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公开(公告)号：CN115760792A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211467204.7
申请日：2022-11-22
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司 , 三峡大学 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种高压电缆附件安装关键环节的质量缺陷检验方法及装置。其中，方法包括：采用SIFT算法对从多个图像采集装置接收的多个电缆分段图像进行拼接，生成总电缆图像，其中多个图像采集装置预先设置在110kV及以上电压等级的电缆附件安装区域内多个交联电缆处；利用RGB三色分离的边缘检测方法，将总电缆图像进行分割，提取多个电缆部件的多个部件图像；分别提取多个部件图像的缺陷边缘点图像，并对缺陷边缘点图像中的点进行函数拟合，确定多个电缆部件的多个拟合函数；将多个电缆部件的多个拟合函数分别与预先设置的不同电缆部件的函数范围阈值进行比较，确定多个电缆部件是否存在缺陷。
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公开(公告)号：CN117934501A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311775795.9
申请日：2023-12-21
申请人： 三峡大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司
摘要： 本发明公开了一种基于显著性的部件分割方法，通过显著性算法生成显著图，经过预分割后将其变为二值图，之后采用形态学处理的方法，去除小面积区域，保留完整目标区域，最后筛选有效面积区域的二值图，通过反变换从原图中分割出不同部件，参考图像与第一预拼接部分构建预拼接虚影，利用预拼接虚影对第二预拼接部分进行调整，以进行最后的拼接，可以准确地进行拼接尺寸的调整以及部位的对应，避免拼接分割过程中出现分割不完整、不准确的错误或拼接痕迹明显的问题。
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公开(公告)号：CN117911332A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311784604.5
申请日：2023-12-21
申请人： 三峡大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司
摘要： 本发明公开了一种压接管毛刺识别方法，通过对电缆中间接头的分段拍摄并拼接，可以避免图像不清晰的问题，同时先识别各部位的部位坐标集，再对每个部位坐标集进行缺陷特征的识别，能够准确判断出缺陷类型；通过对波峰和波谷的选择，能够减少处理的数据量，直观突出主要信息。将除波峰及波谷的周边范围之外的像素灰度值置零后，所得到的画面中只存在少量的点，通过判断出多余的波峰和波谷，可知缺陷所在位置，还原这些区域的灰度值后再进行提取，可以大幅减少其他不必要像素的识别量，在过滤掉干扰因素的情况下，既提高了识别准确率，也提高了识别效率。
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公开(公告)号：CN116908314A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202311152777.5
申请日：2023-09-08
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC分类号： G01N29/44
摘要： 本发明公开了一种用于电缆附件铅封缺陷的超声波检测方法及系统，属于电力电缆无损检测技术领域。本发明首先利用与铅封表面相耦合的超声波检测装置采集并生成各种缺陷类型的铅封缺陷图像数据，之后基于采集的铅封缺陷图像数据对卷积神经网络进行训练和测试，获得符合精度要求和准确度的卷积神经网络模型，该模型不仅可以有效检测出电缆附件内部缺陷和铅封与铝护套之间的层间缺陷，还可以在两种缺陷同时存在时实现缺陷检出。最后，将目标铅封缺陷图像输入训练好的卷积神经网络模型，准确地输出目标电缆附件的铅封缺陷类型，从而可以明显提高电缆附件铅封缺陷的检测精度和准确度。进而解决了现有的铅封缺陷检测方法存在检测准确率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN118425303A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410391547.2
申请日：2024-04-02
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司
摘要： 本发明公开了一种高压电缆线路附属设施微裂纹缺陷感知识别系统及方法，属于工业无损检测技术领域。本发明系统，包括：超声激励信号发生单元用于发出超声激励信号，基于所述超声激励信号，对高压电缆线路附属设施进行微裂纹缺陷检测；超声响应信息接收单元接收所述微裂纹缺陷检测的响应信号；信号采样单元用于对所述响应信号进行采样；信号放大单元用于对采样的响应信号进行放大，并将放大后的采样信号作为测量结果上传至信号处理单元；信号处理单元用于对测量结果进行计算，得到标准数据，将标准数据与参考基准进行比较，感知识别所述高压电缆线路附属设施的微裂纹缺陷。本发明能够有效的感知识别高压电缆线路附属设施的微裂纹缺陷。
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公开(公告)号：CN118297267A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410367775.6
申请日：2024-03-28
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司
