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公开(公告)号：CN115629591A
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN202211227198.8
申请日：2022-10-09
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 天津大学 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司
发明人： 郭志民 , 王磊 , 郭祥富 , 杨挺 , 毛万登 , 袁少光 , 刘昊 , 田杨阳 , 刘善峰 , 李哲 , 贺翔 , 赵健 , 陈岑 , 刘亚闯 , 马建伟 , 魏小钊 , 黄清江 , 牛荣泽 , 孙芊 , 耿俊成 , 万迪明
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本发明提出基于长短期记忆强化学习的PD‑IoT故障检测定位方法及系统。首先，通过对配电物联网收集的大量数据进行分类处理融合，筛选出对故障检测有关的数据。然后，利用长期短期记忆‑强化学习对相关数据进行训练并得到相关故障检测模型，通过不断收集故障数据并根据反馈更新故障检测模型，提高模型的准确度和运行效率。之后，根据配电物联网的拓扑以及运行模型对检测结果以及供电通信恢复方法进行仿真验证。最后，根据仿真验证结果，在线输出故障预警检测与定位结果以及相关恢复方案和建议。
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公开(公告)号：CN114882381A
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202210322058.2
申请日：2022-03-29
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 郭志民 , 卢明 , 李哲 , 郑伟 , 田杨阳 , 毛万登 , 毛文涛 , 刘善峰 , 袁少光 , 梁允 , 刘昊 , 张焕龙 , 贺翔 , 赵健 , 耿俊成 , 魏小钊 , 张璐 , 庞凯 , 齐企业
IPC分类号： G06V20/17 , G06V20/62 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 一种基于轻量级YOLOv3的输电设备表盘状态识别方法，包括以下步骤：无人机巡检获取表盘图像数据；对获取到的表盘图像数据进行整理和标注，并将其划分训练集、测试集以及验证集；构建轻量型YOLOv3模型并进行训练，得到表盘检测模型进行表盘检测，得到检测出的表盘图像；构建分类模型训练数据集，利用分类模型训练数据集对基于MobileNetv2的分类模型进行训练，得到二分类模型；将无人机巡检采集到的待测表盘图像依次通过训练后的表盘检测模型和二分类模型，实现对图像中的破损表盘识别。本发明通过对待检测表盘分两步进行检测，先检测出仪表区域再检测仪表状态，提高了检测速度和准确率，还能够根据不同模型的需求选择训练数据，在较低成本下实现对模型的充分训练。
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公开(公告)号：CN114549981A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210131288.0
申请日：2022-02-11
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 郭志民 , 田杨阳 , 王会琳 , 王棨 , 卢明 , 李哲 , 姜亮 , 刘昊 , 赵健 , 张劲光 , 董武亮 , 张焕龙 , 刘善峰 , 梁允 , 王超 , 袁少光 , 王津宇 , 毛万登 , 贺翔 , 李威 , 魏小钊 , 许丹
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/32 , G06V10/44 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/80
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的智能巡检指针式仪表识别及读数方法，包括：获取原始仪表图像数据，对原始图像数据进行预处理后划分为训练集和测试集；构建仪表识别模型，并通过训练集和测试集对其进行训练，得到训练后的仪表识别模型；将采集到的待检测图像输入训练后的仪表识别模型进行目标检测，得到含有仪表的图像；对含有仪表的图像进行预处理和校畸；对校畸后的图像进行处理并进行异常判断；对通过异常判断后的仪表图像进行刻度提取，提取出仪表图像中用于读数的刻度线和指针；检测出表盘的外圆并将其展开为矩形，根据指针位置进行读数计算，得到仪表的读数结果。本发明能够对各角度场景下的圆形仪表盘实现准确检测和读数。
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公开(公告)号：CN112906769A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110154390.8
申请日：2021-02-04
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
摘要： 基于CycleGAN的输变电设备图像缺陷样本增广方法，包括以下步骤：1、对无人机巡检获取的影像进行标注，根据标注文件将原始影像大图切分出正常部件图片以及缺陷部件图片，并且记录相关的文件信息；2、将正常部件图片以及缺陷部件图片作为训练集输入到CycleGAN进行模型训练，训练得到的CycleGAN模型用来将正常部件图片风格迁移为人工缺陷部件图片；3、根据记录的相关文件信息，将人工缺陷部件图片采用不同的方法融合到原始正常影像大图中；4、依据记录的信息更新标注文件，从而得到了扩充后的带标注文件的数据集。相对常规方法增广和本本方法在缺陷样本数量不足的情况下，增广的缺陷样本集能够将目标检测模型的精度提升2～3％，优于常规数据增强方法。
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公开(公告)号：CN112698123A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011384687.5
申请日：2020-12-01
