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公开(公告)号：CN106777150B
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201611180560.5
申请日：2016-12-19
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 山东鲁能软件技术有限公司 , 国家电网公司
IPC: G06F16/25 , G06F16/215
Abstract: 本发明公开了一种融合电网运行环境及设备信息的跨系统数据转换方法，统一电网运行环境和设备模型规范，统一各个业务系统的关联关系和规范标准；依据运行环境和设备模型规范，对各个业务系统的源数据进行初步的数据清洗，过滤出不符合规范的数据；根据不同类型设备的负荷进行计算，确定负荷属性，利用文本特征提取次数最多的特征内容用来构造新属性，并进行不同系统的匹配，根据匹配结果更新电网运行环境响。本发明建立了统一电网运行环境及设备模型规范，为电力行业各业务系统数据的对应融合提供了参考依据。
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公开(公告)号：CN110705601A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910846731.0
申请日：2019-09-09
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 徐海青 , 杨旭升 , 吴立刚 , 王维佳 , 秦浩 , 梁翀 , 余江斌 , 李程启 , 姚金霞 , 辜超 , 郑文杰 , 宋杰 , 王文清 , 程琳 , 浦正国 , 郭庆 , 吴小华 , 张彬彬
Abstract: 本发明的一种基于单阶段目标检测的变电站设备渗漏油图像识别方法，获取原始图像，针对原始图像基于优化分类进行数据增广；针对增广后的数据，基于自适应高斯核的非局部均值进行图像去噪；构建锚点anchor细化模块及目标检测模块，基于构建的模块进行网络结构优化；基于anchor细化模块及目标检测模块，进行深度学习神经网络模型机器训练；导入待诊断图像至训练完成的神经网络模型，进行图像数据处理分析和缺陷诊断。本发明的一种基于单阶段目标检测的变电站设备渗漏油图像识别方法，对原始图片进行处理，采用基于自适应高斯核的去噪方法消除原始图片中的噪声和干扰信息，提高原始图片清晰度，有利于提高后续的智能识别分类的准确性。
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公开(公告)号：CN110598757A
公开(公告)日：2019-12-20
申请号：CN201910782681.4
申请日：2019-08-23
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种输电线路的施工机械隐患检测方法，包括以下步骤：实时获取输电线路通道内及其周围的图像；制作输电线路通道存在大型施工机械的数据集,按照训练集:测试集＝4:1进行随机分配；对训练集进行图像预处理；采用多样本图像合成方法对训练集进行处理，得到新的训练集样本数据；利用Faster R-CNN+FPN模型对新的训练集样本数据进行训练，获取输电线路通道隐患的检测模型；对测试集进行图像目标检测，更新检测模型参数并在测试集进行二次验证；利用更新后的检测模型对实时获取的图像进行检测，检测输电线路通道是否存在大型施工机械隐患。本发明解决了检测模型的泛化性问题，减少了误报率和漏报率。
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公开(公告)号：CN106546887B
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201610978460.0
申请日：2016-11-04
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明公开了一种SF6分解仿真实验系统及其仿真实验方法，包括主控系统，所述主控系统分别与温度控制系统、气体循环控温系统、气体混合系统、压力控制系统、气体成分检测系统及真空系统通信，所述温度控制系统、气体循环控温系统、气体混合系统、压力控制系统、气体成分检测系统及真空系统分别通过气体阀门连接至储气池，所述储气池内设置有电弧生成系统，所述电弧生成系统与高压生成系统相连。本发明可以为研究SF6气体分解提供数据和实验支撑，及时发现SF6气体的环境诱因，提早整改，非常有利于保护大气环境和保障用电配电安全，保证生产安全和人员安全。
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公开(公告)号：CN110414521A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910595777.X
申请日：2019-07-03
Applicant: 安徽继远软件有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变电站内变压器油位计示数识别方法，属于图像处理领域，包括：采集油位计的原始示数图像；针对原始示数图像进行图像去噪处理，图像二值化，获取原始示数图像的二值图像；针对处理的二值图像进行形态学处理，进行开运算，通过边缘提取对二值图像再处理获取原始示数图像的预处理图像；获取预处理图像的圆心位置以及针尖位置；对预处理图像进行最小、最大刻度位置检测，获取预处理图像的最小、最大刻度之间的夹角；基于获取的预处理图像的圆心位置、针尖位置、最小、最大刻度之间的夹角，计算油位计的指针示数。本发明可以使电力生产人员从简单枯燥的监测工作中解脱出来，有利于提高工作效率并减少电力生产的成本。
