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公开(公告)号：CN118644946A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410948920.X
申请日：2024-07-16
Applicant: 国网吉林省电力有限公司建设分公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明涉及变电站安全监测技术领域，本发明公开了一种基于图像识别的变电站火灾监测系统，包括：获取Q个电气设备的运行声音信号；基于运行声音信号判断是否存在异常前兆；预估异常前兆的结束时间，并将摄像装置持续对准异常设备在目标监测区域中的位置，以在结束时间前持续采集异常设备所在目标监测区域的实际监测场景图；根据实际监测场景图判断是否发生火灾；当发生火灾时，则根据异常信息和图像识别结果及时进行安全告警；本发明可避免不必要监控资源和计算资源的浪费，同时有利于提高识别结果准确度，并有利于降低火灾安全事件误报率。
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公开(公告)号：CN116595853A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310105034.6
申请日：2023-02-13
Applicant: 国网吉林省电力有限公司建设分公司 , 国电南瑞南京控制系统有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0442 , G06N3/04 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于残差收缩网络和长短期记忆网络的变电站设备寿命预测方法，包括以下步骤：(1)采用数字孪生技术和多物理场技术，获取数据；(2)融合多传感器数据，构建数据集；(3)对多数据集进行预处理并划分训练集、测试集和验证集；(4)构建结合残差收缩和长短期记忆网络的预测模型；(5)训练最佳预测模型；(6)测试模型；基于卷积神经网络的残差收缩网络能够针对数据集的噪声等级设置不同的阈值，可以很好的增强有效信息，减弱无效的噪声干扰信息；长短期记忆神经网络筛选出更能反映变电站设备在全寿命周期内退化过程的特征量，提取信号中隐藏的历史信息和未来信息，可以充分利用具有时间相关性的退化历史数据，得到变电站设备性能退化时的状态变化过程，提高了剩余寿命预测的精度。
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公开(公告)号：CN111582838B
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202010429177.9
申请日：2020-05-20
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于SCD文件的变电站典型信息表提取方法，用于新建智能变电站自动化过程调试，提高现场工作效率。由于SCD文件包含了变电站内所有二次设备的IED模型，IED模型根据变电站配置描述语言SCL进行建模，而SCL文件结构中已经分级进行了数据结构定义，故根据此文件结构特点，本发明以不同数据属性的短地址关键字对间隔、IED及数据描述进行提取、优化合并形成规范的信号名称，并按信号类型标准进行分类组合生成标准信息表文件。本发明通过读取SCD文件，实现一键提取变电站信息表，以减少智能变电站现场调试工作量。
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公开(公告)号：CN111582838A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010429177.9
申请日：2020-05-20
Applicant: 国电南瑞南京控制系统有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于SCD文件的变电站典型信息表提取方法，用于新建智能变电站自动化过程调试，提高现场工作效率。由于SCD文件包含了变电站内所有二次设备的IED模型，IED模型根据变电站配置描述语言SCL进行建模，而SCL文件结构中已经分级进行了数据结构定义，故根据此文件结构特点，本发明以不同数据属性的短地址关键字对间隔、IED及数据描述进行提取、优化合并形成规范的信号名称，并按信号类型标准进行分类组合生成标准信息表文件。本发明通过读取SCD文件，实现一键提取变电站信息表，以减少智能变电站现场调试工作量。
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