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公开(公告)号：CN117593280A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311649143.0
申请日：2023-12-04
Applicant: 国家电网有限公司信息通信分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国网江西省电力有限公司信息通信分公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本申请公开了一种图像质量评估模型训练方法、装置及存储介质，涉及计算机技术领域，用于提升模型的泛化性能。该方法包括：对N个第一样本图像进行多次图像劣化增强，得到M个第一劣化增强图像；基于M个第一劣化增强图像，得到对比样本集合，对比样本集合包括一对正样本对和多对负样本对；对E个第二样本图像进行一次或多次图像劣化增强，得到F个第二劣化增强图像；基于F个第二劣化增强图像和E个第二样本图像，得到序列样本集合，序列样本集合包括E个样本序列，一个样本序列对应一个第二样本图像；基于对比样本集合和序列样本集合，对图像质量评估模型中的特征提取模块进行联合训练，得到训练后的图像质量评估模型。
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公开(公告)号：CN119275997A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411301593.5
申请日：2024-09-18
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: H02J13/00 , G01R31/62 , G01D21/02 , G06F18/2415
Abstract: 本申请涉及换流变压器运维技术领域，公开一种基于在线监测数据异常的换流变压器运维方法及系统，所述方法包括：获取换流变压器在线监测数据，在线监测数据包括油色谱气体数据和在线传感器获得的监测数据；使用油色谱气体数据进行预判，在油色谱异常情况下结合在线传感器的监测数据评价变压器运行状态；根据获得的评价结果，确定不同运行状态下油色谱异常的换流变压器运维策略。本申请能够更全面地评估换流变压器运行状态，并对换流变压器在油色谱异常情况下的运维策略进行了优化和改进，能够提高对换流变压器运行状态的准确评估能力，从而有效预防潜在故障，提高设备安全稳定运行能力。
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公开(公告)号：CN118606647A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410694887.2
申请日：2024-05-31
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网天津市电力公司 , 国家电网有限公司
IPC: G06F18/20 , G06N3/0455 , G06N3/0895 , G06F30/20 , G06F123/02 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了变压器温度场预测模型的构建及温度场预测方法和系统，包括：获取变压器在不同仿真条件下的多个历史温度场数据；基于多个历史温度场数据的空间特征对网络模型进行自监督预训练得到预训练后的网络模型；基于多个历史温度场数据的时序特征对预训练后的网络模型进行训练得到变压器温度场预测模型；将多个历史时刻的实际温度场数据输入变压器温度场预测模型，得到下一时刻的预测温度场数据；本方案通过利用空间特征和时间特征先后对网络模型优化，实现了时间和空间信息的解耦，即网络训练时先优化空间特征方向再优化时间特征方向，不存在优化方向不明确的问题，降低了模型训练难度，有效提升了变压器温度场预测精度。
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公开(公告)号：CN118314432B
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410743370.8
申请日：2024-06-11
Applicant: 合肥工业大学 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
Abstract: 本发明公开了一种面向变电站多源立体巡视数据融合的目标检测方法及系统，方法包括以下步骤：单模态特征提取：对点云、可见光和红外模态数据分别通过点云、可见光和红外特征提取模块进行单模态特征提取；跨模态特征级联融合：基于两个交叉注意力模块以残差级联的方式逐步融合点云特征、可见光特征和红外特征，获取跨模态级联融合特征；三维目标检测：基于所述跨模态级联融合特征，通过目标检测模块预测目标类别和三维位置，并计算与标签间的损失进行优化。本发明通过两次交叉注意力级联融合点云和可见光、红外图像的特征，逐步将表观特征、温度特征向点云特征的补全，从而提升变电站三维目标检测的精度。
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公开(公告)号：CN118155024B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410585235.5
申请日：2024-05-13
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G06V10/774 , G06V10/30 , G06V10/34 , G06V10/72 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供大模型图像样本自动生成方法及系统，方法包括：采集电网设备的差异光谱图像数据，以作为原始数据，对原始数据进行形态学滤波操作、数据清洗操作以及数据整合操作，以得到模型训练输入数据；利用生成对抗网络GAN进行对抗操作，对模型训练输入图像数据进行训练，以进行样本生成以及样本评估操作，获取稀缺样本；将稀缺样本与实时采集图像混合，利用支持向量机进行标注处理，以构造适用泛化能力新数据集；利用迁移学习技术，在适用泛化能力新数据集上，对预训练ResNet模型进行训练、验证操作，以得到适用电网图像大模型。本发明解决了电网设备监测与诊断操作中存在样本稀缺，导致模型的监测诊断性能受有制约的技术问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118317110A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410743386.9
