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[发明专利]一种云边协同下基于深度迁移网络的配电台区异常工况诊断方法-CN202210926083.1在审
发明人：范敏;孟鑫余;张曦;邓小勇;何江涛;文东山;冯楚瑞;彭屿雯 -专利权人：重庆大学;国网重庆市电力公司市南供电分公司;国家电网有限公司
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06F18/241 文献下载
摘要：本发明公开一种云边协同下基于深度迁移网络的配电台区异常工况诊断方法，步骤包括：1)利用XGBoost重要性排序模型对配电台区状态量进行排序，形成源域异常工况标签样本、目标域异常工况样本；2)建立冻结层网络和源域全连接分类器；3)云中心利用梯度下降算法对冻结层网络进行优化，从而最小化源域异常工况样本和目标域异常工况样本差异；4)实时采集运行工况数据，输入到迁移诊断模型中，得到配电台区异常工况诊断结果。本发明解决了单一配电台区中的工况信息难以训练出泛化能力强的诊断器、当前的异常诊断方法考虑的影响因素过于单一以及配电云主站的计算资源难以实现对每个配电台区建立异常工况迁移诊断模型等问题。
一种协同基于深度迁移网络配电异常工况诊断方法

[发明专利]基于卷积神经网络和云边协同作用的配电台区运行监测系统-CN202210930117.4在审
发明人：张曦;邓小勇;范敏;孟鑫余;何江涛;文东山;彭屿雯;冯楚瑞 -专利权人：国网重庆市电力公司市南供电分公司;重庆大学;国家电网有限公司
申请日： 2022-08-03 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： H02J13/00 文献下载
摘要：本发明公开基于卷积神经网络和云边协同作用的配电台区运行监测系统，包括云中心和若干边缘节点；所述云中心存储有状态量获取模块、异常工况样本生成模块、网络建立与训练模块、网络优化模块；所述边缘节点存储有运行工况数据获取模块、分布结果计算模块、诊断结果生成模块；本发明提出基于卷积神经网络和云边协同作用的配电台区运行监测系统，解决了单一配电台区中的工况信息难以训练出泛化能力强的诊断器、当前的异常诊断方法考虑的影响因素过于单一以及配电云主站的计算资源难以实现对每个配电台区建立异常工况迁移诊断模型等问题。
基于卷积神经网络协同作用配电运行监测系统

[发明专利]一种配电网10kV馈线故障停电预测方法-CN202110719470.3在审
发明人：邓小勇;陈铁;何江涛;范敏;杨青;张曦;汪颂军;夏嘉璐;孟鑫余 -专利权人：国网重庆市电力公司市南供电分公司;重庆大学;国家电网有限公司
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明公开一种配电网10kV馈线故障停电预测方法，包括以下步骤：1)获取配电网基本数据；2)对配电网基本数据进行预处理；3)对预处理后的配电网基本数据进行特征提取，得到若干特征数据；4)以配电网一条馈线对应的特征数据建立样本数据向量，并集成若干条馈线对应的样本数据向量，建立数据集F；5)对数据集F中的配电网馈线故障停电数据进行数据扩充，并建立数据集F2；6)基于数据集F2，建立RandomCost‑CNN故障停电预测模型；7)获取待预测的配电网馈线数据，并输入到RandomCost‑CNN故障停电预测模型中，从而预测出馈线发生故障停电的概率。本发明的预测结果能在满足准确性要求的前提下为配电网人员提供辅助决策支撑。
一种配电网 10 kv 馈线故障停电预测方法

[发明专利]一种基于数据驱动的配电变压器运行状态趋势预测方法-CN202110615550.4有效
发明人：范敏;彭港;贾世韬;孟鑫余;夏嘉璐 -专利权人：重庆大学
申请日： 2021-06-02 - 公布日： 2022-08-12 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开一种基于数据驱动的配电变压器运行状态趋势预测方法，主要步骤为：1)构建一套配电变压器运行状态评估指标体系；2)利用层次分析‑德尔菲算法(AHP‑Delphi)计算指标权重值；3)建立配电变压器运行状态实时评估模型；4)利用LSTM‑SVM算法建立指标预测模型；5)将指标预测值输入步骤3配电变压器运行状态实时评估模型中，得到配电变压器运行状态的预测结果。本发明具有较好的通用性和应用性，适用于油浸式配电变压器和干式配电变压器，能够及时反映配电变压器未来运行状态的变化趋势，预测结果能在满足准确性要求的前提下为配电运维管理人员提供辅助决策支撑。
一种基于数据驱动配电变压器运行状态趋势预测方法

