国网浙江省电力有限公司电力科学研究院

本发明属于电力场景多模态检索技术领域，公开一种基于属性感知与增强查询的文本‑视频检索方法、设备及介质，方法包括：获取电力作业视频及对应的查询文本，分别提取视频与查询文本的全局语义表示及属性表示，利用门控融合机制生成视频基础表示和查询文本基础表示，用电力领域知识库对查询文本基础表示进行语义补全以得到增强查询表示；构建损失函数对检索模型进行优化，得到优化后的模型；用优化后的模型获取所有电力作业视频的视频基础表示，经离线编码后存储于向量数据库中；用优化后的模型获取实时增强查询表示，并在向量数据库中检索以获取候选视频集，结合全局语义相似度与属性相似度对候选视频集中的视频进行加权重排序得到检索结果。

本发明属于变压器状态评价领域，公开了基于多模态关联的变压器健康状态预测方法及相关系统，本发明通过获取油色谱时序数据、局部放电PRPD图谱、局部放电PRPS图谱和故障描述文本，能够从气体含量变化、放电图谱特征、放电脉冲演化及故障语义信息等多个维度表征变压器运行状态，避免仅依赖单一模态数据造成状态判断片面的问题。本发明通过对各类多模态状态数据进行预处理和单一模态编码，可将不同来源、不同结构、不同维度的数据转换为统一维度的特征编码，降低数据噪声、缺失值和量纲差异对预测结果的影响，提高模型输入数据的一致性和可用性。

本发明属于电力系统自动化技术领域，公开一种计及时空耦合特性的电力电子设备聚合方法及系统，方法包括：基于待聚合电力电子设备的多维时空属性数据构建多维距离指标，引入权重向量对多维距离指标进行加权融合，得到各设备间的综合加权距离；以多故障场景下聚合等值模型与原始模型的仿真波形之间的综合残差最小为目标，构建权重优化目标函数；采用差分进化算法对权重向量进行全局最优化迭代求解，直至目标函数收敛或达到最大迭代次数，停止迭代得到最优权重向量；基于所述最优权重向量对设备进行聚类划分与动态等值聚合，以得到最终聚合等值模型。本发明提供的方法显著提升聚合模型在多时空、多故障场景下的地域适配性与电磁暂态仿真精度。

本发明涉及风灾风险评估技术领域，尤其涉及基于台风路径概率分布的高压杆塔台风灾害风险评估方法，包括：获取目标区域气象、地形与土体参数构建评估数据集；基于台风路径概率分布与局域微地形参数推演脉动风速、降雨强度及局域风雨冲击动能；根据冲击动能计算塔基剥蚀速率并时域积分求解塔基动态埋深；提取脉动风主频并结合动态埋深求解地基自振频率，基于两者频域匹配度计算地基剪切软化后的极限抗倾力矩，同时构建考虑受风面积与重心偏心距几何放大的动态倾覆力矩；建立以塔基倾角为变量的动态平衡方程，求解倾角演化轨迹并比对临界失稳阈值导出失稳概率。本发明提高了极端风灾下杆塔失稳风险评估的准确性。

本发明属于山地小流域洪涝灾害预警技术领域，公开了基于逻辑回归与多因子空间数据的山地小流域洪涝灾害预警方法、系统、设备及介质，以解决现有加权综合指数法中权重主观、无法处理非线性交互及模型不可更新的问题。本发明方法包括：获取多因子空间数据并预处理，提取有效格点；计算各格点的坡度、地形湿度指数、汇流累积量等基础水文地形因子，构建包含基础特征、交互特征和平方特征的特征矩阵；获取训练数据集训练逻辑回归模型，通过优化回归系数输出格点属于高风险的概率；利用训练好的模型进行风险预测，划分预警等级并输出。

