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公开(公告)号：CN114494185A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210085659.6
申请日：2022-01-25
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 吉林电力股份有限公司 , 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于RGB‑T多尺度特征融合的电气设备故障检测方法，包括：将RGB图像和对应的T图像构成RGB‑T图像；对多通道RGB‑T图像中的RGB图像和T图像分别进行不同尺度特征提取，并将不同尺度特征进行交叉融合，构建图像目标分割模型；根据损失函数，通过标签样本对图像目标分割模型的输出进行深度监督训练；将待检测RGB‑T图像输入训练后的图像目标分割模型中，分割识别出待检测电气设备；根据T图像的温度值和不同电气设备过热检测标准，检测电气设备是否存在过热现象。本发明通过构建的图像目标分割模型，充分挖掘RGB图像的颜色、纹理和红外热图像中的温度信息分割和识别出红外热图像中的电气设备，为在红外热图像中检测电气设备提供准确的数据源。
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公开(公告)号：CN114371193A
公开(公告)日：2022-04-19
申请号：CN202210016956.5
申请日：2022-01-07
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 南昌工程学院
IPC: G01N25/22
Abstract: 本发明公开了一种变压器故障诊断装置，包括：燃烧容器；点火器；进气管，连接燃烧容器和变压器箱盖与储油柜的联管，进气管上设置有第一开关阀；真空泵，与燃烧容器连接，真空泵上的一根软管上设置有第二开关阀；监测装置，用于反馈燃烧容器内可燃气体燃烧前后燃烧容器内压强变化；第一时间继电器、第二时间继电器、第三时间继电器和第四时间继电器；控制器；通气管，设置在燃烧容器上，通气管上设置有第三开关阀。本发明中，通过监测装置反复将燃烧容器内压强变化反馈给工作人员，工作人员通过观察燃烧容器内压强变化差值，诊断出变压器是否出现故障，整体结构相对简单，造价低，且故障诊断速度快。
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公开(公告)号：CN112113667B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202010996979.8
申请日：2020-09-21
Applicant: 国网吉林省电力有限公司电力科学研究院 , 南昌工程学院 , 吉林省电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于红外热像信息的电流互感器故障诊断方法，该方法是将OCR技术和灰度与温度的计算公式作为自动提取图片中温度数据的手段。然后将图片中的每一相电流互感器单独分割处理，运用窗口滑动技术从分割图像中提取电流互感器的特征点，并结合特征点的温升和位置特征判断致热类型；根据致热类型的不同选用相对温差法对设备的运行状况做最后的分析得出诊断结论。以故障点的坐标作为区域生长法的初始种子点，完成电流互感器的故障诊断结果输出。本发明的优点是：能够快速准确的分析由电流致热或电压致热导致的电流互感器热故障，并对故障严重程度进行分级评定，实现对电流互感器的运行状态监控与状态评估。
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公开(公告)号：CN111339482A
公开(公告)日：2020-06-26
申请号：CN202010185979.X
申请日：2020-03-17
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种基于最大互信息的离群配电变压器辨识方法，具体步骤有：1、将配电网中10kV馈线下所有配电变压器视为一个群集，并从电力营销部门用电采集系统导出群集所有配电变压器出口电压时间序列数据；2、对原始数据进行预处理，具体包含完整度计算、时标对齐、三相电压平衡归算；3、对预处理后的电压时间序列数据进行最大互信息系数计算；4、绘制最大互信息图谱；5、筛选离群配电变压器。本发明基于现有配电台区用电采集系统数据进行离群配电变压器辨识，利用线上数据分析方式替代现有人工实地巡线排查方式，大幅降低人工成本，能简单、实时、有效地解决10kV配电网拓扑关系混乱的问题。
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公开(公告)号：CN119919808A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411996489.2
申请日：2024-12-31
Applicant: 广东电网有限责任公司广州供电局 , 南昌工程学院
Inventor： 邓烨恒 , 齐倩 , 赵杨宇 , 卢启森 , 黄智聪 , 邹树均 , 陈东锐 , 许斌斌 , 江少镇 , 丛培杰 , 谢剑翔 , 蔡蒂 , 丁贵立 , 许志浩 , 肖腾 , 王晗 , 徐派 , 周健 , 熊名政
IPC: G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种野外复杂背景下的输电线压接管检测系统与方法。该系统由可见光图像采集装置和压接管可见光图像目标检测装置组成。可见光图像采集装置负责采集压接管的可见光图像，并将其输入到压接管可见光图像目标检测装置中。该检测装置内置一种专门针对野外复杂背景下的输电线压接管检测模型，用于精确检测压接管。该检测模型基于YOLO算法的理念，但采用了全新的主干网络、特征融合网络和广域检测头。针对传统网络模型体积大的问题，本发明引入了MCBSC‑C模块和GBSC模块，构建了一个轻量化的主干网络，能够快速提取有效的特征。特征融合网络通过GBSCSPPF模块进行多尺度特征融合，并通过CSA模块集中关注重要的特征图。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119535244A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202510110435.X
