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公开(公告)号：CN109784362A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201811481857.4
申请日：2018-12-05
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学
Abstract: 本发明提供了一种基于迭代KNN和插补优先级的DGA数据缺失值插补方法。所述基于迭代KNN和插补优先级的DGA数据缺失值插补方法包括如下步骤：步骤1：通过能够处理缺失值的XGBoost集成分类器对DGA数据集进行训练，得到每个属性作为划分属性的次数、作为划分属性时的平均增益和平均覆盖度；步骤2：将步骤1得到的数据用于计算不同属性对于分类结果的重要性以及相对应的插补优先级，且还计算相同缺失属性的不同样本的插补优先级；步骤3：根据步骤2得到的插补优先级和KNN对缺失值进行迭代的插补，直到达到收敛条件。
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公开(公告)号：CN109765332A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811482866.5
申请日：2018-12-05
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学
Abstract: 本发明提供一种基于隔离森林的变压器异常值实时检测和故障诊断方法。所述基于隔离森林的变压器异常值实时检测和故障诊断方法，包括如下步骤：步骤一：通过隔离森林算法对变压器的历史特征气体数据进行建模，完成对变压器特征气体的异常值识别；步骤二：结合异常策略对识别出的异常值进行分类；步骤三：根据异常事件库对分类的结果进行诊断，从而对变压器的故障类型做出诊断。
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公开(公告)号：CN109840541A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201811482922.5
申请日：2018-12-05
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学
Abstract: 本发明提供了一种基于XGBoost的电网变压器故障分类方法。所述基于XGBoost的电网变压器故障分类方法包括如下步骤：步骤1：获取并整合多个变压器的DGA数据集；步骤2：将步骤1得到的DGA数据集中的数据进行归一化处理并将预处理过后的数据交给XGBoost进行训练，构建一定数量的分类回归树对前一次学习的残差进行拟合，并通过网格搜索找到最优的XGBoost参数组合，以提高对变压器故障的诊断准确度。
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公开(公告)号：CN109765333A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201811482932.9
申请日：2018-12-05
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学
Abstract: 本发明提供了一种基于GoogleNet模型的变压器故障诊断方法。所述基于GoogleNet模型的变压器故障诊断方法包括如下步骤：(1)首先获取设备发生故障的因素、考虑设备故障会对什么数据产生影响，确定待采集的数据和特征空间；(2)确定设备会发生的故障类型，组成状态空间；(3)监控变压器状态，对变压器进行数据采集，获得变压器的特征和状，使用神经网络进行建模，使用采集到的数据进行模型训练；(4)用训练后的模型根据设备的特征进行故障诊断。本发明利用GoogleNet的模型优化变压器故障检测中的场景，对溶解在变压器油的气体密度进行建模，在变压器故障检测中取得了较高准确率。
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公开(公告)号：CN109784362B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN201811481857.4
申请日：2018-12-05
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 南京航空航天大学 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于迭代KNN和插补优先级的DGA数据缺失值插补方法。所述基于迭代KNN和插补优先级的DGA数据缺失值插补方法包括如下步骤：步骤1：通过能够处理缺失值的XGBoost集成分类器对DGA数据集进行训练，得到每个属性作为划分属性的次数、作为划分属性时的平均增益和平均覆盖度；步骤2：将步骤1得到的数据用于计算不同属性对于分类结果的重要性以及相对应的插补优先级，且还计算相同缺失属性的不同样本的插补优先级；步骤3：根据步骤2得到的插补优先级和KNN对缺失值进行迭代的插补，直到达到收敛条件。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119761368A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411993902.X
申请日：2024-12-31
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06F40/289 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F40/151 , G06N3/0985 , G06F40/20 , G06Q50/06 , G06F40/30
Abstract: 本发明涉及模型测评技术领域，更具体地说，本发明提供了一种电力信息通信大语言模型训练微调系统及其方法，整合数据收集、预处理、模型架构选择、训练、超参数调优、评估与优化多个模块，实现了对电力信息通信领域文本数据的高效处理与分析，该系统能够精准提取领域特定信息，同时，系统还建立了科学的评估体系，对训练后的模型进行全面评估，并根据评估结果进行针对性的微调或重新训练，从而显著提升了模型在处理电力信息通信领域文本时的准确性和泛化能力，为电力系统的智能化运行、维护和管理提供了有力支持，推动了电力信息通信领域的智能化发展进程。
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公开(公告)号：CN117689181B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410130465.2
申请日：2024-01-31
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0637 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及微电网技术领域，具体地说，涉及一种基于智慧园区用电负荷的微电网调控系统及方法。该系统包括管理端和分布于智慧园区处的至少一个用户节点；用户节点用于向用户提供付费充电功能，管理端用于基于每个用户节点在当前调价周期内的用电负荷量及电价对下一个调价周期的每个用户节点的调节后电价进行调节，该方法基于上述系统实现。本发明能够通过自用户侧的引导实现园区内用电高峰的错开。
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公开(公告)号：CN114266485A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111596943.1
申请日：2021-12-24
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种电力信息通信数据质量检测模型的构建方法及构建系统，包括基于多源电力信息通信数据，采用集成存储与并行汇集处理技术，构建数据源模型；基于数据源模型，确定数据质量检测对象；基于实际业务需求，选择数据质量检测指标；基于选择的数据质量检测指标，设计不同维度指标的数据质量检测规则；运用层次分析法构建判断矩阵，确定各个数据质量检测指标的权重及期望值；基于数据质量检测规则进行评估，计算得到数据质量检测指标的合格百分比；基于数据质量检测对象、数据质量检测指标、权重及期望值和合格百分比，构建电力信息通信数据质量检测模型。及时发现数据质量下降的隐患，提高对数据质量的管理水平。
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公开(公告)号：CN114237135A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111442599.0
申请日：2021-11-30
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 国家电网有限公司
IPC: G05B19/048
Abstract: 本申请提供一种基于数字孪生技术的信息通信机房3D可视化方法及系统，包括：对所述信息通信机房的物理环境以及分布在所述物理环境中的每个基础设施进行虚拟仿真，对所述信息通信机房的实时运行状态进行可视化展示，对所述基础设施的性能数据进行可视化展示，以及对出现故障的所述基础设施进行定位并实时更新故障信息，以解决孪生模型数据滞后无法准确反应实际物理实体真实运行数据的问题。
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公开(公告)号：CN111382862A
公开(公告)日：2020-07-07
申请号：CN201811609951.3
申请日：2018-12-27
Applicant: 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 中国科学院沈阳自动化研究所
Inventor： 沈力 , 陈硕 , 乔林 , 宋纯贺 , 刘树吉 , 王忠锋 , 李钊 , 李力刚 , 吕旭明 , 崔世界 , 卢彬 , 徐志远 , 周巧妮 , 付亚同 , 吴赫 , 冉冉 , 刘碧琦 , 胡楠 , 曲睿婷 , 徐立波
Abstract: 本发明涉及一种电力系统异常数据辨识方法，包括将电力系统正常数据作为训练样本，训练神经网络；将待检测数据输入训练后的神经网络，获得残差序列；基于仿射传播聚类算法对残差训练进行聚类；根据各个类别的特征和类内距离进行异常数据判断。本发明利用混沌粒子群算法来进行神经网络训练，同时采用仿射传播聚类算法来实现数据聚类，能够显著降低计算量，同时不依赖采样分布，有效地提高了电力系统异常数据辨识的准确性。
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