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公开(公告)号：CN119397397A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411478632.9
申请日：2024-10-22
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司海东供电公司
Inventor： 彭家琦 , 冶海平 , 方保民 , 王兴顺 , 马育林 , 李寿 , 艾斌 , 何艳娇 , 曹勇 , 赵明学 , 芈书亮 , 刘军 , 李云 , 朱明慧 , 罗津 , 者成斌 , 谈生磊 , 戴国君 , 郭世云 , 哈全德 , 马宁 , 杨寰宇 , 潘辉 , 郑洪飞 , 杨铭 , 马顺青 , 犹洲 , 朱小斌 , 李国威 , 谢婷 , 赵首明 , 许永鹏 , 江秀臣 , 刘亚东 , 严英杰 , 臧奕茗
IPC: G06F18/2415 , G06F18/2431 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/047 , G06N3/0495 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06N3/09
Abstract: 一种基于伪标签驱动的稀疏深度置信网络变压器故障诊断方法及系统。方法包括：初始化网络结构参数，利用差分空间优化算法更新网络；采用伪标签策略获取新样本标签，并循环优化网络结构；根据最优参数实时诊断变压器故障。系统包含初始优化、伪标签驱动、循环优化及离线/在线诊断模块。本发明在优化网络结构时，加入基于广义高斯函数的稀疏正则项，这对于抑制网络训练中的过拟合现象非常有益，同时使用伪标签指导学习策略，计算每个伪标签样本的信心水平，选择信心水平较高的样本添加到训练集中以循环优化网络，从而减少了伪标签噪声的影响。因此，该发明能够有效地应用于变压器关键部件的故障诊断中，提高了诊断的准确性并减少了误判的可能性。
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公开(公告)号：CN118096518A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410255181.6
申请日：2024-03-06
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司海东供电公司 , 河海大学
IPC: G06T3/4038 , G06V10/80 , G06T5/30 , G06T5/70 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0455
Abstract: 本发明公开了一种基于可见光图像深度估计的电力计量箱三维外观缺陷检测方法及装置，包括：对电力计量箱图像进行特征提取、特征变换、特征融合，得到融合特征；获得多层次的增强特征，进行卷积特征与增强特征的融合与优化；对特征优化后的特征进行解码，获得离散的深度图，再重建为深度值连续的平滑深度图；获得扩张后的RGB特征与深度特征，将扩张后的RGB特征进行堆叠获得RGB扩张图像特征，扩张后的深度图像进行堆叠获得深度扩张图像特征；将RGB扩张图像特征与深度扩张图像特征进行融合，生成融合特征图；通过对融合特征图进行特征解码，实现电力计量箱的缺陷定位与检测。本发明的方法能够提高对电力计量箱表面缺陷检测的精度。
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公开(公告)号：CN117543576A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311296286.8
申请日：2023-10-07
Applicant: 国网青海省电力公司海东供电公司 , 国网青海省电力公司
IPC: H02J3/06 , H02J3/38 , H02J3/28 , H02J3/00 , G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06F30/18 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F113/04
Abstract: 本发明属于配电网优化运行方法领域，尤其涉及本发明公开了一种提升新能源发电消纳能力的蜂巢状配电网优化运行方法，包括以下步骤：基于多微电网构成的蜂巢状配电网拓扑结构，构建多微电网之间的电能交换机制；在多微电网交易机制的基础上，建立以新能源发电消纳能力和碳排放为目标的优化运行模型；建立计及多微电网构成的蜂巢状配电网运行的约束条件模型；构建蜂巢状配电网多目标优化运行的求解方法及流程；相较于现有技术，本发明可以实现蜂巢状配电网中多微电网之间的优化运行，保证系统安全稳定运行的条件下，提升新能源发电的消纳能力。
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公开(公告)号：CN117437933A
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202311284544.0
申请日：2023-10-07
Applicant: 国网青海省电力公司海东供电公司 , 国网青海省电力公司
