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公开(公告)号：CN110334866A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910602683.0
申请日：2019-07-05
Applicant: 上海交通大学 , 上海交通大学烟台信息技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种考虑绝缘缺陷类别与故障关联性的电力设备故障概率预测方法，其包括步骤：(1)采集电力设备的PRPS图谱数据并对其进行预处理；(2)基于经过预处理的PRPS图谱数据提取局部放电特征；(3)将局部放电特征输入经过训练的卷积神经网络，经过训练的卷积神经网络输出电力设备具有某类绝缘缺陷的概率值P(Dk)；并且还将局部放电特征输入经过训练的长短时记忆神经网络，经过训练的长短时记忆神经网络输出电力设备在Dk的条件下发生故障的概率P(F|Dk)；(4)基于下述公式获得电力设备的最终故障概率P(F)：此外，本发明还公开了一种电力设备故障概率预测系统。
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公开(公告)号：CN110009670A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910241541.6
申请日：2019-03-28
Applicant: 上海交通大学 , 上海交通大学烟台信息技术研究院
IPC: G06T7/33
Abstract: 本发明公开了一种基于FAST特征提取和PIIFD特征描述的异源图像配准方法，通过FAST特征提取、PIIFD特征描述、最近邻比例阈值粗匹配、RANSAC错配剔除、最小二乘法仿射变换计算，能够得到异源图像之间的空间变换关系。本发明技术解决方案流程完善，鲁棒性高，实用性强，不易受异源图像品质的影响，能克服图像背景等因素对特征提取的干扰，可以很好地解决目前异源图像配准精度低、误差大、速度慢等问题。
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公开(公告)号：CN110009583A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910241548.8
申请日：2019-03-28
Applicant: 上海交通大学 , 上海交通大学烟台信息技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于灰度均衡和NSCT分解的红外图像预处理方法，对于工业设备的红外图像，对其灰度图像进行灰度均衡调整灰度分布，再采用NSCT分解进行一级分解，选用噪声较小的低频子带图像作为预处理方法的输出。本发明技术解决方案简单，鲁棒性高，实用性强，能够显著提高红外图像品质，能克服图像背景等噪声的干扰，可以很好地增强红外图像的整体特征和局部特征。
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公开(公告)号：CN110009026A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910241540.1
申请日：2019-03-28
Applicant: 上海交通大学 , 上海交通大学烟台信息技术研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于FDST和双通道PCNN的异源图像融合方法，对多传感器的异源图像，先采用FDST工具将原始图像分解到多个尺度上，再对低频子带通过简单加权平均的方式进行融合，对高频子带通过双通道PCNN进行融合，最后通过FDST反变换得到融合图像。本发明技术解决方案简单，鲁棒性高，实用性强，能够很好地保持原始图像中的细节信息，增强异源图像信息在融合图像中表达的一致性，提升融合图像的质量，可以很好地解决目前异源图像融合方法性能不稳定、效率低下、部分特征缺失、意外引入瑕疵等问题。
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公开(公告)号：CN110334865B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910602682.6
申请日：2019-07-05
Applicant: 上海交通大学 , 上海交通大学烟台信息技术研究院
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0635 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F18/243 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的电力设备故障率预测方法，其包括训练步骤和预测步骤，其中，训练步骤包括：(1)收集电力设备的案例PRPS图谱；(2)对收集的案例PRPS图谱数据进行预处理；(3)构建第一卷积神经网络模块，并对第一卷积神经网络模块进行训练，以使其输出为案例PRPS图谱数据对应的缺陷类型；(4)基于缺陷类型构建各个缺陷类型的数据集；(5)对应各个缺陷类型分别构建各自的故障二分类子模块，其中每一个故障二分类子模块均基于第二卷积神经网络模块而构建；训练第二卷积神经网络，以使各故障二分类子模块基于案例PRPS图谱数据所得到发生故障的概率值，而输出电力设备是否发生故障的判断。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118821537A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410885437.1
申请日：2024-07-03
