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公开(公告)号：CN118154447B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410578624.5
申请日：2024-05-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学 , 国网智能电网研究院有限公司
Abstract: 本发明提供基于引导频率损失函数的图像恢复方法及系统，方法包括：构建第一质量图像数据集、第二质量图像数据集，划分得到训练集、验证集；将相邻两层高斯金字塔图像取出，以对第一质量图像数据集、第二质量图像数据集中的小尺寸图像进行上采样，得到不少于2种相同尺寸图像，做差得到一层输入拉普拉斯图像，将最小尺寸图像作为拉普拉斯金字塔最底层，构建图像拉普拉斯金字塔，根据沙博尼耶损失、拉普拉斯金字塔损失和迭代层次化高频分量损失确定引导频率损失，利用引导频率损失收敛模型；验证模型。本发明解决了图像恢复质量较差、系统鲁棒性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN118279289A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410572037.5
申请日：2024-05-10
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/086
Abstract: 本发明提供一种电力设备视频图像缺陷识别方法及系统，方法包括：预训练初始残差神经网络，以得到适用缺陷分类残差神经网络；初始化问题潜在解粒子群位置、速度；计算每个问题潜在解粒子的适应值；利用粒子群优化算法持续迭代，寻获并更新得到局部更新最优解、全局更新最优解，以更新获取问题潜在解粒子的位置、速度；在满足粒子群优化算法的结束条件时结束持续迭代，根据更新获取的问题潜在解粒子的位置、速度，输出最佳位置参数，以利用适用缺陷分类残差神经网络，处理得到电力设备视频图像中的缺陷坐标位置。本发明解决了电力设备视频图像缺陷识别过程中的标记操作效率低、准确性低、检测模型的计算量大、网络结构复杂的技术问题。
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公开(公告)号：CN118245749A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410318869.4
申请日：2024-03-20
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种红外检测图谱温度数据解析方法，包括：获取一张针对被检测设备带有温度的红外图谱图像；使用Canvas工具将画布与图谱图像相对应进行编辑操作形成与图谱图像相对应、具有温度点坐标的画布；确定被检测设备在画布上的坐标区域；根据温度点坐标确定画布上不同温度范围区域，以及不同温度范围区域在被检测设备的位置，进而实现图谱温度数据解析；本发明通过解析图谱中的温度数据和canvas绘制图谱实现对图谱的实时编辑并获取特定位置的温度值，能够更好地辅助电力设备的维护和管理，解决了传统技术在获取特定位置温度值方面的不准确性问题，有效评估设备状态和进行故障诊断，提高了电力设备带电红外检测的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN116132631A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310046137.X
申请日：2023-01-31
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学 , 国网智能电网研究院有限公司
Abstract: 本发明属于变电站远程巡视的技术领域，公开了避雷器泄漏电流表图像像素清晰度评估方法，包括如下步骤：S1、通过采集设备对避雷器泄漏电流表进行图像数据采集；S2、对步骤S1中的图像数据进行清晰度指标部署；S3、计算避雷器泄漏电流表在图像中占据的像素点个数和最小像元密度量以评估图像的清晰度。本发明解决了无人巡检过程中无法对设备图像清晰度进行评估的问题，适用于变电站摄像头的点位设置以及无人巡检。
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公开(公告)号：CN115828088A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202211421751.1
申请日：2022-11-14
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F18/2131 , G01R31/00 , G06F18/2415 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及电力系统故障诊断技术领域，具体为基于深度学习的高压并联电抗器振动异常故障诊断方法，包括以下步骤：电抗器振动信号采集；数据预处理，将时序振动信号转化为图像信号；建立数据集；进行Incep‑DenseNet网络故障诊断训练与测试；有益效果为：本发明提出的基于深度学习的高压并联电抗器振动异常故障诊断方法通过多尺度特征提取和多层次特征融合的优势，能够挖掘隐藏在电抗器振动信号中的深度抽象数据特征，准确地建立故障数据特征与故障类型间的映射关系，实现高精度地高压电抗器振动异常故障高精度诊断。当面对海量数据时，基于Incep‑DenseNet深度学习网络的方法能够快速从复杂数据中提取鲁棒性好及故障敏感度高的特征，保证故障诊断的实时性和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114897855A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210563948.2
申请日：2022-05-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 四川赛康智能科技股份有限公司
