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公开(公告)号：CN109087344B
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN201810793654.2
申请日：2018-07-18
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司 , 华雁智能科技(集团)股份有限公司
Abstract: 本发明实施例提供一种三维重建中的图像选择方法及装置。所述方法包括：获取三维重建中的标定图像集合、三维点集合；根据所述三维点集合，从所述标定集合中选取一个子集作为参考图像集合，所述参考图像集合中的各参考图像对应的三维点的并集覆盖所述三维重建对应的场景的三维点；将所述参考图像集合作为所述三维重建中图像选择的结果。本发明实施例通过选择标定图像集合中的一个子集作为参考图像集去计算深度图，不同于传统的基于深度图融合的算法给标定图像集合中的每张图像计算深度图，减少了深度图计算中图像的数量，提高了深度图计算的效率，进一步提高了三维重建的计算效率。
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公开(公告)号：CN119886523A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202411797013.6
申请日：2024-12-09
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/067 , G06Q50/06 , G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及碳排放监测技术领域，具体是一种基于“电‑碳计算”模型的宏观碳排放监测模型。“电‑碳计算”模型是将历史电量、GDP、清洁能源占比数据与能源消费、工业产量数据进行训练，通过构建回归分析模型计算碳排放，包括两大步骤：(1)以电算能；(2)以能算碳。本发明通过训练历史电量、GDP、清洁能源占比等数据与能源消费、工业产量数据的关联关系，构建回归分析模型，实现以电算能和以能算碳两大步骤，快速准确计算碳排放量。模型已在四川省碳排放监测分析服务平台中应用，验证了其稳定性、可靠性和适应性。此外，模型还采用最小误差优化算法、线性回归算法和拉格朗日法进行影响因素分解和优化问题求解，提高了计算精度。
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公开(公告)号：CN118691036A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410884380.3
申请日：2024-07-03
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司 , 国网四川省电力公司
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/092 , G06N3/126
Abstract: 本发明公开了一种综合电力供热系统的电热协同调度优化方法，首先，利用历史数据训练了两个代理模型，以模拟电力和热能流的计算过程；然后，将这两个代理模型嵌入到环境中，随机初始化动作网络和评价网络的参数，智能体根据环境做出动作决策，代理模型再根据状态和动作估计热电联产的热需求、各节点电压和输入功率，并用于估算DRL代理的奖励；通过与电力和热能代理模型的交互，代理可以发展出接近最优的调度策略，这样可以减轻对准确物理模型的依赖，并根据IEHS的最新状态提供实时决策。
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公开(公告)号：CN112396038A
公开(公告)日：2021-02-23
申请号：CN202011489217.5
申请日：2020-12-16
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的变电站异常智能识别方法及系统，包括：建立变电站异常数据库；对监控视频数据进行分析，获得变电站异常图像数据集；对变电站异常图像数据集中的每个图像进行标注，获得标注后的训练数据集；建立基于深度学习的变电站异常识别模型，基于训练数据集对模型进行训练，获得训练后的变电站异常识别模型；当变电站异常报警时，将异常报警时的监控图像输入变电站异常识别模型，模型输出结果完成变电站异常识别。本方法及系统能够高效准确的对变电站进行识别；本方法中的模型训练数据准确，能够保障模型识别准确，且训练数据质量高，计算量小。本方法中的清洁结构能够对镜片进行清洁，避免模型误识别。
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公开(公告)号：CN112565070A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011423069.7
申请日：2020-12-08
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC: H04L12/707 , H04L12/703 , H04L29/08 , G16Y10/35
Abstract: 本发明公开的适用于电力物联网的双通道异构传输方法和系统，充分利用现有业务多种通信体制覆盖的特点，通过双通道传输信息的副本，加强了电力通信网络架构信息传输的可靠性，提高了电力通信的抗毁性；发送端采用了速率匹配模块和多址接入模块实现多种业务数据在同一通信网络架构下传输，避免电力物联网的通信网络的重复建设；发送端采用Alamouti编码方案，对应在接收端设计了最优信噪比合并信号处理方式；Alamouti编码方案使得双通道的数据具有一定编码冗余，提高双通道传输信息的可靠性；最优信噪比合并信号处理方式进一步利用双通道信道的质量差异，使得接收端的信号信噪比达到最优。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108573233A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201810347349.0