Inventor： 冶海平 , 彭家琦 , 方保民 , 芈书亮 , 蒲寅 , 马育林 , 李永胜 , 刘军 , 张红强 , 艾斌 , 马世旭 , 何海宁 , 李云 , 马宁 , 马志彬 , 朱明慧 , 张进 , 朵向阳 , 央青卓玛 , 王伟 , 丁猛
IPC: G10L25/51 , G01R31/00 , G01H17/00 , G06N3/047 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06F18/2321 , G10L25/30 , G10L25/27
Abstract: 一种基于特征聚类结合生成式学习的电力变压器声纹信号故障无监督检测方法，属于电力变压器故障诊断技术领域，在变压器放置声纹信号传感器，并将信号提取出来；采用滑动窗口对提取的声纹信号进行切片得到样本集；构建DAE，提取训练后的瓶颈层；设计DBSCAN模型对瓶颈层聚类得到待训练样本X；训练VAE并将训练后的DAE中编码器部分和VAE的输入端连接得到D‑Vae模型；待测声纹信号输入训练后的D‑Vae，输出生成序列样本；比较生成序列样本和真实的特征提取序列，并使用3‑sigma法则检测故障。本发明降低声纹信号故障检测的误报率和漏报率，通过特征聚类和生成式学习实现无监督检测，提高了故障检测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN119312119A
公开(公告)日：2025-01-14
申请号：CN202411335024.2
申请日：2024-09-24
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司海东供电公司
Inventor： 彭家琦 , 冶海平 , 方保民 , 王兴顺 , 马育林 , 李寿 , 艾斌 , 何艳娇 , 曹勇 , 赵明学 , 芈书亮 , 刘军 , 李云 , 朱明慧 , 罗津 , 者成斌 , 谈生磊 , 戴国君 , 郭世云 , 哈全德 , 马宁 , 杨寰宇 , 潘辉 , 郑洪飞 , 杨铭 , 马顺青 , 犹洲 , 朱小斌 , 李国威 , 谢婷 , 赵首明
IPC: G06F18/23213 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/22 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了基于光声信号重构敏感场优化的变压器故障诊断方法及系统。具体包括：首先，通过监测变压器油样中的多种气体光声信号得到信号的多元序列矩阵；其次，通过重构敏感场的思想将多元序列矩阵以散点的形式映射在极坐标图中；之后提取浅层局部特征，且将该特征聚类成多个互斥类别，每个类别的中心作为视觉表征因子，形成视觉特征表；最后基于改进的自主学习多空间(ALMMo‑0)分类器实现对变压器故障诊断的分类。本发明方法将反映气体浓度的多元光声信号重构为敏感场而非以浓度阈值或比值的形式，更好地揭示信号中隐藏的诊断特征，同时实现图像的深度特征提取与编码，提高了模型的透明度和可解释性，通过数据驱动自动更新模型参数，无需手动调整超参数。该方法对于提升变压器故障诊断的准确性和实用性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119024083A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411388496.4
申请日：2024-09-30
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司海东供电公司
Inventor： 彭家琦 , 冶海平 , 方保民 , 王兴顺 , 芈书亮 , 马育林 , 艾斌 , 李寿 , 罗津 , 者成斌 , 朱明慧 , 犹洲 , 毛文英 , 马志彬 , 马正龙 , 马世旭 , 杜良 , 何海宁 , 赵亚萍 , 韩学渊 , 李国威 , 王刚 , 李健春
Abstract: 本发明涉及检测装置技术领域，本申请公开了一种电能质量的检测装置及其检测方法，包括底座，所述底座顶部固定有缓冲箱，缓冲箱顶面设置有升降箱，所述缓冲箱内部设置有缓冲组件，本发明通过检测箱内电能质量检测仪配合两侧的放置箱，可以实地对电能质量的频率偏差、电压偏差、电压波动与闪变、三相不平衡、暂时或瞬态过电压、电压谐波、电压暂降、中断、暂升以及供电连续性等各项数据进行检测，解决了现有的电能质量的检测装置在使用时在户外操作较为不便的问题，能在不同的地点进行临时或定期的监测，通过内置的显示屏进行数据查看、分析和导出，保证了检测时的便捷性和精准度。
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公开(公告)号：CN119989256A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411968294.7
申请日：2024-12-30
Applicant: 国网青海省电力公司海东供电公司 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司信息通信公司
Inventor： 方保民 , 李宏波 , 唐红燕 , 韩良煜 , 张译 , 冶秀兰 , 周敏 , 马龙 , 张容福 , 相子源 , 曹广英 , 王文俊 , 包维明 , 朱文玉 , 王冬梅 , 吕龙 , 张淼鑫
