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公开(公告)号：CN118503886A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410957742.7
申请日：2024-07-17
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力数据处理领域，更具体地，本发明涉及一种电力信息处理设备的故障状态的预测方法及系统，方法包括：使用LOF算法对电流数据进行异常检测，得到异常数据，并构建异常数据集；计算异常数据集中所有异常数据以及异常数据在邻域内的噪声表现，以修正LOF算法中异常数据的局部离群因子，得到显著局部离群因子；响应于显著离群因子大于离群阈值，判断目标异常数据为真实的异常数据；根据真实的异常数据集训练预设的预测神经网络模型，获得下一时刻电流数据的预测信息，响应于预测信息为异常，判断电力信息处理设备为故障状态。本发明减少由于噪声数据引起的误报情况，提高电力信息设备的准确率。
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公开(公告)号：CN118917554A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411404395.1
申请日：2024-10-10
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 国网湖北省电力有限公司 , 国网湖北省电力有限公司超高压公司 , 湖北华中电力科技开发有限责任公司
Inventor： 张赵阳 , 李智威 , 陈理 , 白尧 , 方钊 , 邵芳 , 黄波 , 余涵 , 钟童庆 , 喻亚洲 , 王自强 , 刘汶其 , 武岳 , 任丽琴 , 张杨 , 徐春龙 , 刘莹 , 何梦莹 , 张军
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N5/01 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种电网资产监测分析方法、系统及设备。方法包括步骤：获取电网资产多维数据点；获取任意一个维度任意一个数据点与所有数据点均值的差值，根据所述差值的绝对值计算该数据点的离群程度，根据该数据点与该维度数据的中位数的差值计算所述数据点的相对位置，利用该数据点对其所属维度的所有数据进行分割，得到两个子样本数据，根据两个子样本数据的离群程度以及相对位置计算将该数据点作为分割阈值的优选程度，将优选程度最大的数据点作为分割阈值，构建完整的孤立树，并获取所有多维数据点的异常得分，根据异常得分大小对工作人员进行预警。本发明对电网资产数据的预警更加准确、及时。
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公开(公告)号：CN118917554B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411404395.1
申请日：2024-10-10
Applicant: 国网湖北省电力有限公司经济技术研究院 , 国网湖北省电力有限公司 , 国网湖北省电力有限公司超高压公司 , 湖北华中电力科技开发有限责任公司
Inventor： 张赵阳 , 李智威 , 陈理 , 白尧 , 方钊 , 邵芳 , 黄波 , 余涵 , 钟童庆 , 喻亚洲 , 王自强 , 刘汶其 , 武岳 , 任丽琴 , 张杨 , 徐春龙 , 刘莹 , 何梦莹 , 张军
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/06 , G06N5/01 , G06F18/2431
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种电网资产监测分析方法、系统及设备。方法包括步骤：获取电网资产多维数据点；获取任意一个维度任意一个数据点与所有数据点均值的差值，根据所述差值的绝对值计算该数据点的离群程度，根据该数据点与该维度数据的中位数的差值计算所述数据点的相对位置，利用该数据点对其所属维度的所有数据进行分割，得到两个子样本数据，根据两个子样本数据的离群程度以及相对位置计算将该数据点作为分割阈值的优选程度，将优选程度最大的数据点作为分割阈值，构建完整的孤立树，并获取所有多维数据点的异常得分，根据异常得分大小对工作人员进行预警。本发明对电网资产数据的预警更加准确、及时。
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公开(公告)号：CN118503886B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410957742.7
申请日：2024-07-17
Applicant: 湖北华中电力科技开发有限责任公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06Q50/06
Abstract: 本发明涉及电力数据处理领域，更具体地，本发明涉及一种电力信息处理设备的故障状态的预测方法及系统，方法包括：使用LOF算法对电流数据进行异常检测，得到异常数据，并构建异常数据集；计算异常数据集中所有异常数据以及异常数据在邻域内的噪声表现，以修正LOF算法中异常数据的局部离群因子，得到显著局部离群因子；响应于显著离群因子大于离群阈值，判断目标异常数据为真实的异常数据；根据真实的异常数据集训练预设的预测神经网络模型，获得下一时刻电流数据的预测信息，响应于预测信息为异常，判断电力信息处理设备为故障状态。本发明减少由于噪声数据引起的误报情况，提高电力信息设备的准确率。
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