发明人： 夏荣 , 赵洋 , 欧阳本红 , 袁建军 , 刘青 , 尚彤 , 王昱力 , 尚英强 , 李文杰 , 郭甜 , 刘松华 , 林一轩 , 刘宗喜 , 黄凯文 , 赵鹏 , 邓显波 , 王格 , 戴梦迪
IPC分类号： G06Q10/063 , G06F18/24 , G06Q50/06 , G06F17/10
摘要： 本发明公开了一种用于评价高压电缆系统状态的方法及系统，属于电力电缆及通道运维保障技术领域。本发明方法，包括：确定所述目标线路的评价要素；建立变异系数评价模型，基于所述边缘物联代理终端获取目标线路的监测数据，将所述监测数据带入所述变异系数评价模型，并对所述变异系数评价模型求解，以获取到每个评价指标的权重；基于所述每个评价指标的权重，确定目标线路状态的评价结果，并根据所述评价结果，确定对于目标线路状态的评价等级，基于所述评价等级，确定高压电缆系统状态的状态等级。本发明通过使用数学模型及边缘物联代理终端感知监测数据，能够有效的，准确的确定高压电缆系统状态的状态等级。
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公开(公告)号：CN118296350A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410359942.2
申请日：2024-03-27
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网北京市电力公司
IPC分类号： G06F18/213 , G06F18/24 , G06F17/18
摘要： 本发明公开了一种获取高压电缆线路边缘感知终端监测数据的方法及方法，属于电力电缆及通道运维保障技术领域。本发明方法，包括：提取出初始状态感知监测数据中的异常数据特征，基于所述异常数据特征，建立的分类标准；基于所述辅助特征向量及分类标准，确定所述初始状态感知监测数据中异常数据的异常变化范围和异常变化率；基于所述异常变化范围、异常变化率以及典型异常数据样本，筛选出所述初始状态感知监测数据中的无效异常数据，得到高压电缆线路边缘感知终端的状态感知监测数据。本发明通过确定异常变化范围和异常变化率，对状态感知监测数据的无效异常数据进行筛选，提升了高压电缆线路边缘感知终端的状态监测数据的质量。
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公开(公告)号：CN118879154A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410956929.5
申请日：2024-07-17
申请人： 国网山东省电力公司烟台供电公司 , 中国电力科学研究院有限公司
发明人： 刘宗喜 , 欧阳本红 , 王昱力 , 黄锐 , 康凯 , 赵鑫 , 邵华强 , 戴梦迪 , 夏荣 , 邓显波 , 刘松华 , 李文杰 , 黄凯文 , 赵鹏 , 王格 , 袁建军 , 李彦澄 , 李刚 , 王军波 , 刘洋 , 章红军
IPC分类号： C09D163/00 , C09D5/24
摘要： 本发明属于电缆导电材料制备领域，具体涉及一种海缆铠装用铝带自修复导电涂层的制备方法。本发明采用微流控技术，通过调节内芯溶液浓度并采用pH响应材料包裹，获得离子开关导电纤维，用导电剂收集；在导电剂中加入导电填料、固化剂、消泡剂混合搅拌，得到浸渍液；对铝带进行表面醇洗、酸洗处理，再于螯合剂反应，得到表面螯合处理的铝带；依次经浸渍、固化处理，得到高电导率自修复铝带涂层。
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公开(公告)号：CN118191508A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410320757.2
申请日：2024-03-20
申请人： 中国电力科学研究院有限公司
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明公开了一种基于阻抗谱的高压电缆线路老化状态诊断方法及系统，包括：分别获取正常电缆的第一阻抗谱和待测电缆的第二阻抗谱；基于所述第一阻抗谱获取第一本征传播率，基于所述第二阻抗谱获取第二本征传播率；判断所述第二阻抗谱中谐振峰的单调下降趋势是否与所述第一阻抗谱一致，获取第一判断结果；当所述第一判断结果指示一致时，判断所述第二阻抗谱的相位角振荡幅度是否为单调递减，获取第二判断结果；当所述第二判断结果指示非单调递减时，计算所述第一本征传播率和第二本征传播率的差值；若所述差值小于等于预设偏差阈值，则确定所述待测电缆的老化状态为未老化。本发明能够实现非破坏性的、有效的高压电缆老化状态诊断。
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公开(公告)号：CN117932397A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311768966.5
申请日：2023-12-21
申请人： 中国电力科学研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/21 , G06N3/0442 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于多参量联合推演的电缆状态量预测方法及装置，该方法包括：对不同电缆在线监测节点的多个状态量分别以一定的采样周期进行采样，得到状态量数据集，并按照预设的规则对状态量数据集进行预处理；采用Spearman相关系数的降维算法，对预处理后的状态量数据集进行降维处理，并按照预设的比例将降维处理后的状态量数据集划分为训练集和测试集；利用训练集对预设的GRU网络进行训练，利用测试集对训练后的GRU网络进行测试，直至GRU网络的精度满足要求，得到电缆状态量预测模型；利用电缆状态量预测模型对待预测电缆的目标状态量进行预测。
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