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公开(公告)号：CN117422695A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311477998.X
申请日：2023-11-08
申请人： 上海朗驰佰特智能技术有限公司 , 上海电力大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06V20/40 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及后台图像处理技术领域，具体地说是一种基于CR‑Deeplab的异常检测方法。包括如下步骤：S1，采集原始异常图像，构建数据训练集；S2，在CR‑Deeplab网络上进训练；S3，得到预测特征图；S4，将预测特征图与步骤S1中标注的真实分割图像集合进行对比，计算真实值与预测值的距离，构造损失函数，优化网络；S5，更新网络参数；S6，重复步骤S3至S5，进行e次网络训练；S7，分析模型的异常检测性能；S8，将训练好的模型部署在服务器上，实时采集图像，再由CR‑Deeplab图像分割算法对异常状况进行识别分割。同现有技术相比，将不同尺度的残差卷积模块和卷积注意力模块CBAM相融合，并在ASPP模块后也加入了CBAM卷积注意力机制，使得模型识别的完整性和可靠性得以提升。
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公开(公告)号：CN117079173A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202210994219.2
申请日：2022-08-18
申请人： 上海朗驰佰特智能技术有限公司 , 上海厚尚电力科技有限公司 , 上海电力大学
摘要： 本发明涉及电厂巡检机器人和固定的摄像头后台图像处理技术领域，具体地说是一种基于YOLOA的电厂关键设施异常识别方法。一种基于YOLOA的电厂关键设施异常识别方法，包括以下步骤：S1，利用YOLOA网络训练电厂采集的泄漏数据，然后将训练好的模型部署到算法服务器上；S2，电力巡检机器人到达指定位置转动云台，双视摄像头对准识别区域后截取3s可见光和红外视频；S3，采用B变换融合可见光图像的B分量和红外图像，得到融合后的视频；S4，将融合后的视频输入网络预测并在前端页面显示。同现有技术相比，能够更准确的识别电厂的异常状况；利用视频检测，不易出现误检和漏检的情况并且能够实时的在前端页面显示检测的状况。
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公开(公告)号：CN115546565A
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202211397154.X
申请日：2022-11-09
申请人： 上海朗驰佰特智能技术有限公司 , 上海电力大学 , 上海厚尚电力科技有限公司
IPC分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于YOLOCBF电厂关键区域管道油液泄漏检测方法，它涉及计算机视觉技术领域。获取电厂关键区域管道油液泄漏图像，构建数据集并预处理，对训练集中图像标注；将图像输入到融合CBAM注意力机制的模型骨干网络中，获取五个不同尺度的特征图，将其输入到YOLOCBF颈部段进行特征融合，输出五个不同尺度的张量数据，并输入到YOLOCBF网络头部端，通过检测头预测，采用Focal EIoU Loss对检测目标定位及类别检测；通过训练集训练网络模型并验证，部署到算法服务器上进行电厂关键区域管道油液泄漏的实时检测识别。本发明实现对电厂关键区域内的管道油液泄漏的实时、准确检测，满足电厂应用的需求。
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公开(公告)号：CN115081478A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210700491.5
申请日：2022-06-20
申请人： 国电长源汉川第一发电有限公司 , 上海电力大学
摘要： 本发明涉及一种火电厂关键辅机故障诊断方法和系统，其中方法包括以下步骤：获取火电辅机的原始监测信号；通过中心频率观察法和残差指数法来确定最优变分模态分解算法的参数K，采用最优变分模态分解算法将原始监测信号分解成K个模态函数；对分解后的模态提取特征向量；构造集成学习模型，并且使用提取特征向量进行训练；采集火电辅机的待诊断监测信号，输入至训练后的集成学习模型得到诊断结构。与现有技术相比，本发明能够快速的、准确的识别火电厂关键辅机故障类型，及时进行维修和保护，降低火电厂关键辅机故障带来的经济损失，使火电机组能够可靠安全的运行。
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公开(公告)号：CN113705564A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202110914541.5
申请日：2021-08-10
申请人： 上海电力大学 , 宝山钢铁股份有限公司 , 上海宝信软件股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种指针式仪表识别读数方法，方法包括拍摄仪表图像，使用YOLOv4深度学习网络模型检测仪表位置并调整拍摄参数后重新拍摄，再次使用YOLOv4深度学习网络模型定位仪表并提取拍摄图像中带有待检测的仪表的区域图像，对该区域图像进行预处理操作后利用霍夫变换算法和角平分线算法的结合求得指针的位置，最终结合角度算法求出仪表读数。与现有技术相比，本发明利用YOLOv4深度学习网络模型进行指针图像的提取，提高了拍摄的指针图像的清晰度，又使用了改进的霍夫算法使得对于指针角度的判断更为精准，可准确读取仪表读数。