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/25 , G06F17/13 , G01R31/12 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种变压器绝缘缺陷局部放电的全过程精确仿真方法，其包括步骤：构建变压器绕组的绝缘气隙放电数值仿真模型，所述绝缘气隙放电数值仿真模型包括：阴极电极、阳极电极、设于阴极电极和阳极电极之间的第一绝缘层和第二绝缘层，以及设于第一绝缘层和第二绝缘层之间的气隙层；基于等离子放电模型对所述绝缘气隙放电数值仿真模块进行局部放电仿真，获得气隙放电过程中的电场强度、带电粒子的浓度分布；基于气隙放电过程中的电场强度、带电粒子的浓度分布，计算获得气隙放电过程中的电流脉冲；构建变压器的电磁波传播仿真模型，其包括设于变压器内部绕组上的局部放电源，根据所述电流脉冲设置局部放电源，以进行电磁波传播仿真，获取天线处检测到的电磁波信号。
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公开(公告)号：CN117991057A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410100024.8
申请日：2024-01-24
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种基于外界环境温度评估GIS母线导体温升状态的方法，其包括步骤：检测GIS母线外壳上第一检测点的温度在设定的时间区域内的外壳温度变化，并确定外壳温升速率；检测与第一检测点对应的GIS母线外壳周围环境内的第二检测点在设定的时间区域内的环境温度变化，并确定环境温升速率；基于环境温升速率与外壳温升速率的比值，确定GIS母线导体温升速率的第一初步范围；基于设定的环境影响系数K以及环境温升速率，确定GIS母线导体温升速率的第二初步范围；获取第一初步范围和第二初步范围的交集，并将交集作为导体温升速率最终范围；基于导体温升速率最终范围判断GIS母线导体的温升状态。
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公开(公告)号：CN117741533A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311655328.2
申请日：2023-12-05
Applicant: 上海交通大学
IPC: G01R35/00
Abstract: 本发明公开了一种输电线路状态监测传感器的故障诊断方法，其包括步骤：100：将待诊断的传感器的输出序列数据输入经过训练的LSTM神经网络中，所述LSTM神经网络输出下一时刻的传感器的数据预测值；200：采集待诊断的传感器在下一时刻的数据实测值，并基于所述数据实测值与所述数据预测值计算残差；300：如果残差大于设定的阈值，则将残差序列输入故障诊断模型中，所述故障诊断模型输出传感器的故障分类结果。相应地，本发明还公开了一种输电线路状态监测传感器的故障诊断系统。本发明能够对传感器故障进行快速诊断。
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公开(公告)号：CN113973277B
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202111280705.X
申请日：2021-11-01
Applicant: 国网江苏省电力有限公司泰州供电分公司 , 上海交通大学 , 国家电网有限公司 , 国网江苏省电力有限公司
Abstract: 本发明公开了一种电力物联网无线传感器时间同步系统及方法，系统包括：根无线传感器、至少两个次根无线传感器以及多个无线传感器；次根无线传感器用于发送分组启动报文至多个无线传感器，多个无线传感器根据分组启动报文进行分组，各组无线传感器分别与各个次根无线传感器对应；根无线传感器用于发送同步广播信号至次根无线传感器，次根无线传感器用于根据自身本地时间记录所述同步广播信号的到达时间，并将所述到达时间发送给其他次根无线传感器；各次根无线传感器根据接收的到达时间对自身时钟进行调整；每一组无线传感器用于与其对应的次根无线传感器进行双向报文交换以实现(56)对比文件Huawei, HiSilicon.Discussion on over-the-air time synchronization forURLLC.3GPP TSG RAN WG1 Meeting #91 R1-1719414.2017,全文.程利娟;王福豹;段渭军.无线传感器网络时间同步算法的安全性研究.计算机应用研究.2007,(11),全文.
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公开(公告)号：CN116882567A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310842534.8
申请日：2023-07-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司电力科学研究院 , 上海交通大学
Abstract: 本发明提供了一种基于关联置信度的输电线路运行状态预测方法，其包括步骤：采集若干项输电线路运行状态参量的历史数据；基于历史数据，构建各输电线路运行状态参量之间的关联关系网络；基于关联关系网络计算关联关系置信度，以获得具有强关联关系的输电线路运行状态参量以及具有强关联关系的输电线路运行状态参量的置信度矩阵；将具有强关联关系的输电线路运行状态参量的历史数据输入神经网络，并且以置信度矩阵作为神经网络的初始化参数，对所述神经网络进行训练，以使所述神经网络输出对输电线路运行状态的预测。相应地，本发明还提供了一种基于关联置信度的输电线路运行状态预测系统。本发明可以提高对输电线路运行状态预测的准确性。
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