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公开(公告)号：CN112697798A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011438211.5
申请日：2020-12-07
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司 , 华北电力科学研究院有限责任公司
摘要： 本发明提供一种面向红外图像的变电设备电流致热型缺陷的诊断方法和装置，其核心是利用预设的网络模型识别红外图像中电力设备、部位区域、三相区域；计算识别到的归属于同一三相区域的电力设备和部位的最高温度以及相对温差；采用预设的缺陷诊断标准基于电力设备、部位区域的最高温及相对温差综合确定设备是否存在电流致热型缺陷，经试验发现，该方法对于电流较小的设备发生电流致热型缺陷时也具有较高的准确率，极大地提升了变电设备红外图像的故障检测效率。
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公开(公告)号：CN112697798B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202011438211.5
申请日：2020-12-07
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司 , 华北电力科学研究院有限责任公司
摘要： 本发明提供一种面向红外图像的变电设备电流致热型缺陷的诊断方法和装置，其核心是利用预设的网络模型识别红外图像中电力设备、部位区域、三相区域；计算识别到的归属于同一三相区域的电力设备和部位的最高温度以及相对温差；采用预设的缺陷诊断标准基于电力设备、部位区域的最高温及相对温差综合确定设备是否存在电流致热型缺陷，经试验发现，该方法对于电流较小的设备发生电流致热型缺陷时也具有较高的准确率，极大地提升了变电设备红外图像的故障检测效率。
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公开(公告)号：CN111986172A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010833710.8
申请日：2020-08-18
申请人： 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请实施例提供一种面向电力设备的红外图像故障检测方法及装置，所述方法包括：获取电力设备的待检测红外图像，并将所述待检测红外图像输入至经预先训练的目标检测模型，得到所述待检测红外图像中的电力设备类型及电力设备位置信息；利用颜色识别技术识别所述待检测红外图像的故障区域；将所述电力设备类型及所述电力设备位置信息与对应的所述故障区域进行融合，获得电力设备的故障位置；本申请有效地解决了人工巡检效率低及工作量大的问题，实现了电力设备电流致热型故障的自动化检测及精准定位，极大地提升了电力设备红外图像的故障检测效率。
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公开(公告)号：CN111986172B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202010833710.8
申请日：2020-08-18
申请人： 华北电力科学研究院有限责任公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/11 , G06T7/90 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06V10/56
摘要： 本申请实施例提供一种面向电力设备的红外图像故障检测方法及装置，所述方法包括：获取电力设备的待检测红外图像，并将所述待检测红外图像输入至经预先训练的目标检测模型，得到所述待检测红外图像中的电力设备类型及电力设备位置信息；利用颜色识别技术识别所述待检测红外图像的故障区域；将所述电力设备类型及所述电力设备位置信息与对应的所述故障区域进行融合，获得电力设备的故障位置；本申请有效地解决了人工巡检效率低及工作量大的问题，实现了电力设备电流致热型故障的自动化检测及精准定位，极大地提升了电力设备红外图像的故障检测效率。
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公开(公告)号：CN115293488A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210700357.5
申请日：2022-06-20
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司
IPC分类号： G06Q10/06 , G06Q50/06 , G06N20/00 , H04L67/10 , H04L9/00 , G16Y10/35 , G16Y40/20 , G16Y40/50
摘要： 本发明提供一种电力物联网的数据安全共享决策方法、系统及服务器，涉及电力物联网技术领域，准备训练模型所需要的基础电力物联网数据，在本地域内将智能电表等电力物联网设备的隐私数据统一收集，对数据进行清理和增强，生成可用于训练的标准数据。进行数据的安全共享及模型训练，将中央服务器下发的从成熟模型迁移来的参数部分冻结，进行本地化的模型训练，将本地客户端训练时产生的中间数据进行安全共享，再由中央服务器统一处理后下发，对现有需求进行决策分析，给出决策建议，输出的模型进行结果预测或分类，检索专家库决策意见后综合模型结果给出决策建议，保证跨区域数据的安全共享，为专业人员提供决策便利。
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公开(公告)号：CN114841293A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210776158.2
