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一种基于深度学习的电力负荷异常数据检测与修正方法: 本发明属于负荷数据修复领域，一种基于深度学习的电力负荷异常数据检测与修正方法，建立CNN‑BiGRU负荷预测模型，输入为待修复电力负荷数据，输出为待修复电力负荷数据对应时段电力负荷预测数据；利用无异常的电力负荷数据制备训...; 徐利美闫磊赵金刘宇续欣莹王秀权

基于IGWO-Attention-GRU的短期电力负荷预测模型: 2024年; 为了提高短期电力负荷的预测精度,针对电力负荷序列波动性强、复杂性高的特点,综合考虑气象因素及日期类型的影响,文中提出一种基于改进灰狼优化算法(IGWO)优化Attention-GRU网络的短期电力负荷预测模型。首先,构建Attention-GRU网络;其次,对灰狼优化算法(GWO)进行改进,并利用IGWO寻找Attention-GRU网络的超参数;最后,使用IGWO-Attention-GRU模型在电力负荷数据集上进行实验,并与多种预测模型进行比较。实验结果表明,IGWO-Attention-GRU模型的MAPE、RMSE和MAE值均为各种预测模型中最低,验证了IGWO-Attention-GRU模型的优越性。; 徐利美贺卫华李远朱燕芳续欣莹; 关键词：短期电力负荷预测

基于GPRS和IEC61850的智能变电站遥控M2M通信机制被引量：3: 2019年; 变电站自动化系统的安全日益受到关注。包括IEC61850在内的通信协议现已广泛应用到智能变电站中,同时该通信协议的安全性也因IEC62351的引入而大大提高。在分析了IEC61850标准的基本情况和其面临的安全问题之后,本文提出了一种智能变电站与控制中心间的机器对机器通信机制。该方案基于两方面安全机制,一是通过在通用分组无线服务(GPRS)的通信支持下的安全的虚拟专用网络,二是使用了IEC61850协议的安全标准。最后本文在实体设备上验证了本文所提方法的有效性。; 闫磊张秀丽朱燕芳徐利美; 关键词：M2M GPRS IEC61850

高流量控制阀的智能故障诊断: 2021年; 检测控制阀的故障对于提高整个电力工业的可靠性和安全性具有重要意义。然而,由于复杂的结构部件和系统本身,使用现有方法难以检测控制阀中的多个故障。为此,本文分析了不同诊断方法的原理,探讨阀门故障的机理,探究智能故障诊断(IFD)的关键技术,并成功实现了该技术。结果表明,所提出的智能故障诊断方法确实为检测高流量控制阀故障提供了一个有效途径。; 慕国行闫磊朱燕芳李远徐利美; 关键词：故障诊断控制阀高流量

基于时序神经网络的智能变电站采样值报文虚假数据检测和丢包预测研究被引量：4: 2019年; 随着我国智能变电站的推广,采样值报文的研究也越来越重要。我国智能变电站系统结构与IEC61850标准相同,IEC61850使得变电站自动化系统(Substation Automation Systems,SAS)使用电子式互感器,并通过以太网将电压和电流量测值作为采样值(Sampled Measured Values,SMV)报文进行传送。然而SMV过高的传输率将会引起丢包等现象;同时SMV严格的4ms约束使得加密几乎不可实现。为此,本文首先分析了IEC61850可能面临的安全威胁,给出了可能的攻击类型。然后提出了一种虚假SMV报文的在线检测方案,同时也满足IEC61850规定的4ms约束。为了确保SAS的可靠运行,本文也提出了一种利用时序神经网络来对丢包进行检测的方法。为了验证本文所提方法的有效性,在合并单元和智能电子设备中进行验证。实验结果表明,通过对SMV报文丢包的准确预测,可以实现虚假数据的辨识并提高继电保护的鲁棒性。; 闫磊李远徐利美岳彩娟; 关键词：智能变电站

基于改进EO-BP神经网络的高压线损预测被引量：1: 2023年; 针对高压线损预测精度不高的问题,提出一种基于均衡优化器(Equilibrium Optimizer,EO)和BP神经网络相结合的线损预测模型。首先,为了提高EO算法的寻优能力,利用多种混沌映射关系初始化种群,使种群多样性增加,全局搜索能力得到改善;同时,采用物竞天择概率跳脱策略改进EO算法,使模型依概率跳出局部最优而收敛于全局最优解。其次,采用改进的EO算法对BP神经网络的权值和偏置进行优化,进而改善BP神经网络的预测效果。最后,实验结果证明,所提线损预测模型相对于回归模型、BP神经网络模型、模拟退火算法优化BP神经网络模型和EO优化BP神经网络模型具有更高的预测精度。; 徐利美闫磊李远杨射任密蜂; 关键词：混沌映射神经网络

基于深度卷积神经网络的电力系统故障预测: 2024年; 通过对深度卷积神经网络的深入研究,提出基于深度卷积神经网络的电力系统故障预测方法,保障系统安全运行。采用广域测量系统测量每个支路与节点,将获得的功率与关键特征值分别作为深度卷积神经网络模型输入、输出,训练这2个数据,并使用深度卷积神经网络AlexNet分析输入数据与输出数据的映射关系,建立基于深度卷积神经网络的电力系统故障预测模型,通过特征值分组、振荡模式筛选、数据预处理、模型训练和模型评估,实现电力系统运行状态评估,完成电力系统故障预测。实验结果说明:该方法的关键特征值计算结果与实际结果基本一致,可靠性高;使用正则化可提升模型泛化效果,防止模型过拟合;与其余方法的准确率和误报率指标相比,所提方法的准确率高达99.52%,误报率为1.16%,综合评价指标较高,评估效果优势显著。; 朱燕芳闫磊常康赵文娜李远徐利美; 关键词：神经网络电力系统故障预测

基于有限可解群的一体化电力调度自动化系统被引量：2: 2019年; 研究了一体化电力调度自动化系统以及有限可解群对一体化电力调度影响的基础上,提出一种融合有限可解群(FSG)的一体化电力调度自动化系统方法。通过使用有限可解群算法在一体化电力调度自动化系统领域的应用。同时,在研究一体化电力调度自动化系统的基本原理上,设计有限可解群在两相旋转坐标系下的数学模型,引入有限可解群算法方法,可以通过调节励磁来独立调节一体化电力调度自动化系统的有功与无功。实验结果表明,该方法对一体化电力调度自动化系统具有比较好的控制效果,能够降低一体化电力调度自动化系统的磨损程度。; 徐利美; 关键词：自动化系统

基于力导向算法的电网业务传输多路径方法研究: 2021年; 通过可视化展示效果的处理以及用户的交互,对网络的局部或者重点关注的节点联系进行有针对性的分析、研究,从而对电力调度数据中心信息机房进行更加深入有效的探索和发现。; 何志方张秀丽朱燕芳徐利美刘宇; 关键词：信息机房数据可视化

一种降温机柜: 本实用新型公开一种降温机柜，包括减振底座、第一柜体、第二柜体、降温水箱、导冷片、半导体制冷片、散热风扇、小型水泵、换热盘管，所述第一柜体固定在减振底座上，所述第一柜体顶部与第二柜体底部连接，所述降温水箱固定在第一柜体内，...; 闫磊楼颖稚何志方慕国行王越康超李远刘志良杨飞翔徐利美令狐进军

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徐利美