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公开(公告)号：CN112484746A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011345746.8
申请日：2020-11-26
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于地平面的单目视觉辅助激光雷达里程计方法，包括提供一种基于地平面的单目视觉辅助激光雷达里程计方法，利用激光里程计中的地面点云高效提取图像中的地面特征点，基于单应性变换实现高效的绝对尺度相机运动估计，进而将运动估计用于矫正激光里程计中的自运动点云畸变和位姿优化。与现有技术相比，本发明提出的紧耦合方案高效利用单目视觉图像和激光雷达点云中的地平面信息，避免了现有的视觉和激光雷达融合算法中存在的计算复杂度高、系统精度及稳定性受错误的深度匹配影响的问题。
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公开(公告)号：CN114710380B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202210284005.6
申请日：2022-03-21
Applicant: 上海电力大学
IPC: H04L12/66
Abstract: 本发明涉及一种基于双线以太网的网关系统，包括双线以太网网关装置、常规边缘终端和双线以太网边缘终端；双线以太网网关装置包括主控制芯片，以及分别连接主控制芯片的双线以太网PHY模块、常规以太网PHY模块、电源模块、SD卡模块、串口模块、RS485模块、CAN总线模块和MQTT通信模块；一个或多个双线以太网边缘终端通过单对双绞线连接双线以太网PHY模块的接口；一个或多个常规边缘终端通过双线以太网转换设备进行接口转换后，通过单对双绞线连接双线以太网接口PHY模块的接口；或者，一个或多个常规边缘终端直接连接常规以太网PHY模块的接口。与现有技术相比，本发明具有简化现场布线、兼容性好、平台扩展性强等优点。
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公开(公告)号：CN115310749A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210234513.3
申请日：2022-03-10
Applicant: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种含大规模电动汽车的区域综合能源供需调度方法和系统，方法包括获取区域内大规模电动汽车的行驶规律，建立电动汽车负荷模型，并构建区域综合能源一体化模型；构建大规模电动汽车需求响应策略，包括价格型需求响应和激励型需求响应两部分；通过区域综合能源一体化模型和大规模电动汽车需求响应策略构建考虑供需互动的区域综合能源优化调度模型；利用粒子群算法对考虑供需互动的区域综合能源优化调度模型进行求解，获得最优策略。与现有技术相比，本发明实现了含大规模电动汽车的区域综合能源供需双侧的能量协同互动，确保区域能源系统的运行稳定，同时兼顾经济效益。
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公开(公告)号：CN114818951A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210489921.3
申请日：2022-05-06
Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司 , 上海电力大学
IPC: G06K9/62 , G06F40/242 , G06F40/289 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于NLP‑CNN的燃气轮机控制系统故障诊断分类方法，涉及火电厂故障诊断技术领域。该方法包括：获取资料库，收集与燃气轮机控制系统有关的文本信息，用于构建专用及停用词典；对文本信息进行预处理，形成短文本，并对短文本进行向量化处理；以关键词为标志，从历史日志中提取与关键词相关联的日志集合，形成样本库；采用CNN模型进行词向量训练模型搭建；将样本库中的日志集合进行分词，调取各分词的特征向量，进行模型训练和测试，得到故障诊断的诊断结果。将文本语言处理运用到燃气轮机控制系统故障诊断中，依赖系统自带的日志报警，不依赖机组运行中大量的数据，在保证故障诊断准确性的同时，显著提升了诊断效率。
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公开(公告)号：CN114818818A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210489915.8
申请日：2022-05-06
Applicant: 上海工业自动化仪表研究院有限公司 , 上海电力大学
Abstract: 本发明提供一种基于优化随机森林算法的燃气轮机控制系统故障诊断方法，涉及火电厂故障诊断技术领域。该方法包括：在燃气轮机控制系统的速比阀截止阀回路的正常信号中引入预设故障，以构成初始故障数据集；对初始故障数据集进行时域特征提取，以建立故障特征数据集；利用交叉验证，采用网格搜索优化随机森林算法，建立优化随机森林算法的故障诊断模型；将提取的故障特征作为优化随机森林算法的故障诊断模型的输入，以此得到诊断结果，进而实现燃气轮机控制系统的回路的故障诊断。该方法可以有效诊断燃气轮机控制系统回路故障，并且能够提高诊断的准确率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113792638A