IPC: G06F18/25 , G06F18/2415 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V30/18 , G06V30/41 , G10L15/26 , G06F16/25 , G06F16/2455 , G06F9/54 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于数据中台的数字化平台建设方法与系统，涉及数据管理和处理技术领域，包括采集结构化数据和非结构化数据，并进行预处理，对预处理后的数据进行特征提取，并融合形成综合特征向量，基于综合特征向量建立数据解析模型，得到解析后的信息，将解析后的信息进行分类处理，并反馈给用户实时处理后的事件结果，本发明通过预处理后的数据进行多模态特征提取，使得结构化数据和非结构化数据能够被有效转化为具有代表性的特征向量，从而实现不同类型数据的深度融合，基于综合向量建立的数据解析模型采用梯度下降深度学习算法，具有更高的灵活性和智能化水平，能够适应复杂多变的业务场景，提供更为准确和可靠的决策支持。
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公开(公告)号：CN117437933B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202311284544.0
申请日：2023-10-07
Applicant: 国网青海省电力公司海东供电公司 , 国网青海省电力公司
Inventor： 冶海平 , 彭家琦 , 方保民 , 芈书亮 , 蒲寅 , 马育林 , 李永胜 , 刘军 , 张红强 , 艾斌 , 马世旭 , 何海宁 , 李云 , 马宁 , 马志彬 , 朱明慧 , 张进 , 朵向阳 , 央青卓玛 , 王伟 , 丁猛
IPC: G10L25/51 , G01R31/00 , G01H17/00 , G06N3/047 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/088 , G06F18/2321 , G10L25/30 , G10L25/27
Abstract: 一种基于特征聚类结合生成式学习的电力变压器声纹信号故障无监督检测方法，属于电力变压器故障诊断技术领域，在变压器放置声纹信号传感器，并将信号提取出来；采用滑动窗口对提取的声纹信号进行切片得到样本集；构建DAE，提取训练后的瓶颈层；设计DBSCAN模型对瓶颈层聚类得到待训练样本X；训练VAE并将训练后的DAE中编码器部分和VAE的输入端连接得到D‑Vae模型；待测声纹信号输入训练后的D‑Vae，输出生成序列样本；比较生成序列样本和真实的特征提取序列，并使用3‑sigma法则检测故障。本发明降低声纹信号故障检测的误报率和漏报率，通过特征聚类和生成式学习实现无监督检测，提高了故障检测的准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN117895550A
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311747793.9
申请日：2023-12-18
Applicant: 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司海东供电公司
Abstract: 一种面向蜂巢配电网的分布式储能能量管理方法，采用分层协调控制的概念，构建分布式储能系统能量管理双层优化模型，上层为分布式储能系统多目标能量优化管理策略，应用改进粒子群算法对分布式储能能量进行优化计算，下层在多目标的优化的基础上，采用变系数下垂控制策略，本发明合理分配储能系统所需的输出功率给各个储能单元，从而避免了储能单元过充或过放而缩短其使用寿命的问题。通过对各储能单元功率的合理调节，直流母线电压的稳定性得以维持，进而提升电网的稳定持续供电能力，同时提高蜂巢配电网的经济性。
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公开(公告)号：CN117746899A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311726332.3
申请日：2023-12-15
Applicant: 国网青海省电力公司海东供电公司 , 国网青海省电力公司
Inventor： 彭家琦 , 冶海平 , 方保民 , 芈书亮 , 蒲寅 , 马育林 , 刘军 , 李永胜 , 艾斌 , 张红强 , 李云 , 马宁 , 何海宁 , 马志彬 , 朱明慧 , 马世旭 , 张进 , 朵向阳 , 央青卓玛 , 王伟 , 丁猛
Abstract: 本发明公开了一种基于改进DSC‑DenseNet的变压器声纹图谱识别方法及系统，该方法包括：搭建采集环境，采集变压器铁芯的振动声音信号；对采集到的原始声纹信号进行预处理，将Mel滤波非线性处理用在变压器铁芯声纹的提取中；构建基于改进的DSC‑DenseNet架构的图像分类网络。本申请通过Mel时频谱分析技术对声纹数据进行了预处理，强化了低频和中低频部分的能量特征，同时准确描述了变压器铁芯在运行状态下的平稳声波信号特性；构建了基于改进DSC‑DenseNet架构的图像分类网络模型，该模型具有更高的精度和特异性，尤其在捕捉铁芯声纹的细微特征上取得了革命性进步。
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