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公开(公告)号：CN119513687A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411531219.4
申请日：2024-10-30
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC: G06F18/241 , G01R31/12 , G06F18/2431 , G06N5/01 , G06F18/2131 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开一种GIS内部多源局部放电信号定位方法，包括对若干传感器采集的特高频信号进行降噪处理，得到各传感器对应的纯净信号；基于各传感器对应的纯净信号，使用起始能量增加互相关法求出任意两个传感器接收到第j个局部放电源的局部放电信号的时间差，得到多源时间差；根据所述多源时间差生成MN‑1个空间并计算每个空间的适应度，将适应度最好的空间内的定位位置作为局部放电源的坐标，其中，i＝1,2,3,...,N，j＝1,2,3,...,M，N为传感器总数，M为局部放电源总数；本发明可实现对多源局部放电信号的定位。
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公开(公告)号：CN119471339A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411531222.6
申请日：2024-10-30
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC: G01R31/327 , G01M13/00
Abstract: 本发明公开了一种基于能量搜索的GIS故障信号定位方法及系统，方法包括获取GIS设备中安装的n个传感器同步采集的故障信号；遍历每个传感器对应的故障信号，计算遍历到的当前传感器对应的故障信号相较于剩余传感器对应的故障信号的综合差值；对于遍历到的当前传感器对应的故障信号，从剩余传感器对应的故障信号中确定与当前传感器对应的故障信号幅值最接近的故障信号；根据当前传感器对应的综合差值和最近接的故障信号，确定当前传感器检测出的故障发生范围；将所有传感器对应的故障发生范围的重叠区域作为故障发生位置；本发明可提高GIS故障定位准确性。
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公开(公告)号：CN119150700A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411626726.6
申请日：2024-11-14
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 合肥工业大学
Inventor： 章海斌 , 李奇越 , 郭振宇 , 李帷韬 , 张学友 , 孙伟 , 许渊 , 马欢 , 曾彦 , 刘鑫 , 马凯 , 汪运 , 张晨晨 , 陈旭东 , 施雯 , 杨光 , 胡坤 , 郭龙刚
Abstract: 本发明公开了一种GIS局部放电最优位置匹配方法及系统，方法包括基于GIS局部放电的时域全波形数据对局部放电源进行粗定位，得到局部放电源的初步放电强度以及初步放电位置；将局部放电源的初步放电强度以及初步放电位置注入到仿真器中进行仿真增强计算，得到局部放电源的仿真增强结果，所述仿真增强结果包括仿真放电位置和仿真放电强度；将通过实时采集的所述时域全波形数据计算得到的实测放电强度与所述仿真增强结果进行迭代搜索，得到局部放电源的实际放电位置；本发明在GIS中出现局部放电情况下，以初步计算的放电源为中心，提出其邻域内测量值最优匹配的启发式快速迭代搜索算法，实现放电源的实时高精度定位。
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公开(公告)号：CN119129354A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411626719.6
申请日：2024-11-14
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC: G06F30/23
Abstract: 本发明公开了一种基于GraphSAGE算法的GIS仿真数据增强方法、系统及存储介质，包括采用有限元法将GIS设备的仿真模型离散为多个四面体单元，并仿真得到GIS设备粗网格数据，每个四面体单元包括若干节点，粗网格数据包括各个节点的仿真特征数据；将GIS设备的仿真模型抽象为网络拓扑结构，并将所述网络拓扑结构中任意相邻的两个自由四面体视为一个片单元；采用GraphSAGE算法对每个片单元中的各节点的邻居节点进行一次聚合处理，生成一次聚合特征；采用GraphSAGE算法对每个片单元的所有节点进行二次聚合处理，生成二次聚合特征；基于一次聚合特征和二次聚合特征，生成GIS设备粗网格数据的增强数据。
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公开(公告)号：CN118314043B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410743392.4
申请日：2024-06-11
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变电站多模态数据感知技术的图像增强方法，包括：将无人巡检系统拍摄的所有位置的图像集合定义为全体图像集合，有效标定不同数据源采集到的图像序列；选定一个图像序列；使用优化加权最小二乘滤波算法对从多张不同角度图像中提取出大尺度的平滑信息和中小尺度的细节信息；使用有效纹理细节增强函数，增强图像中小型细节；融合细节信息和平滑信息，并利用局部优化方法进一步改善图像质量；将预处理的图像和原始图像作为数据集训练双重注意力DAT模型，通过训练好的双重注意力DAT模型实现最终的图像超分辨率操作，获得各个角度关键部位清晰的高质量图像。本发明能够实现良好的图像增强效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118314490B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410743475.3