Abstract: 本申请公开了基于X射线图片灰度值分布判定缺陷类型的方法，输入待检测X射线图片Pic1，建立OUV像素坐标，读取兴趣区域内任一个像素点的像素坐标pn（ux，vy）；读取灰度值为Cr的像素点确定图像斑块Kr，并对图像斑块Krm进行选择性部分腐蚀和重新赋值操作，并输入经训练完毕的对抗网络模型中进行判别并输出结果信息。本发明通过对缺陷图像斑块边界具有的无序性特性进行提取，同时加入缺陷图像斑块的像素面积与总面积的占比，以及缺陷图像斑块周围像素灰度值的一致性评价，再融合对抗网络模型进行判别，能够极大程度上精准判别缺陷的真实性和曲线类型的准确性。
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公开(公告)号：CN114865789A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210487927.7
申请日：2022-05-06
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 南京悠阔电气科技有限公司
IPC: H02J13/00
Abstract: 本发明公开了基于图像识别的变电站一键顺控视频双确认智能研判系统，涉及变电站监控技术领域，解决了现有技术在刀闸位置确认过程中，通过电性连接的摄像头采集视频图像，需要为每个刀闸配置摄像头，导致灵活性不足，且工作效率低的技术问题；本发明根据顺控联动指令控制专用无人机采集目标设备的视频数据，并分析视频数据获取实时状态，将实时状态和遥信变量进行比对确定研判标签，将研判标签与目标状态结合控制调节目标设备，保证研判精度的同时，提高了工作效率；本发明通过灵活的专用无人机结合测控状态完成目标设备的分合状态双确认，与目标设备的目标状态进行对比，根据对比结果自动完成目标设备调节，降低操作成本，提高工作效率。
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公开(公告)号：CN113660143B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110961132.0
申请日：2021-08-20
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
Abstract: 本发明公开了智能传感器协议测试方法，属于传感器测试技术领域，具体方法包括：根据需要测试的传感器类型设置传感器协议测试模块；为传感器协议测试模块设置对应的技术协议；将被测传感器安装在对应的传感器协议测试模块中，建立参数库，将被测传感器的匹配数据输入到参数库中进行参数匹配，获得对应的控制参数，根据控制参数对传感器协议测试模块进行调整；向各传感器协议测试模块输入控制信号，各传感器协议测试模块输出相应激励；实时采集并显示各传感器协议测试模块的测量数据；通过设置具有不同类型的传感器协议测试模块，解决目前普通智能传感器协议测试设备只具有单品种传感器的协议测试功能的问题，提高了检测效率，同时降低成本。
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公开(公告)号：CN111610439A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010326067.X
申请日：2020-04-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
Inventor： 杨为 , 朱太云 , 田宇 , 柯艳国 , 朱胜龙 , 张国宝 , 赵恒阳 , 蔡梦怡 , 陈忠 , 李坚林 , 罗沙 , 甄超 , 谢佳 , 宋东波 , 赵常威 , 杨海涛 , 秦金飞 , 张晨晨 , 钱宇骋
IPC: G01R31/327
Abstract: 本发明实施方式提供一种高压断路器短路开断能力评估及选相开断控制方法，属于电网短路开断与智能测控技术领域。所述控制方法包括：将大电网网架分割为计算区域和外部区域；扫描形成计算区域内的各个节点的正序网络、负序网络以及零序网络；采用电磁暂态计算的方法获取每个节点的短路电流和直流时间常数；判断短路电流是否大于或等于节点对应的额定短路电流；在判断短路电流小于短路电流的情况下，判断直流时间常数是否小于或等于额定直流时间常数；在判断直流时间常数大于额定直流时间常数的情况下，对断路器的开断能力进行校核；判断开断能力是否大于短路电流；在判断开断能力小于或等于短路电流的情况下，采用选项开断控制方法控制断路器。
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公开(公告)号：CN119312704B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411859594.1
申请日：2024-12-17
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06F30/23 , G06T17/20 , G06N3/084 , G06N3/048 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F113/04
Abstract: 本发明公开了一种基于物理信息神经网络的电机界面问题无惩罚计算方法，该计算方法包括以下步骤：S1、建立一个电机的计算物理模型；S2、采用无量纲化对偏微分方程进行预处理；S3、通过变分原理构造能量泛函；S4、利用顶点坐标信息作为几何对象的中间表示，实现无网格采样；S5、构建神经网络；S6、增强对界面识别；S7、确保边界条件得到自然满足；S8、训练神经网络，优化器选择Adam，线性层激活函数选择Tanh；本发明使用神经网络参数化偏微分方程解，并通过找到相应的优化问题的最小值来解决界面问题，同时网格采样器只需作用于域和边界，不需要对域内的界面进行特殊处理，有效的降低了计算量，利于使用。
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