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公开(公告)号：CN112233133A
公开(公告)日：2021-01-15
申请号：CN202011179556.3
申请日：2020-10-29
申请人： 上海电力大学 , 宝山钢铁股份有限公司
摘要： 本发明涉及一种基于OTSU和区域生长法的电厂高温管道缺陷检测与分割方法，包括以下步骤：获取原始红外图像并灰度化，通过改进二维OTSU预分割提取出管道区域；通过管道区域的灰度分布直方图，找出管道正常温度对应的灰度范围；通过判断邻域灰度均值最大值是否超出正常灰度范围，完成多缺陷种子点的自动检测和定位；将根据已生长区域的灰度均值和标准差调整的自适应阈值作为生长准则，以基于Prewitt算子计算的梯度幅值阈值作为附加条件，实现缺陷区域的生长与提取。与现有技术相比，本发明具有可靠性和准确性高、实时性好的优点，能够满足应用需求。
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公开(公告)号：CN111900725A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010682354.4
申请日：2020-07-15
摘要： 本发明涉及一种电动汽车充电站与光伏发电站的协同互动方法和系统，方法包括：获取区域内各光伏发电站、用户用电端和接入电动汽车充电站的电动汽车的节点功率信息；根据获取的信息建立电动汽车-光伏发电协同互动动态规划模型，所述的电动汽车-光伏发电协同互动动态规划模型包括实现区域内能源系统负荷方差最小的目标函数和对应的约束条件；通过基于杂交的粒子群优化算法对电动汽车-光伏发电协同互动动态规划模型进行求解；根据求得的最优解制定区域能源系统内的能源协同互动策略。与现有技术相比，本发明实现了光伏发电站和电动汽车充电站的能量协同互动，确保区域能源系统的运行稳定，同时兼顾环保效益。
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公开(公告)号：CN110943538A
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201911233468.4
申请日：2019-12-05
IPC分类号： H02J13/00
摘要： 本发明涉及一种基于嵌入式ARM的泛电力物联网智能电量终端，其电流互感器和电压互感器分别并接于输电线路的一侧，然后与测控模块连接、测控模块、有线通信模块、控制模块及显示模块依次连接，无线通信模块将控制模块与分析处理模块连接，并进行数据的上载和下载，测控模块、有线通信模块、无线通信模块、控制模块各由一块ARM芯片做为主控。与现有技术相比，本发明具有低成本、低功耗、抗干扰性性能好等优点，避免了传统电力设备监测线路耗能多、故障查找困难等缺点，有效提高电力设备的有效运行。
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公开(公告)号：CN111158239B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010021684.9
申请日：2020-01-09
申请人： 上海电力大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明提供了一种基于关联规则算法与神经网络的制粉系统性能优化方法，属于信息控制技术领域。本发明的步骤包括：S1，根据制粉系统的历史数据，建立制粉系统数据库；S2，筛选稳定运行参数；S3，通过有监督自组织神经网络对所述制粉系统数据库中历史数据进行工况聚类；S4，数据离散化、纬度约束和样本压缩；S5，基于改进关联规则算法挖掘每一工况簇的运行优化参数；S6，运行工况的判定与归类；S7，累积新工况数据到一定程度再次挖掘。本发明具有节省计算资源，关联规则算法的运行效率和性能得到提升的优点，还使数据挖掘更具有针对性，消减冗余项，提高挖掘效率。
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公开(公告)号：CN113836802A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202111068061.8
申请日：2021-09-13
申请人： 上海工业自动化仪表研究院有限公司 , 上海电力大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06K9/62 , G06N20/10 , G06F111/10
摘要： 本发明涉及一种基于MFO‑SVM的燃气轮机传感器故障诊断方法，首先利用EMD方法将传感器故障信号进行分解，得到故障特征向量；接着针对SVM参数选取会影响分类性能的问题，利用MFO算法对SVM的参数进行优化，建立MFO‑SVM故障诊断模型；最后将传感器故障特征向量输入到MFO‑SVM诊断模型对模型进行训练，得到用于传感器故障诊断的模型，能够快速的、准确的识别燃气轮机控制系统传感器故障类型，及时进行维修和保护，降低燃气轮机控制系统传感器故障带来的经济损失，使燃气轮机能够可靠安全的运行。
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