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公开(公告)号：CN111650204B
公开(公告)日：2023-05-12
申请号：CN202010393940.7
申请日：2020-05-11
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
IPC分类号： G01N21/88
摘要： 本发明公开了基于级联目标检测的输电线路金具缺陷检测方法及系统，包括：使用训练好的第一目标检测模型，对输电线路图像进行连接区域检测，将检测到的连接区域切割出来；将面积大小满足预设条件的n个连接区域作为待识别图像；使用训练好的第二目标检测模型，对待识别图像进行细小金具缺陷检测，获取到待识别图像上细小金具缺陷的坐标；根据待识别图像的坐标与原图坐标的映射关系，将细小金具缺陷在原图进行显示，本发明对于输电线路细小金具的小目标的识别检测，采用了级联目标检测算法深度卷积神经网络，先对输电线路图像中连接区域进行识别，再对连接区域识别细小金具的缺陷情况，显著提升细小金具缺陷检测精度。
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公开(公告)号：CN114171057A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111466590.3
申请日：2021-12-03
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
发明人： 吴立刚 , 孙飞 , 何安明 , 范叶平 , 廖逍 , 王维佳 , 王康 , 卢大玮 , 白景坡 , 孔伟伟 , 汪春燕 , 汪舒 , 卞军胜 , 刘传宝 , 马广阔 , 鲍振铎 , 许牧晨 , 尚守卫
摘要： 本发明公开了一种基于声纹的变压器事件检测方法及系统，该方法包括：基于待检测变压器音频数据进行分片并获取音频帧；基于音频帧数据输入预设声音事件识别模型获取所述待检测变压器音频数据中存在每类声音事件的概率，所述预设声音事件识别模型的输出为二维矩阵，其中矩阵的第i行第j列的数值表征第j帧音频数据中存在第i类变压器事件的概率值；在输出矩阵的矩阵元素数值大于所述矩阵元素所表征的变压器事件的预设阈值时，确定所述矩阵元素所表征的音频帧中存在所述矩阵元素所表征的变压器事件。本发明对每类声音事件存在的概率进行预测，可以同时确定代检测音频数据中存在的多个不同类别的声音事件。
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公开(公告)号：CN114121025A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111404981.2
申请日：2021-11-24
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司 , 安徽继远软件有限公司
摘要： 本申请提供一种面向变电站设备的声纹故障智能检测方法及装置，在获取待检测的声纹信号后，对所述待检测的声纹信号进行声纹特征提取，得到所述待检测的声纹信号对应的特征向量；将所述特征向量作为输入参数，输入至预设声纹识别模型，得到所述待检测的声纹信号对应的工况标签，所述预设声纹识别模型通过基于声纹特征分析网络进行基于迁移学习的模型训练，建立不同工况下变电站设备的声纹识别模型；利用余弦相似度度量算法公式将所述工况标签与目标模板输出进行相似性比较，以实现变电站设备的声纹故障智能检测。通过本申请可以有效提升变电站设备的声纹故障检测效率，降低人工巡检成本，从而全面提升变电站设备巡检的智能化水平。
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公开(公告)号：CN114171058A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111467440.4
申请日：2021-12-03
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
发明人： 孙飞 , 何安明 , 范叶平 , 吴立刚 , 王维佳 , 王康 , 廖逍 , 卢大玮 , 白景坡 , 孔伟伟 , 卞军胜 , 汪春燕 , 汪舒 , 刘传宝 , 马广阔 , 鲍振铎 , 桑培帅 , 张勇
摘要： 本发明公开了一种基于声纹的变压器运行状态监测方法及系统，包括：S100，获取变压器的原始音频数据；S200，根据变压器采集的原始音频数据的音质，确定是否需要对采集原始音频数据的音质进行修正；S300，如需要，基于原始音频数据的最值进行修正，以获取有效的原始音频数据；通过设置第一、二预设值，对变压器采集的原始音频数据进行音质划分，以确保变压器能够采集有效的原始音频数据，以便于在进行后续的进一步分析过程中，能够大幅度筛选干扰项，减少分析过程的计算量。
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公开(公告)号：CN111650204A
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN202010393940.7
申请日：2020-05-11
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
IPC分类号： G01N21/88
摘要： 本发明公开了基于级联目标检测的输电线路金具缺陷检测方法及系统，包括：使用训练好的第一目标检测模型，对输电线路图像进行连接区域检测，将检测到的连接区域切割出来；将面积大小满足预设条件的n个连接区域作为待识别图像；使用训练好的第二目标检测模型，对待识别图像进行细小金具缺陷检测，获取到待识别图像上细小金具缺陷的坐标；根据待识别图像的坐标与原图坐标的映射关系，将细小金具缺陷在原图进行显示，本发明对于输电线路细小金具的小目标的识别检测，采用了级联目标检测算法深度卷积神经网络，先对输电线路图像中连接区域进行识别，再对连接区域识别细小金具的缺陷情况，显著提升细小金具缺陷检测精度。
