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公开(公告)号：CN113295961B
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202110452268.9
申请日：2021-04-26
Applicant: 华北电力大学 , 国网四川省电力公司 , 国网四川省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了属于配电网通信技术领域的一种架空输电线路线夹发热预警和动态增容边缘计算方法。包括1、基于超高频传感的输电线路线夹发热信息采集；2、基于分层贝叶斯处理的线夹发热边缘计算；3、架空输电线路的多维传感器信息采集与发热计算；4、基于回声状态网络模型的动态增容边缘计算。提出在线夹发热预警中引入分层贝叶斯边缘计算算法，能够协同调和各类资源，与边缘侧和中心侧都有关联，能够将线夹发热预警中的信息在边缘进行计算处理；利用输电线路动态增容边缘计算方法，对多因子实时动态监测并进行动态增容，计算出导线的实际最大允许载流量，可以简化边缘计算复杂度，从而为输电线路的安全运行提供保障。
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公开(公告)号：CN113853008A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202111183157.9
申请日：2021-10-11
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC: H04W52/02
Abstract: 本发明涉及无人机通讯技术领域，公开了一种无线接入点降低能耗的方法，包括以下步骤：确定无线接入点未连接无人机手柄和计算终端；关闭无线接入点的射频发射电路，保持无线接入点的信号接收电路打开；分析信号接收电路接收到的外部信号；当外部信号同时包含第一触发信号和第二触发信号时，打开无线接入点的射频发射电路；第一触发信号包括无人机手柄的连接请求信号，第二触发信号包括计算终端的连接请求信号。通过该方法，能够大大降低无线接入点的能耗，同时也大大降低了对周边通信信号的干扰。
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公开(公告)号：CN113379671A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110399286.5
申请日：2021-04-14
Applicant: 华北电力大学 , 国网四川省电力公司 , 国网四川省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了属于电力设备检测技术领域的一种开关类设备局部放电诊断系统及诊断方法。通过将原始灰度图像转换为高频子图和低频子图，由于高频子图体现原始灰度图像的边缘信息且高斯噪声也被分离至高频子图上，对高频子图进行第一次滤波，能够有效地将高斯噪声从图像中分离，并保证输出图像的细节完整；随后对重构图像进行二次滤波，去除椒盐噪声，由于高斯噪声已于之前去除，能够避免高斯噪声对第二次滤波造成影响，避免造成输出图像的局部失真。通过上述两次滤波，实现了在保留图像细节的基础上有效地去除高斯噪声与椒盐噪声的混合噪声的效果，便于后续对电力设备的诊断。
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公开(公告)号：CN112396038A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011489217.5
申请日：2020-12-16
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的变电站异常智能识别方法及系统，包括：建立变电站异常数据库；对监控视频数据进行分析，获得变电站异常图像数据集；对变电站异常图像数据集中的每个图像进行标注，获得标注后的训练数据集；建立基于深度学习的变电站异常识别模型，基于训练数据集对模型进行训练，获得训练后的变电站异常识别模型；当变电站异常报警时，将异常报警时的监控图像输入变电站异常识别模型，模型输出结果完成变电站异常识别。本方法及系统能够高效准确的对变电站进行识别；本方法中的模型训练数据准确，能够保障模型识别准确，且训练数据质量高，计算量小。本方法中的清洁结构能够对镜片进行清洁，避免模型误识别。
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公开(公告)号：CN119397360A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411608552.0
申请日：2024-11-12
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC: G06F18/241 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06V10/40 , G06V20/70 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多源异构数据表征学习的电网通信设备故障识别方法及系统，该方法首先采集各类包含故障电网通信设备的复杂多源异构数据并进行预处理；用预训练特征提取网络提取深度语义特征并得到特征向量序列；然后将特征向量序列经过双向长短期记忆网络捕获时间特征并通过全连接层得到全序列特征表示；对全序列特征表示使用低秩多模态融合结合跨模态Transformer得到三种输出拼接构建联合表征，利用自注意力机制得到的融合特征；最后利用融合特征，构建故障识别模型。本发明通过创新的数据预处理和数据融合技术，结合先进的深度学习模型，能够自动从多源异构数据中学习到故障相关的特征，实现对电网通信设备故障状态的智能识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117728914A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202410164662.6