本申请为基于多目标优化预测的电能质量控制方法、装置和介质，属于电能质量治理技术领域，针对现有技术存在的问题，提供一种基于多目标优化预测的电能质量控制方法，包括：计算当前时刻的指令电流参考值；建立考虑数字控制延时补偿的离散化预测模型，推算未来指令电流参考值及实际电流状态和电网侧电压；反算理想参考电压矢量，提取理想参考电压矢量的空间相角并确定所属空间扇区，筛选出候选矢量集合；构建多目标代价函数，动态更新损耗权重系数；将候选矢量集合代入代价函数，选取代价函数值最小的电压矢量作为最优电压矢量，以驱动信号输出。本申请有效避免多模型硬切换引发的震荡，兼具低算力开销、强鲁棒性与全工况自适应能力。

本发明属于电力领域，公开了一种基于定速抽蓄机组可用调相容量的AVC控制方法及装置，包括：采集定速抽蓄机组在调相运行过程中的实时运行状态量，并计算机组当前的多维度安全裕度；基于同步机稳态能力关系，结合各类限制以及多维度安全裕度，计算定速抽蓄机组迟相和进相调相容量边界，将其作为实时约束反馈至上位自动电压控制系统AVC，使AVC在进行无功分配时以实时约束为边界，生成不超过当前安全能力的无功目标值；当无功目标值超出当前最新可用调相容量边界时，在机组本地对无功目标值进行安全兜底修正使其限制在当前安全边界内。本发明能够在保证定速抽蓄机组电气热稳定安全的前提下，释放其调相能力，提高低电压支撑和过电压抑制效果。

本发明公开了一种基于电化学阻抗谱相似度矩阵的储能簇一致性评价方法及系统，该方法包括：将储能簇中各个支路的电化学阻抗谱数据统一插值至相同的对数频率序列，并以高频端阻抗点为基准对Nyquist阻抗轨迹进行平移处理；依据阻抗轨迹总弧长对各支路阻抗轨迹进行弧长归一化；提取切向角序列和曲率序列形成各支路的阻抗谱形状指纹；计算任意两条支路之间的形状指纹距离，并转换为阻抗谱形状相似度，以构建储能簇阻抗谱形状相似度矩阵；基于相似度矩阵确定主群体参考支路，计算目标支路个体一致性指标，并识别储能簇中的疑似短板支路。本发明能够更加准确地评价储能簇内部一致性，并对木桶效应中的短板支路进行定位。

本发明公开了一种基于多模态特征融合的电力作业场景识别方法，包括：将作业图像帧输入预训练目标检测模型，获得关键场景要素的检测结果并进行对象级特征编码，获得对象级检测特征矩阵；对工作票图像进行文字识别与字段解析，并经预训练文本编码模型获得工作票特征矩阵；将作业图像帧输入预训练视觉编码模型，获得图像模态特征矩阵；将对象级检测特征矩阵、工作票特征矩阵和图像模态特征矩阵输入多模态融合多标签分类模型，采用基于双重交叉注意力的多模态融合机制，得到多模态融合特征矩阵，并经全局平均池化后输入多标签分类器，输出各类电力作业安全监管场景的预测概率。本发明具有多模态融合性强、识别精度高、可解释性好及实时性好的优点。

本发明属于输电线路状态监测与安全评估技术领域，公开了机器视觉监测驱动的输电线路模型更新与评估方法、系统、设备及介质，以解决现有技术中接触式监测布设维护困难、机器视觉缺乏力学模型支撑、有限元模型无法实时反映结构状态、模型更新参数不唯一且缺乏物理约束的问题。本发明方法包括：建立初始有限元模型；布设视觉监测点并采集图像和风场数据；将像素位移转换为物理空间位移，得到多测点位移时程；以滑动时间窗进行模态分析并构建动力特征向量；通过神经网络反演待更新参数的候选修正量；将其代入降阶有限元模型进行一致性校验和迭代校正，得到在线更新模型；基于风场数据和在线更新模型进行韧性评估和分级风险预警。