申请日：2024-06-11
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种特高压变电站空天地多尺度重决策方法及系统，方法包括：以故障识别网络的输入原始图像构建一个数据集A；以故障识别网络的最后一层卷积层中所有通道的特征图构建一个数据集B；将数据集B作为输入，将特征图与其在输出层中对应的权重加权求和，生成特征图的类激活热图；将类激活热图和数据集A中的原始图进行图像融合，完成对图像中特定目标的定位；根据图像目标定位，判断可能故障位置；并应用立体多模态数据感知设备重新拍照得到不同空间尺度的图像；故障识别网络对重新拍照得到的不同空间尺度的图像进行故障分析，完成对特高压变电站故障的多尺度重决策。本发明方法有助于提高对特高压变电站故障的诊断准确性和处理效率。
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公开(公告)号：CN118314487B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410743396.2
申请日：2024-06-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 合肥工业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种特高压变电站空天地多尺度重决策故障检测方法，包括以下步骤：获取二维图像和三维点云数据；确定目标定位；其中，确定目标定位的方式包括：应用二维图像进行图像目标定位以及应用二维图像和三维点云数据进行跨模态融合目标定位；根据目标定位，判断可能故障位置；并应用立体多模态数据感知设备重新拍照得到不同空间尺度的图像；当应用图像目标定位时，二维故障识别网络对重新拍照得到的不同空间尺度的图像进行故障分析；当应用跨模态融合目标定位时，将不同空间尺度的图像、原始二维图像和三维点云数据再次进行跨模态融合，进行三维目标检测定位；完成对特高压变电站故障的多尺度重决策；本发明能够提高故障检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118310539B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202410743434.4
申请日：2024-06-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 合肥工业大学 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G01C21/20 , G01C11/04 , G06Q10/047 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种无人机特高压变电站巡检路径规划方法及系统，方法包括：创建特高压变电站环境的简化设施模型；使用无人机依据简化设施模型，以简化设施模型中设施的中心点位置，在实际场景中依次遍历所有建筑设施，并在遍历过程中，采集图像，并记录图像坐标信息；对图像采用设备目标检测；若检测结果包含了所需要监测的设备，则将对应的图像坐标信息记录到简化设施模型中，作为路径规划中的路径点；结合路径点，创建无人机路径规划适应度函数；使用改进粒子群算法，依据创建的适应度函数，对无人机巡检路径寻优，获取最优的无人机特高压变电站巡检路径规划。本发明运用目标检测识别算法，使得路径规划中的路径点更加贴合实际应用。
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公开(公告)号：CN118332437A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410492361.6
申请日：2024-04-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司滁州供电公司 , 合肥工业大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/15 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/048 , G06N3/084 , G01R31/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种考虑图卷积神经网络节点相关性的配电网故障定位方法，包括：1将配电网的电气节点和电力连接线抽象为由顶点和边组成的图结构；2测量故障发生前、后电气节点的电压值；3采用改进的K近邻补全算法对缺失数据进行补全；4通过补全特征数据计算两两节点之间的余弦相似度，然后与邻接矩阵各元素相乘得到相关性矩阵；5根据相关性矩阵，设置最大聚合邻居个数以及相关性阈值，得到相关性筛选矩阵，用来计算该层图卷积神经网络的特征矩阵，每经过一层图卷积神经网络后更新相关性矩阵和相关性筛选矩阵；6最后一层图卷积神经网络的输出特征矩阵输入到softmax层后，得到故障发生的位置信息。本发明能提高故障定位的精度。
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公开(公告)号：CN118314043A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410743392.4
申请日：2024-06-11
Applicant: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种变电站多模态数据感知技术的图像增强方法，包括：将无人巡检系统拍摄的所有位置的图像集合定义为全体图像集合，有效标定不同数据源采集到的图像序列；选定一个图像序列；使用优化加权最小二乘滤波算法对从多张不同角度图像中提取出大尺度的平滑信息和中小尺度的细节信息；使用有效纹理细节增强函数，增强图像中小型细节；融合细节信息和平滑信息，并利用局部优化方法进一步改善图像质量；将预处理的图像和原始图像作为数据集训练双重注意力DAT模型，通过训练好的双重注意力DAT模型实现最终的图像超分辨率操作，获得各个角度关键部位清晰的高质量图像。本发明能够实现良好的图像增强效果。
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