申请日：2024-02-05
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC: H04J3/06
Abstract: 本发明涉及一种授时系统及方法，具体为一种基于全光网络的授时系统及方法，属于授时系统及方法技术领域。包括时间同步授时子系统和与所述时间同步授时子系统通信的监控子系统，所述时间同步授时子系统包括主站授时中心、从站授时中心以及地方授时中心，在所述地方授时中心设置有室内授时服务器通过光线路终端向物联网关授时，所述监控子系统与所述光线路终端通信。本发明的技术效果和优点：本发明通过全光网络端到端授时，通过全光网络端到端授时，并通过在授时过程中对于终端设备运行状态的确定以及光网络单向延时的补偿，使授时过程效率高，授时数据精准的效果。
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公开(公告)号：CN113853008B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202111183157.9
申请日：2021-10-11
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC: H04W52/02
Abstract: 本发明涉及无人机通讯技术领域，公开了一种无线接入点降低能耗的方法，包括以下步骤：确定无线接入点未连接无人机手柄和计算终端；关闭无线接入点的射频发射电路，保持无线接入点的信号接收电路打开；分析信号接收电路接收到的外部信号；当外部信号同时包含第一触发信号和第二触发信号时，打开无线接入点的射频发射电路；第一触发信号包括无人机手柄的连接请求信号，第二触发信号包括计算终端的连接请求信号。通过该方法，能够大大降低无线接入点的能耗，同时也大大降低了对周边通信信号的干扰。
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公开(公告)号：CN117036363B
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311303346.4
申请日：2023-10-10
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于多特征融合的遮挡绝缘子检测方法，包括获取遮挡绝缘子图像；构建基于改进特征融合算法和注意力机制的YOLOX检测模型；利用获取的遮挡绝缘子图像对构建的基于改进特征融合算法和注意力机制的YOLOX检测模型进行训练；利用训练后的基于改进特征融合算法和注意力机制的YOLOX检测模型对待检测绝缘子图像进行检测。本发明通过构建基于改进特征融合算法和注意力机制的YOLOX检测模型实现对遮挡绝缘子的有效检测，提高了对缺陷绝缘子图像的检测精度(56)对比文件Chun-Zhi Wang 等.Ghost-YOLOX: ALightweight and Efficient Implementationof Object Detection Model《.2022 26thInternational Conference on PatternRecognition (ICPR)》.2022,第4552-4558页.
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公开(公告)号：CN117036363A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311303346.4
申请日：2023-10-10
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种基于多特征融合的遮挡绝缘子检测方法，包括获取遮挡绝缘子图像；构建基于改进特征融合算法和注意力机制的YOLOX检测模型；利用获取的遮挡绝缘子图像对构建的基于改进特征融合算法和注意力机制的YOLOX检测模型进行训练；利用训练后的基于改进特征融合算法和注意力机制的YOLOX检测模型对待检测绝缘子图像进行检测。本发明通过构建基于改进特征融合算法和注意力机制的YOLOX检测模型实现对遮挡绝缘子的有效检测，提高了对缺陷绝缘子图像的检测精度和检测效率。
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公开(公告)号：CN116846789A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202311124160.2
申请日：2023-09-01
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明属于运维领域，公开了通信链路的运维管理系统，包括云计算模块，云计算模块包括分割单元、排序单元、检测单元和图像识别单元；分割单元用于对通信链路的图像进行分割计算，得到多个分割区域；排序单元用于计算每个分割区域的排序特征值，将分割区域存储到集合#imgabs0#；检测单元用于根据排序特征值对分割区域进行直线检测，获得通信链路的图像中的感兴趣区域，图像识别单元用于对感兴趣区域进行图像识别，获得通信链路的状态结果。本发明只需要对少量的分割区域进行直线检测，从而大幅度地减少了参与直线检测的像素点的数量，能有效地缩短通过图像识别获得图像中的通信链路的状态的时间，从而提高了对通信链路进行运维的效率。
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