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公开(公告)号：CN114167172B
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202111412976.6
申请日：2021-11-25
Applicant: 国网福建省电力有限公司莆田供电公司 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于马氏距离与支持向量机的电压暂降源定位方法，包括如下步骤：通过检测装置获取第一向量，第一向量包括i个第一母线的暂降特征实测值；利用所述第一向量预测第二向量，第二向量包括j个第二母线的暂降特征预测值；合并所述第一向量与第二向量，得到第三向量；预先训练分类器；将第三向量输入至训练完毕的分类器，分类器输出与暂降源一一对应的分类标签。
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公开(公告)号：CN114156901B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202111412958.8
申请日：2021-11-25
Applicant: 国网福建省电力有限公司莆田供电公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC: H02J3/18 , G01R31/00 , G06F18/2321 , H02J13/00
Abstract: 本发明涉及一种低压配变无功补偿装置状态异常检测方法，包括如下步骤：获取待检装置的状态特征数据，所述待检装置为无功补偿装置；根据所述状态特征数据，判断待检装置的实际投切状态；判断待检装置的理论投切状态；比对所述理论投切状态和实际投切状态，若一致，则认为待检装置运行状态为正常；否则，认为待检装置运行状态为异常。
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公开(公告)号：CN117668516A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311515567.8
申请日：2023-11-14
Applicant: 国网福建省电力有限公司莆田供电公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC: G06F18/213 , G06F18/214 , G10L15/02 , G10L15/06 , G10L15/16 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/20 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的配电网外力破坏事件的预警方法，包括以下步骤：从互联网中筛选并采集合适的原始音频与视频数据，对所述音频与视频数据进行特定的数据预处理，得到音频训练数据，构建标准训练集；建立结合Wavegram‑LogMel卷积模型与ECAPA_TDNN模型建立深度学习模型；基于标准训练集训练深度学习模型；从实际应用场景中采集音频数据，对所述音频数据提取原始时域图并输入训练好的深度学习模型进行测试，得到配电网外力破坏事件识别结果。相应的，本发明还提出了一种基于深度学习的配电网外力破坏时间的预警设备。本发明解决了传统的声纹识别ECAPA_TDNN模型在一定程度上没有关注音频数据时域上的信息，音频特征提取性能不强的问题。
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公开(公告)号：CN114167172A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111412976.6
申请日：2021-11-25
Applicant: 国网福建省电力有限公司莆田供电公司 , 国网福建省电力有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于马氏距离与支持向量机的电压暂降源定位方法，包括如下步骤：通过检测装置获取第一向量，第一向量包括i个第一母线的暂降特征实测值；利用所述第一向量预测第二向量，第二向量包括j个第二母线的暂降特征预测值；合并所述第一向量与第二向量，得到第三向量；预先训练分类器；将第三向量输入至训练完毕的分类器，分类器输出与暂降源一一对应的分类标签。
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公开(公告)号：CN108923413A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810503006.9
申请日：2018-05-23
Applicant: 国网福建省电力有限公司莆田供电公司 , 国网福建省电力有限公司
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明提供了一种基于支持向量机的电压质量预测方法，包括六个步骤：其中，步骤一，从数据库获取待预测日前三天的环境温度的最高值与最低值、有功负荷的最高值与最低值、无功负荷的最高值与最低值、母线电压水平的最高值与最低值、电压合格率作为训练数据及测试数据；步骤二，对步骤一中采集数据进行预处理，即根据公式(1)将所述训练数据及测试数据进行归一化使数值范围处在[0,1]，步骤三至六利用上述数据设置支持向量机预测模型预测电压质量。应用本技术方案提供的电压质量预测方法步骤简单，便于计算，易于实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116611580A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310739974.0