公开(公告)日：2021-12-14
申请号：CN202111043515.6
申请日：2021-09-07
Applicant: 上海电力大学 , 宝山钢铁股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于Parallelogram‑YOLOv4的火电厂雨排口污染物识别方法，包括步骤：1)在火电厂雨排口安装高清摄像头进行实时监测，从现场高清摄像头获取实时图像信息，对图像进行切割，获取水域的待监测位置图像并保存至管理系统服务器中；2)将图像通过通信协议传送到预警系统服务器并在预警系统服务器保存原始图像，将涉及到的路径图像信息保存在预警系统服务器数据库中后，对图像进行预处理；3)预警系统服务器采用Parallelogram‑YOLOv4算法对预处理后的图像进行识别检测；4)将识别结果信息保存在本地数据库并上传到监控服务器实时展示。与现有技术相比，本发明具有检测准确率高、检测速度快等优点。
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公开(公告)号：CN113763327A
公开(公告)日：2021-12-07
申请号：CN202110914532.6
申请日：2021-08-10
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种基于CBAM‑Res_Unet的电厂管道高压蒸汽泄露检测方法，方法包括：获取待测试的高压蒸汽泄漏图片，使用CBAM‑Res_Unet网络模型，网络中还加入了损失函数和评价标准，对所述高压蒸汽泄漏图片进行图像分割，终输出检测结果。现有技术相比，本发明使用了对高压蒸汽泄漏的适应性更强的深度学习网络CBAM‑Res_Unet，对损失函数Dice Loss函数和Focal Loss函数进行结合后提高了网络训练的稳定性，实现了电厂管道高压蒸汽的监测，本发明具有对于电厂管道高压蒸汽泄漏的有较好的泛用性、检测蒸汽泄漏区域的准确性高等优点。
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公开(公告)号：CN115100237B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202210482290.2
申请日：2022-05-05
Applicant: 上海电力大学
Abstract: 本发明涉及一种巡检机器人视觉里程计方法，包括获取机器人相机内部参数；在机器人运行过程中通过可见光相机截取图像；选取截取图像中的相邻两帧记为源帧和目标帧；将源帧输入至无监督深度估计网络得到预测深度；无监督深度估计网络进行密集模块的轻量化改进；利用光流网络对源帧和目标帧预测前向光流和后向光流，根据前后光流一致性原则筛选得到优质匹配特征点对；通过三角测量获得计算深度；将预测深度和计算深度根据尺度对齐方法进行帧间尺度对齐，获得尺度一致机器人定位轨迹。与现有技术相比，本发明实现机器人在巡检过程中的高效定位，避免因定位精度不足导致的巡检结果失效，节约巡检资源，在电厂巡检任务中具有较高的实际使用价值。
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公开(公告)号：CN114792156B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202210233470.7
申请日：2022-03-10
Applicant: 国网甘肃省电力公司电力科学研究院 , 国网甘肃省电力公司 , 上海电力大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06F18/2135 , G06F18/23213
Abstract: 本发明涉及一种基于曲线特征指标聚类的光伏输出功率预测方法和系统，方法包括获取光伏发电站历史光伏输出功率数据，得到历史出力曲线；提取出设定的光伏出力曲线特征指标；将光伏出力曲线特征指标利用PIC聚类算法聚类，得到三个训练样本集；获取历史气象因素，对三个训练样本集的数据分别进行气象因素与光伏输出功率的相关性分析，筛选出主要气象因素；使用主成分分析法提取出每个天气类型下的综合气象因子；获取预测日的气象因素，得到预测日的综合气象因子，然后进行光伏输出功率预测。与现有技术相比，本发明本在光伏出力值运算中可以取得较好的运算结果，确保了光伏出力预测准确性，为后续系统控制及优化运行等相应研究提供支撑。
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公开(公告)号：CN113705564B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202110914541.5
申请日：2021-08-10
Applicant: 上海电力大学 , 宝山钢铁股份有限公司 , 上海宝信软件股份有限公司
IPC: G06V10/25 , G06F17/16 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种指针式仪表识别读数方法，方法包括拍摄仪表图像，使用YOLOv4深度学习网络模型检测仪表位置并调整拍摄参数后重新拍摄，再次使用YOLOv4深度学习网络模型定位仪表并提取拍摄图像中带有待检测的仪表的区域图像，对该区域图像进行预处理操作后利用霍夫变换算法和角平分线算法的结合求得指针的位置，最终结合角度算法求出仪表读数。与现有技术相比，本发明利用YOLOv4深度学习网络模型进行指针图像的提取，提高了拍摄的指针图像的清晰度，又使用了改进的霍夫算法使得对于指针角度的判断更为精准，可准确读取仪表读数。
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