申请日：2025-01-23
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G01R31/367 , G01R31/392 , G01R31/396 , G06N3/006 , G06N3/049 , G06N3/0464 , G06N7/08
Abstract: 本发明公开了一种储能电池剩余使用寿命预测方法及系统，该方法通过获取电池容量时间序列数据；采用TVF‑EMD对电池容量时间序列数据进行分解得到本征模态分量；利用改进后的协同群优化算法对时间卷积神经网络模型的卷积核个数和卷积核大小进行优化；对完整的电池容量时间序列数据归一化，将归一化后的数据输入改进协同群优化算法优化后的时间卷积神经网络模型之中进行剩余使用寿命预测。本发明通过改进后的协同群优化算法优化的时间卷积神经网络模型，使其预测具有更高的准确性。
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公开(公告)号：CN118036239A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202311670915.9
申请日：2023-12-06
Applicant: 国家电投集团福建建宁电力有限公司 , 南昌工程学院
Abstract: 本发明涉及一种优化电缆地埋线路故障定位方法，将通过电力电缆故障仿真模型对电力电缆故障进行仿真而来的原始仿真故障信号数据集归一化预处理，然后对数据进行清洗和处理，最后按比例划分训练集和测试集；结合Tent混沌映射优化矮猫鼬算法的初始化种群，采用自适应高斯‑柯西混合扰动变异扰动策略改进矮猫鼬优化算法来优化LightGBM的训练参数，然后LightGBM建模中，利用仿真得到的电流有效值和电压有效值的特征值，实现对电缆的故障诊断。本发明可较好地对地埋电缆进行故障分析。
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公开(公告)号：CN117725397A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311686411.6
申请日：2023-12-11
Applicant: 国家电投集团江西电力工程有限公司 , 南昌工程学院
IPC: G06F18/213 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/006 , G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种开关柜的局部放电特征提取方法，收集开关柜产生的电信号并进行滤波处理，然后对开关柜局部放电耦合过程进行参数分析，根据开关柜运行过程中参数约束条件构建参数识别模型，将特征参数与特征常量作为局部放电信号提取的关键，通过对特征常量的获取，通过对各类特征参数的识别完成对模糊信息分析模型的构建，引入沙猫算法对处理后的信息关键信息与特征进一步的提取；对提取完的局部放电信号特征信号用部放电特征函数表示，并进行耦合处理，实现对开关柜的放电特性检测。本发明将局部放电信号视为一种“沙猫”(一种动物)的行走路径，通过模拟沙猫的行走路径来提取局部放电信号的特征，评估开关柜的运行状态。
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公开(公告)号：CN116796213A
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310160804.7
申请日：2023-02-24
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06F18/23213 , G06F18/2135
Abstract: 本发明属于配电网线变关系辨识技术领域，公开了一种基于聚类算法的配电网线变关系辨识方法，提取配变的电压数据经过预处理后生成电压时间序列作为原始特征，并划分为多个电压时间子序列；使用PCA降维法对电压时间子序列组成的原始特征矩阵进行降维，获取降维后保留了最多原始特征的前k维特征矩阵；将获取的降维后的新特征和配变的相关性系数矩阵进行拼接得到全新的特征矩阵；输入到meanshift聚类算法中进行线变关系的辨识。本发明能够解决传统辨识方法中的单一特征辨识引起的误判率高的问题。
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公开(公告)号：CN116430188B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310697668.5
申请日：2023-06-13
Applicant: 南昌工程学院
Inventor： 章彧涵 , 康兵 , 高家通 , 王宗耀 , 丁贵立 , 许志浩 , 刘文轩 , 李斌 , 戴永熙 , 李雨彤 , 何言 , 蒋善旗 , 何登旋 , 杨梓萌 , 徐一舟 , 单惠敏
IPC: G01R31/12 , G06N3/006 , G06F18/213 , G06N20/00
Abstract: 本发明属于电力设备故障诊断技术领域，公开了一种基于改进白冠鸡优化算法的变压器故障声纹诊断方法，将变压器声音信号进行去噪，使用权重时移多尺度反向波动散布熵对分离出变压器本体声音信号计算时移尺度内的特征量并进行归一化，使用拉普拉斯得分选出最优特征维度，将核极限学习机的核函数参数和正则化因子以及权重时移多尺度反向波动散布熵的权重作为改进白冠鸡优化算法的初始种群位置进行寻优，对核极限学习机进行训练，得到变压器故障诊断模型，用于变压器的故障诊断。本发明解决了核极限学习机的超参和权重时移多尺度反向波动散布熵的权重难以准确选取的问题，能够实时准确的输出变压器内部的情况。
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