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公开(公告)号：CN117408507A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311211697.2
申请日：2023-09-19
申请人： 福建亿榕信息技术有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网甘肃省电力公司白银供电公司
IPC分类号： G06Q10/0635 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要： 本发明涉及一种基于多模态知识图谱的作业安全风险识别方法，包括以下步骤：获取多种模态的电力现场作业数据并进行预处理；构建多模态知识图谱的Schema；对不同模态的电力现场作业数据分别进行知识抽取，得到电力现场作业数据的标签；对不同模态的电力现场作业数据的标签进行融合；通过融合后的标签和Schema进行知识存储，得到多模态电力现场作业风险认知图谱；对多模态电力现场作业风险认知图谱进行推理；通过多模态电力现场作业风险认知图谱进行辅助决策。本发明通过构建多模态电力现场作业风险认知图谱，解决电力现场作业多源数据离散化、异构化难以高效利用问题，提升作业风险研判的全面性、时效性与准确性，为现场作业安全管控决策提供支撑。
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公开(公告)号：CN117035100A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311159826.8
申请日：2023-09-08
申请人： 国网智能电网研究院有限公司 , 国网信息通信产业集团有限公司 , 国网甘肃省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及故障推理技术领域，公开了一种基于电网故障知识图谱的推理方法、装置、设备及介质，该方法包括：对基于电网故障的知识图谱进行特征提取，获取图谱特征信息；基于问题向量和图谱特征信息，获取目标头实体和候选集，候选集包括若干候选尾实体；根据图谱特征信息获取候选尾实体和目标头实体之间的最短路径；结合最短路径和问题向量获得路径特征向量；根据问题向量和路径特征向量获取候选尾实体的评分。本发明综合考虑问题向量和路径特征向量，能够更全面的利用各种特征信息，更精准的预测实体并回答问题。
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公开(公告)号：CN109765462A
公开(公告)日：2019-05-17
申请号：CN201910165020.7
申请日：2019-03-05
申请人： 国家电网有限公司 , 国网河北省电力有限公司信息通信分公司 , 国网信息通信产业集团有限公司
IPC分类号： G01R31/08
摘要： 本发明适用于图像识别技术领域，提供了一种输电线路的故障检测方法、装置和终端设备。该方法包括：获取包括故障信息的输电线路巡检图像集，并对所述输电线路巡检图像集进行故障信息标注得到故障数据集；建立快速区域卷积神经网络Faster-RCNN模型，并根据所述Faster-RCNN模型对所述故障数据集进行特征提取得到训练后的Faster-RCNN模型；将采集的输电线路巡检图像输入到所述训练后的Faster-RCNN模型检测输电线路故障。本发明能够提高无人机巡检实时性，减少故障误判和漏判问题，提升故障诊断的准确性，在提升巡检诊断效率的同时节省了大量人力物力。
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公开(公告)号：CN117743582A
公开(公告)日：2024-03-22
申请号：CN202311849293.6
申请日：2023-12-29
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司 , 西安交通大学
摘要： 本发明公开了一种基于文本聚类的配电网运检数据筛选方法，该方法通过应用自然语言处理和机器学习中的文本聚类算法，采用改进的TF‑IDF方法生成语义特征向量，基于层次聚类思想构建聚类特征树，实现配电网运检文本数据的聚类分组，从而对大量配电网运检数据进行快速有效的筛选，为配电网运行状态监测提供支持。
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公开(公告)号：CN115270860A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210842002.X
申请日：2022-07-18
申请人： 国网信息通信产业集团有限公司
摘要： 本发明提供一种变压器异常诊断方法、系统及诊断设备，涉及变压器异常诊断技术领域，使用对比学习从变压器运行声纹和振动数据中得到学习多模态特征表示，再将提取到的短时特征通过自编码器，得到两类数据的特征向量；即声纹信号与振动信号；对学习到的声纹信号与振动信号，使用自编码器进行特征融合，并通过提取到的短时特征通过自编码器，得到声纹振动融合特征向量；将声纹振动融合特征向量输入LSTM分类网络，输出得到变压器的异常分类结果。方法基于声纹振动信号多模态特征融合技术，将变压器运行声音信号与振动信号特征相结合，显著降低环境噪声干扰的影响，从而有效提高变压器异常识别的准确率。
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