检系统，该系统包括远程控制系统、无人机巡检系统、电力设备定位系统和北斗系统，其中远程控制系统与无人机巡检系统、电力设备定位系统和北斗系统相连。该系统通过远程控制系统能够检测电力设备的位置，并通过北斗系统标记无人机与电力设备的之间的距离，同时北斗系统能够检测电力设备处的环境参数值，便于知晓电力设备所在环境。
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