[发明专利]一种基于深度学习的多特征融合单相接地故障类型辨识方法-CN202210355956.8在审
发明人：范敏;夏嘉璐;刘宇彤;孟鑫余;彭屿雯;冯楚瑞 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-04-06 - 公布日： 2022-07-15 - 主分类号： G01R31/08 文献下载
摘要：本发明公开一种基于深度学习的多特征融合单相接地故障类型辨识方法，主要步骤为：1)获取现场故障录波装置采集的故障录波数据；2)进行故障录波数据预处理，并对预处理后的故障录波数据进行基于HHT的时频分解，得到对应的时频信息特征；3)将步骤2处理得到的故障录波数据的时频信息特征构造为初级数据集；4)搭建并训练基础学习器Resnet18，提取数据集中的复杂非线性特征；5)搭建并训练基础学习器LSTM，提取数据集中的时序关联特征；6)将步骤4、5中学习并提取得到的复杂非线性特征和时序关联特征进行拼接融合，构造次级数据集，并结合决策树模型辨识出具体的单相接地故障类型。本发明具有良好的精确度和鲁棒性能，通用性好。适用于包括间歇性弧光接地故障和高阻接地故障在内的多种单相接地故障类型的辨识，辨识结果可为后续制定有针对性的故障处理措施提供可靠依据。
一种基于深度学习特征融合单相接地故障类型辨识方法

[发明专利]面向智能融合终端的边缘计算与承载能力测试方法及系统-CN202210263913.7在审
发明人：刘昊;郭祥富;毛万登;范敏;王磊;贺翔;田杨阳;郭志民;冯楚瑞;赵健;袁少光;耿俊成;张小斐;马斌;魏小钊;孟鑫余 -专利权人：国网河南省电力公司电力科学研究院;国网河南省电力公司;重庆大学
申请日： 2022-03-15 - 公布日： 2022-06-28 - 主分类号： H04W4/30 文献下载
摘要：本发明提供面向智能融合终端的边缘计算与承载能力测试方法及系统，首先测试出智能融合终端的边缘计算能力及承载能力，并根据需要选择4G或NB‑IoT中的一种通信方式连接物联网平台，将测试数据通过MQTT协议上传至华为云物联网平台存储，然后将测试数据下发至卓客户端，使工作人员能够方便快速地通过安卓客户端方便查看实时数据和历史数据，为后续智能业务的具体实现和开展提供指导。
面向智能融合终端边缘计算承载能力测试方法系统

[发明专利]一种基于台区智能业务终端边缘计算的数据共享系统-CN202210101965.4在审
发明人：刘昊;郭祥富;毛万登;范敏;贺翔;田杨阳;郭志民;孟鑫余;赵健;袁少光;耿俊成;张小斐;马斌;魏小钊;冯楚瑞 -专利权人：国网河南省电力公司电力科学研究院;国网河南省电力公司;重庆大学
申请日： 2022-01-27 - 公布日： 2022-05-06 - 主分类号： H02J13/00 文献下载
摘要：一种基于台区智能业务终端边缘计算的数据共享系统，从数据驱动的角度出发，结合容器技术和APP开发技术，打通云中心与智能业务终端的数据壁垒，将智能业务终端从下至上分为数据接入层、数据集成层、边缘数据共享层、数据集市层、数据应用层和云端数据存储层，在边缘侧整合配电台区各类信息资源，降低云计算中心带宽的压力，减缓智能业务终端的计算资源需求，提高数据处理能力,使得诊断业务能快速响应,实现数据汇集和共享，便于实现云端和边缘侧的信息协同、计算资源协同、业务协同，实现终端业务的动态调整，适应性更强，提升数据价值创造能力，提高电网生产管理精益化水平。
一种基于智能业务终端边缘计算数据共享系统

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