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公开(公告)号：CN106503243B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201610980816.4
申请日：2016-11-08
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 上海交通大学 , 国家电网公司
Inventor： 马艳 , 苏建军 , 张方正 , 李红梅 , 郭志红 , 陈玉峰 , 祝永新 , 盛戈皞 , 杨祎 , 许乃媛 , 沈宇蓝 , 王畅 , 刘斌 , 孙占睿 , 李程启 , 林颖 , 耿玉杰 , 白德盟 , 李华东 , 王勇
IPC: G06F16/22 , G06F16/23 , G06F16/245 , G06F16/2455
Abstract: 本发明公开了基于HBase二级索引的电力大数据查询方法；它包括：步骤(1)：建立二级索引表；步骤(2)：判断数据表是否有更新，若有，就更新二级索引表，若没有，则不更新二级索引表；步骤(3)：利用二级索引表对数据进行查询。本发明可以实现基本的更新操作，并针对每一个具体业务能够较为高效的实现数据表之间的联接查询和选择查询操作，从而实现对复杂的业务需求的支持。
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公开(公告)号：CN109543769A
公开(公告)日：2019-03-29
申请号：CN201811453661.4
申请日：2018-11-30
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 复旦大学 , 国家电网有限公司
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于函数型主成分分析和小波变换的变压器运行数据缺失点修补方法，包括以下步骤：利用FPCA方法对已采集的运行数据点进行分析，拟合出整个时间序列上的运行数据函数xi(t)；对原数据点和通过FPCA得到的数据点做差，得到残差函数ε(t)；利用小波对残差函数ε(t)变换去噪，得到ε′(t)；估计函数 将缺失点处的时间t0代入 得到的 作为缺失点处的修补值。本发明采用FPCA和小波变换相结合的方式，既能在整体上把握数据集的特征，又能提高局部的拟合度，较传统的拟合手段，本发明的预测值可信度更高。
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公开(公告)号：CN109187809A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201811262664.X
申请日：2018-10-27
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 华北电力大学
Abstract: 本发明公开了一种变压器油中溶解气体数据实时生成及分析系统，其结构特点在于包括油中溶解气体数据实时生成单元、数据实时存储单元、数据实时分析单元和输出单元；油中溶解气体数据实时生成单元，用于模拟实时的油中溶解气体数据；数据实时存储单元，用于存储实时生成的油中溶解气体数据；数据实时分析单元，用于对实时生成的油中溶解气体数据进行分析；输出单元，用于输出最终的分析结果。本发明能在模拟现场复杂的运行环境和电磁环境，获得准确的变压器油中溶解气体数据，并进行分析，保障变压器的安全、稳定运行，对于提高诊断或预测方法的准确性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN108880928A
公开(公告)日：2018-11-23
申请号：CN201810495006.9
申请日：2018-05-22
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明提供基于网格计算的分布式输电线路监控图像识别方法与系统，所述方法包括：S1、配置网格计算环境，部署各计算节点；S2、中心服务节点提取图像文件并存储至缓冲区；S3、各计算节点对图像数据进行图像识别；S4、中心服务节点将识别结果图像传输至特定url。本发明利用网格的强大计算能力，通过网格中每个计算节点的相互协作并发工作，较好的解决了海量图片及时分析识别的要求，每个计算节点采用高效的深度学习图像识别算法，实现了快速、准确的输电线路隐患识别，而且本发明支持动态的扩展各类服务和计算节点数目，具备良好的系统扩展能力。
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公开(公告)号：CN108665484A
公开(公告)日：2018-10-16
申请号：CN201810494968.2
申请日：2018-05-22
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网公司
Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的危险源识别方法与系统，所述方法包括：S1、将摄像机采集到的图像以固定速率传输至后台服务器；S2、后台服务器将采集到的图像利用深度学习算法求得特征，以该特征作为运动图像的检测条件；S3、将所述特征输入系数字典，根据最优化稀疏表示求解得到运动目标；S4、利用双目视觉对由稀疏表示求得的运动特征进行定位，实现危险源识别。本发明解决了现有技术下输变电线路的危险源识别难度大的问题，有效降低了人工提取危险源特征的劳动复杂度，其对特征的表达较其他方法更加完整有效，最终实现对危险源运动特征的定位，保护输变电线路安全。
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