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 一种基于决策树的低压台区用户拓扑关系识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，获取用户与台区的隶属关系数据，基于用电信息采集系统获取用户电压序列数据；步骤2，根据所述隶属关系数据和所述用户电压序列数据计算每一用户与台区变压器之间每天的相关系数；步骤3，统计预设时间段内相关系数出现在不同区间的分布；步骤4，构建低压台区拓扑结构识别模型，以所述相关系数出现在不同区间的分布作为输入属性，基于低压台区拓扑结构识别模型判断用户拓扑关系数据是否准确。基于本发明中的方法，能够快速识别台区拓扑关系问题数据，有效替代人工现场核查工作，提高台区拓扑关系的准确性。
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公开(公告)号：CN108183475B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN201711444626.1
申请日：2017-12-27
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学 , 国家电网公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明实施例提供了一种低压配电网拓扑重构方法及装置，其中方法包括：根据各母线的时序电压，以及Lasso算法的线性回归方程确定各母线的关联关系向量；将各母线的关联关系向量组合成相关系数矩阵，通过“and”规则确定相关系数矩阵的目标相关系数矩阵；当Lasso算法不满足充分条件时，通过预设函数关系确定电压矩阵的判断矩阵；确定判断矩阵中大于0的元素所在位置，并修改目标相关系数矩阵中对应位置的元素为0；将修改后的目标相关系数矩阵中非0的元素位置对应的母线，确定为台区中直接相连的母线。本发明实施例实现了修正Lasso算法的计算过程较更加简便，以及使用修正后得到的矩阵建立的网络拓扑图模型准确度更高。
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公开(公告)号：CN108256559A
公开(公告)日：2018-07-06
申请号：CN201711443346.9
申请日：2017-12-27
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 河南恩湃高科集团有限公司 , 国家电网公司
摘要： 本发明涉及低压台区防窃电技术领域，提出了一种基于局部离群点因子的低压窃电用户定位方法。首先，基于影响台区线损的特征属性搜寻与监测台区最相似的k个台区，即k个最近邻台区；接着，基于k个最近邻台区的线损率分析监测台区线损率是否异常；如果监测台区某段时间线损率异常则计算该监测台区所有用户该段时间负荷曲线之间的离散Fréchet距离；最后，基于用户负荷曲线之间Fréchet距离计算该监测台区每个用户负荷曲线的局部离群点因子，局部离群点因子越大的用户窃电概率越大。该方法输出线损率异常的监测台区所有用户窃电概率的排序，只需要检测排序靠前的用户即可检测出大部分窃电用户，大大提高了反窃电工作效率。
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公开(公告)号：CN108183475A
公开(公告)日：2018-06-19
申请号：CN201711444626.1
申请日：2017-12-27
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 北京邮电大学 , 国家电网公司
IPC分类号： H02J3/00
摘要： 本发明实施例提供了一种低压配电网拓扑重构方法及装置，其中方法包括：根据各母线的时序电压，以及Lasso算法的线性回归方程确定各母线的关联关系向量；将各母线的关联关系向量组合成相关系数矩阵，通过“and”规则确定相关系数矩阵的目标相关系数矩阵；当Lasso算法不满足充分条件时，通过预设函数关系确定电压矩阵的判断矩阵；确定判断矩阵中大于0的元素所在位置，并修改目标相关系数矩阵中对应位置的元素为0；将修改后的目标相关系数矩阵中非0的元素位置对应的母线，确定为台区中直接相连的母线。本发明实施例实现了修正Lasso算法的计算过程较更加简便，以及使用修正后得到的矩阵建立的网络拓扑图模型准确度更高。
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公开(公告)号：CN117452113A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311450076.X
申请日：2023-11-02
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 西安理工大学
摘要： 本发明公开了一种基于激光测距的特高压输电线路外力故障检测系统，包括：测距模块，用于测量线路间距离以及线路离地距离信息；角度调节模块，用于调整测距模块的测量角度；数据采集模块，用于实时采集测距模块测得的距离信息，并通过通讯模块传输至分析模块；分析模块，用于将数据采集模块获得的距离信息进行分析处理，并将分析结果传输至显示模块展示；电流互感器，用于将输电线路上的大电流转换成标准的小电流，并通过整流电路整流滤波后存入电源模块；电源模块，用于为测距模块和角度调节模块供电。本发明不需要连接外部电源，更加节能，而且测量范围更大，能够快速识别外力导致的输电线路事故，保障电力线路的安全可靠运行。
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公开(公告)号：CN114782626A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210393283.5
申请日：2022-04-14
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 杭州电子科技大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于激光与视觉融合的变电站场景建图及定位优化方法，首先获取单线激光雷达、惯性传感器IMU、里程计和双目图像数据，进行预处理；然后进行局部定位与建图，构建子地图；在进行激光线程定位与建图的同时，同步进行对双目图像的处理即视觉线程，实现特征点跟踪，判断关键帧；再对获得的关键帧进行目标检测；最后生成语义地标，并投影至子地图；优化子地图，并进行全局优化。本发明方法结合了基于图优化的定位算法和深度学习的优势，可以得到完整的、可供稳定定位的导航地图，大大缩短了特征匹配时间，极大增加了变电站复杂运维场景下的定位的稳定性，并且使得在变电站场景下的导航更加快速和可靠。
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