申请日：2022-07-04
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明提供一种面向电力物联网的多模态数据融合分析方法与系统，涉及电力数据分析技术领域，方法对收集的电力用户反馈的多模态数据样本进行完整性检查，创建包含N个样本的多模态数据集，对每个样本打上所属类别标签；对音频数据集进行预处理，得到对应的语谱图数据集，按照预设的比例划分训练集和验证集；构建分类模型，进行训练生成分类器；将测试集输入到单模态多分类模型中，计算各个单模态多分类器的误差，根据误差情况为各个单模态数据的概率矩阵分配融合权重；对待分析多模态数据预处理后，计算单模态数据的概率矩阵，将概率矩阵拼接成融合概率矩阵；并展示分析结果。本发明可以高效且有效的处理并分析多模态数据。
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公开(公告)号：CN113782057A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110875370.X
申请日：2021-07-30
申请人： 安徽继远软件有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了基于声纹分析的变压器状态实时监测方法及系统，包括：获取变压器在不同工作状态下的运行声纹数据并进行预处理，提取预处理后的声纹数据的短时时域和频域特征；对短时时域和频域特征进行特征筛选，得到主要声纹特征，将主要声纹特征输入到声纹神经网络中训练主要声纹特征分析模型，再将特定声纹特征输入主要声纹特征分析模型中训练特定声纹特征分析模型，根据变压器特定声纹特征分析模型对变压器的实时运行声纹数据进行分析，实现对变压器状态的实时监测，通过该方法降低了声纹特征分析的计算量，保留了区分度较高的声纹特征，简化了分析模型的训练过程，使得声纹特征分析更加高效准确。
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公开(公告)号：CN113159001B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202110579035.5
申请日：2021-05-26
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司
IPC分类号： G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明实施例提供了一种图像检测方法、系统、存储介质及电子设备。其中，方法包括：利用二值化后差分图像的像素值变化确定视频流中是否存在发生变化的图像，对于检测到发生变化的图像，提取发生变化时刻之前的第一预设时长的视频流；对于未检测到发生变化的图像，提取第一时间段的视频流中的第二时间段的视频流；将提取的视频流作为待检测视频流，将待检测视频流中的待检测图像输入训练好的目标检测模型，得到待检测图像异常信息。本发明相较于对视频流的全部图像进行检测，大大减少了图像检测时的计算量，节约了因算力消耗带来的成本。
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公开(公告)号：CN118245740A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410434698.1
申请日：2024-04-11
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司 , 西安交通大学
IPC分类号： G06F18/15 , G06F18/2431 , G06F18/25 , G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06N20/10 , G06F18/2411
摘要： 本发明公开了一种基于多模态数据融合的配电网电力设备识别方法，包括以下步骤：步骤1：文本数据特征提取，将文本数据转换为词嵌入的形式，使用正余弦位置编码作为嵌入，然后输入到Transformer模型中进行特征提取。步骤2：图像数据特征提取，对图像进行分块化等预处理，使用VIT模型进行特征提取。步骤3：多模态数据融合，使用相互注意力模块融合图像和文本数据，形成融合特征。步骤4：配电网电力设备识别，将融合特征输入最小二乘支持向量机分类器，实现配电网电力设备分类识别。提高了识别模型的表现，提升了识别准确性。
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公开(公告)号：CN113489654B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202110764128.5
申请日：2021-07-06
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司
IPC分类号： H04L47/125 , H04L45/02 , H04L41/12 , H04L41/147 , H04L43/0852 , G06N3/0499 , G06N3/092
摘要： 本申请提供了一种路由选择方法、装置、电子设备及存储介质，该方法中，在训练得到图神经网络模型的基础上，将所述目标网络拓扑结构、所述目标路由方案及所述目标网络流量输入到图神经网络模型，得到所述图神经网络模型输出的所述目标路由方案中每条链路中节点之间的网络延迟，保证能针对网络拓扑的改变和网络流量的波动进行网络延迟的准确预测，在此基础上，所述目标路由方案中每条链路中节点之间的网络延迟输入到深度强化学习网络模型，得到所述深度强化学习网络模型输出的每个所述节点作为每个下一跳节点的动作价值，实现实时根据网络延迟得到路由方案，提升路由性能的稳定(56)对比文件肖扬;吴家威;李鉴学;刘军.一种基于深度强化学习的动态路由算法.信息通信技术与政策.2020,(09),全文.
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