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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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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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111325435A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201811543208.2
申请日：2018-12-17
Applicant: 国家电网有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江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电力科学研究院
Abstract: 本发明涉及一种输变电设备数据质量评价方法及系统,包括确定数据质量评价的指标，包括数据接入、准确性、完备性、一致性以及及时性；分别对所述数据接入指标、准确性指标、完备性指标、一致性指标以及及时性指标进行量化；根据各个指标量化后的数值以及各个指标的权重确定各个指标的质量评分，再根据各个指标的质量评分确定数据质量的整体评价。本发明有利于提升数据治理的准确性和实用性。
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公开(公告)号：CN110909497A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911116158.4
申请日：2019-11-14
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 , 合肥工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种高压开关设备在冲击电压下的暂态电场计算方法，属于高压开关设备绝缘设计与数值仿真领域，包括如下步骤：对雷电、操作冲击电压波形进行傅里叶分解，确定冲击电压波形的直流分量与各次谐波分量峰值、频率等参数；拟合分析高压开关设备绝缘材料介电频谱测量数据，得出绝缘材料直流电导率、直流分量及各谐波分量下对应的相对介电常数；建立高压开关设备电场有限元分析模型，计算直流分量及各谐波分量作用下的电场分布并进行线性叠加，得出高压开关设备在冲击电压下的暂态电场分布。本发明综合考虑了高压开关设备绝缘材料转向极化过程，与传统方法相比，高压开关设备在雷电、操作冲击电压下暂态电场计算的准确度提高了4.46％。
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公开(公告)号：CN119846136A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411946725.X
申请日：2024-12-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01N31/12 , G01N21/3563 , G01N21/65 , G06N20/20 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06N20/10
Abstract: 本发明涉及材料性能检测技术领域，具体公开了一种电能计量箱非金属壳体阻燃性能的无损测试方法。所述方法将光谱技术与机器学习、预测技术结合，通过采集多组样品进行火焰燃烧试验获取样品阻燃性能数据作为标签，利用光谱仪进行无损原位检测获取材料表面光谱数据，经预处理和特征提取后，采用多种机器学习算法训练并选优，最终选用贝叶斯优化的BO‑XGBoost模型作为预测算法。本发明实现了电能计量箱非金属壳体阻燃性能的无损测试。
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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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公开(公告)号：CN114764802B
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202210566533.0
申请日：2022-05-23
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 , 四川赛康智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种设备缺陷检测重复图像剔除方法，用于对电力输变设备进行缺陷图像采集所获得的图像数据的预处理过程，具体步骤如下：1)包括对同个目标设备的外部照片进行数据筛选，通过重复算法预先划分照片组；2)针对每个照片组，根据训练好的识别模型快速对照片组内每张外部照片的背景区域与目标区域进行区分和确定3)先将满足背景区域区别度大于设定的阈值A的外部照片选出；4)再将满足目标区域区别度大于设定的阈值B的外部照片选出。本发明通过设定多个筛选条件，依次将多个不重复的图像先排出，然后将保留后的图像作为重复图像进行处置，则剔除重复图片的效率小于剔除不重复图片的效率。
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