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: H04N19/60 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/52 , G06V10/56 , G06V10/60 , G06V10/80 , G06T5/20 , G06T5/50 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , H04N19/70 , H04N19/86
Abstract: 本发明公开了一种变电站信源信道联合编码增强图像传输方法，包括：搭建深度联合信源信道编解码模型，包括编解码本体模块，用于对图像进行编码与解码操作，非局部图卷积特征提取模块，用于对从编码后的特征图中提取特征；将深度联合信源信道编解码模型进行联合训练进行参数更新迭代，获取最优深度联合信源信道编解码模型；发送端将一张图像通过最优深度联合信源信道编解码模型传输，在接收端获取两种本征特征图，对两种本征特征图图像进行NSCT分解，并对分解后图像的高低频子带分别进行融合，将融合后的NSCT系数进行逆变换重构，得到最终的融合图像，本发明能够实现空天地设备在有强变化电磁噪声下对特高压变电站图像信息的有效传输。
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公开(公告)号：CN118314489A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410743404.3
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 , 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: 本发明公开了一种用于特高压变电站故障预警的图像预处理方法，包括：无人机根据最优特高压变电站巡检路径规划进行拍摄，获取设备图像；获取无人巡检系统拍摄的所有位置的图像集，并整理分类针对同一位置所摄的不同角度的图像序列，并对每个图像序列中的图像标定数据来源；以及每个图像序列中通过人工判读的方式，选取参考图像；对图像序列分别依次进行多尺度分解、细节增强图像和融合图像，获取融合图像序列，将所有融合图像序列和原始的图像集作为数据集；应用数据集训练获取最优双重注意力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；本发明对原图数据前提前进行清晰化预处理，提高后续故障检测的准确性。
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公开(公告)号：CN118314432A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410743370.8
申请日：2024-06-11
Applicant: 合肥工业大学 , 国网智能电网研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
Abstract: 本发明公开了一种面向变电站多源立体巡视数据融合的目标检测方法及系统，方法包括以下步骤：单模态特征提取：对点云、可见光和红外模态数据分别通过点云、可见光和红外特征提取模块进行单模态特征提取；跨模态特征级联融合：基于两个交叉注意力模块以残差级联的方式逐步融合点云特征、可见光特征和红外特征，获取跨模态级联融合特征；三维目标检测：基于所述跨模态级联融合特征，通过目标检测模块预测目标类别和三维位置，并计算与标签间的损失进行优化。本发明通过两次交叉注意力级联融合点云和可见光、红外图像的特征，逐步将表观特征、温度特征向点云特征的补全，从而提升变电站三维目标检测的精度。
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公开(公告)号：CN118310539A
公开(公告)日：2024-07-09
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，对无人机巡检路径巡优，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：CN117172365A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311125641.5
申请日：2023-09-01
Applicant: 国网智能电网研究院有限公司 , 国家电网有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/06 , G06Q10/0639 , G06N3/04
Abstract: 本发明涉及变压器技术领域，具体涉及变压器状态量预测方法、装置、计算机设备及存储介质。该方法包括：获取变压器状态量时间序列，对变压器状态量时间序列重构得到变压器状态量混沌相空间；采用Lyapunov指数预测方法对变压器状态量混沌相空间进行预测，得到第一候选值；采用Volterra级数预测方法对变压器状态量混沌相空间进行预测，得到第二候选值；根据第一候选值和第二候选值确定预测值。本实施例中，基于状态量在混沌相空间中自身的混沌特征进行预测，用相空间中状态量非线性时序变化规律替代欧氏空间中的时序变化规律，利用相空间预测方法仅依赖自身混沌特征且不依赖拟合模型和样本规模的优势实现对变压器状态量的准确预测。
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