申请日：2018-04-18
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司 , 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种投入少、维护成本低、准确性和实时性高的基于图像处理技术的电网陶瓷绝缘子识别方法，包括如下步骤：S1、获取电网图像数据；S2、进行标准化处理；S3、进行训练，生成并保存目标识别模型和初始识别结果；S4、获取二次识别结果；S5、计算初始识别结果和二次识别结果的交并比；S6、判断是否达到设定阈值，若是则当前陶瓷绝缘子为异常设备，并进入步骤S7，若否则结束；S7、反馈异常设备的异常信息。本发明解决了传统巡检方式存在的人力和物力投入大、准确性和实时性低的问题，避免了严重事故的发生，保证电力系统安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN105207822A
公开(公告)日：2015-12-30
申请号：CN201510661190.6
申请日：2015-10-14
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司 , 国家电网公司
IPC: H04L12/24
CPC classification number: H04L41/0604 , H04L41/0631
Abstract: 本申请提供一种电力通信设备的告警信息处理方法及装置，其中方法包括：从通信网络中采集原始告警信息，并确定与原始告警信息相应的网络配置数据；将原始告警信息进行格式统一，生成统一格式的原始告警信息；对统一格式的原始告警信息中重复告警信息和频闪告警信息进行过滤；将所述过滤后的告警信息和所述网络配置数据导入故障分析引擎；由所述故障分析引擎调取预置的故障分析规则库，通过所述故障分析规则库和所述网络配置数据，从所述过滤后的告警信息中分析出与指定故障类型相应的根告警信息；展现所述根告警信息及所述指定故障类型。本申请可从海量告警中分析出与指定的故障类型相应的根告警信息，使得维护人员从众多的告警信息中解脱出来。
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公开(公告)号：CN112396038B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202011489217.5
申请日：2020-12-16
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司
IPC: G06V20/40 , G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/776 , B08B3/02 , B08B1/00 , B08B1/02
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的变电站异常智能识别方法及系统，包括：建立变电站异常数据库；对监控视频数据进行分析，获得变电站异常图像数据集；对变电站异常图像数据集中的每个图像进行标注，获得标注后的训练数据集；建立基于深度学习的变电站异常识别模型，基于训练数据集对模型进行训练，获得训练后的变电站异常识别模型；当变电站异常报警时，将异常报警时的监控图像输入变电站异常识别模型，模型输出结果完成变电站异常识别。本方法及系统能够高效准确的对变电站进行识别；本方法中的模型训练数据准确，能够保障模型识别准确，且训练数据质量高，计算量小。本方法中的清洁结构能够对镜片进行清洁，避免模型误识别。
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公开(公告)号：CN118628121A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410616190.3
申请日：2024-05-17
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司 , 国网四川省电力公司
IPC: G06Q30/018 , G06N3/0442 , G06N3/0499 , G06N3/082 , G06F17/14
Abstract: 本发明公开一种短期碳排放预测方法、设备、计算机可读存储介质及产品，涉及电力行业碳排放预测领域，方法包括获取电力碳排放的原始数据；对电力碳排放的原始数据进行预处理，得到电力碳排放的时间序列；利用电力碳排放的时间序列对短期碳排放预测模型进行训练；短期碳排放预测模型包括：并联的门控循环GRU模块和快速傅里叶变换FFT模块及一个全连接层；门控循环GRU模块提取电力碳排放的时间序列的时域特征；快速傅里叶变换FFT模块提取电力碳排放的时间序列的频域特征；利用训练后的短期碳排放预测模型对待预测的电力碳排放的原始数据进行预测，本发明能够在保证预测结果准确性的基础上，实现电力行业分钟级的碳排放预测。
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公开(公告)号：CN106770652A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611095735.2
申请日：2016-12-02
Applicant: 国网四川省电力公司信息通信公司 , 国家电网公司
CPC classification number: G01N29/04 , G01N29/44 , G01N29/4454
Abstract: 本发明公开了基于声波特征的高压变压器健康状态监测装置及监测方法，本发明基于声波特征的高压变压器健康状态监测装置，所述监测装置包括安装在变压器本体外围的非接触式声波信号采集器，非接触式声波信号采集器通过声波过滤器连接有信号分析装置、声波特征数据库，声波特征数据库还与信号分析装置连接。本发明监测方法通过监测变压器声学特征的变化，反映并跟踪变压器健康状态的微小变化，突出监测的是声波特征的时间跳变点，而对声波特征时间缓变点予以过滤，声波特征时间跳变点从概率上说更能反映变压器的异常行为，适时地发出预警信号，可以更准确地把握变压器的健康指数。
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