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公开(公告)号：CN118350962B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202410318572.8
申请日：2024-03-19
Applicant: 国网福建省电力有限公司莆田供电公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/0985 , G06N3/084 , G06F17/14 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供一种针对风电大量接入的电网运行方式实时检查与智能诊断方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取电网运行状态序列，电网运行状态序列包括电压信号序列；根据电压信号序列，基于改进的GRU‑RNN，进行电压预测，得到电压预测信号；通过小波变换，从电压预测信号中提取出多种特征图；根据特征图，计算扰动参数；根据扰动参数，实时检测电网运行质量；当电网运行质量低下时，基于改进的GRU‑RNN，进行智能诊断。本发明可以更精确地量化电网中的扰动情况，进而根据所述扰动参数实时检测电网运行质量，准确地反映在有大量的风电系统接入情况下的电网运行状态，可以适应风电系统的间歇性和不确定性，提升检测准确性。
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公开(公告)号：CN118350962A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410318572.8
申请日：2024-03-19
Applicant: 国网福建省电力有限公司莆田供电公司 , 北京科东电力控制系统有限责任公司
IPC: G06Q50/06 , G06Q10/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06N3/04 , G06N3/0985 , G06N3/084 , G06F17/14 , G06F17/16
Abstract: 本发明提供一种针对风电大量接入的电网运行方式实时检查与智能诊断方法及系统，涉及数据处理技术领域，方法包括：获取电网运行状态序列，电网运行状态序列包括电压信号序列；根据电压信号序列，基于改进的GRU‑RNN，进行电压预测，得到电压预测信号；通过小波变换，从电压预测信号中提取出多种特征图；根据特征图，计算扰动参数；根据扰动参数，实时检测电网运行质量；当电网运行质量低下时，基于改进的GRU‑RNN，进行智能诊断。本发明可以更精确地量化电网中的扰动情况，进而根据所述扰动参数实时检测电网运行质量，准确地反映在有大量的风电系统接入情况下的电网运行状态，可以适应风电系统的间歇性和不确定性，提升检测准确性。
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公开(公告)号：CN117668516A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311515567.8
申请日：2023-11-14
Applicant: 国网福建省电力有限公司莆田供电公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/16 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的配电网外力破坏事件的预警方法，包括以下步骤：从互联网中筛选并采集合适的原始音频与视频数据，对所述音频与视频数据进行特定的数据预处理，得到音频训练数据，构建标准训练集；建立结合Wavegram‑LogMel卷积模型与ECAPA_TDNN模型建立深度学习模型；基于标准训练集训练深度学习模型；从实际应用场景中采集音频数据，对所述音频数据提取原始时域图并输入训练好的深度学习模型进行测试，得到配电网外力破坏事件识别结果。相应的，本发明还提出了一种基于深度学习的配电网外力破坏时间的预警设备。本发明解决了传统的声纹识别ECAPA_TDNN模型在一定程度上没有关注音频数据时域上的信息，音频特征提取性能不强的问题。
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