申请日：2023-06-21
Applicant: 福州大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/26 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于多源数据与深度学习的海洋赤潮预测方法。一方面将遥感数据、水质浮标监测数据、气象数据和人工检测数据结合，另一方面采用基于CNN‑LSTM的深度学习方法利用时间序列的多特征因子进行赤潮预测。该过程包括：a.数据集的构建、对环境因子数据的整合和预处理；b.采用皮尔逊系数分析环境因子和赤潮发生的相关性，并利用复相关系数分析多环境因子组合与赤潮发生的相关性；c.构建CNN‑LSTM预测模型，对训练好的CNN‑LSTM预测模型进行参数优化调整；d.利用不同组合的多环境因子对模型进行测试，并进行性能评估。该方法结合遥感图像数据和水质检测数据，增加数据数量、提高数据集复杂度的同时提高对赤潮预报的准确度。
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公开(公告)号：CN116524498A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310505473.6
申请日：2023-05-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进的YOLOX的食品中常见菌菌落分类和鉴别方法，包括以下步骤：步骤S1：采集食品中常见微生物菌落图像；步骤S2：对步骤S1采集的食品中常见微生物菌落图像进行标注；步骤S3：对步骤S1采集的菌落图像进行数据增强；步骤S4：构建改进的YOLOX目标检测模型；步骤S5：将步骤S4改进的YOLOX目标检测模型进行模型轻量化处理；步骤S6：将步骤S5的轻量化处理后的模型部署至终端设备中；步骤S7：通过步骤S6构建的菌落鉴别系统，检测图片内的菌落特征，并输出检测结果。应用本技术方案可有效提高食品检测实验室菌种类型鉴别的工作效率。
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公开(公告)号：CN103436615A
公开(公告)日：2013-12-11
申请号：CN201310372313.5
申请日：2013-08-24
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开了一种PCR-DGGE\TGGE\SSCP引物的筛选方法，从所研究的微生物生态体系的菌群序列特性出发进行PCR-DGGE\TGGE\SSCP引物筛选，筛选指标包括引物对的匹配情况及其扩增片段的区分度、平均差异度、平均长度和平均GC含量，最适的引物对是通过综合比较各引物对之间指标的优劣来确定的。本发明选取的引物具有很强的针对性同时无需进行繁琐的多引物筛选或联用的实验操作工作，有助于采用PCR-DGGE\TGGE\SSCP技术对所研究微生态体系的菌群多样性进行快速而准确的解析。
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公开(公告)号：CN116524498B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202310505473.6
申请日：2023-05-08
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提供了一种基于改进的YOLOX的食品中常见菌菌落分类和鉴别方法，包括以下步骤：步骤S1：采集食品中常见微生物菌落图像；步骤S2：对步骤S1采集的食品中常见微生物菌落图像进行标注；步骤S3：对步骤S1采集的菌落图像进行数据增强；步骤S4：构建改进的YOLOX目标检测模型；步骤S5：将步骤S4改进的YOLOX目标检测模型进行模型轻量化处理；步骤S6：将步骤S5的轻量化处理后的模型部署至终端设备中；步骤S7：通过步骤S6构建的菌落鉴别系统，检测图片内的菌落特征，并输出检测结果。应用本技术方案可有效提高食品检测实验室菌种类型鉴别的工作效率。
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公开(公告)号：CN116612427A
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202310505340.9
申请日：2023-05-08
Applicant: 福州大学
IPC: G06V20/52 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供一种基于改进的轻量型YOLOv7的密集行人检测系统，包括步骤：采集不同场景下的行人图像；对采集的行人图像，根据类别和位置信息进行标注；对行人图像进行数据增强，形成可供检测模型训练的数据图像；构建改进的轻量型YOLOv7，在基于原始的YOLOv7的基础上对模型进行改进，实现轻量化设计，并对改进的检测模型进行轻量化处理；将轻量化处理后的YOLOv7部署到嵌入式终端，与QT搭建的上位机构成完整的密集行人检测系统。应用本技术方案不仅可以实现日常生活的行人检测功能，同时可以实现对密集人群的行人检测。
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