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公开(公告)号：CN118225840A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410318987.5
申请日：2024-03-20
摘要： 本发明公开了一种基于GCNet的红外图谱目标监测和故障诊断方法及系统，包括获取被监测目标设备的红外图像形成红外图普，方法包括：提取红外图谱中的温度数据，将温度数据进行LUT变换得到灰度图像；将灰度图像输入形状识别GCNet神经网络在灰度图像中提取目标设备的形状坐标；将目标设备的形状坐标输入组件识别GCNet神经网络在目标设备形状区域中提取目标设备各组件的Mask掩膜；获取目标设备各组件Mask掩膜区域的有效的温度数据；依据有效的温度数据根据目标设备各组件温度特征进行故障诊断。本发明通过人工智能图像识别技术解决现场复杂环境、实际作业中红外图谱中设备及部件识别难点，进而诊断分析变电站设备缺陷情况。
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公开(公告)号：CN118245749A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410318869.4
申请日：2024-03-20
摘要： 本发明公开了一种红外检测图谱温度数据解析方法，包括：获取一张针对被检测设备带有温度的红外图谱图像；使用Canvas工具将画布与图谱图像相对应进行编辑操作形成与图谱图像相对应、具有温度点坐标的画布；确定被检测设备在画布上的坐标区域；根据温度点坐标确定画布上不同温度范围区域，以及不同温度范围区域在被检测设备的位置，进而实现图谱温度数据解析；本发明通过解析图谱中的温度数据和canvas绘制图谱实现对图谱的实时编辑并获取特定位置的温度值，能够更好地辅助电力设备的维护和管理，解决了传统技术在获取特定位置温度值方面的不准确性问题，有效评估设备状态和进行故障诊断，提高了电力设备带电红外检测的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN115623177A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211320682.5
申请日：2022-10-26
摘要： 本发明公开了一种变电站巡检视频综合分析管理系统，涉及变电站巡检分析技术领域，解决了现有技术中变电站巡检视频处理分析没有统一标准的技术问题；本发明包括视频采集模块、图像分析模块、台账管理模块、数据上传模块和数据接收模块；本发明实现视频采集终端的台账管理，关联视频采集终端所监控物体的属性；根据变电站巡检系统下发的巡视任务，获取视频采集终端的视频数据；对接收到的视频数据进行图像分析；把图像分析的结果上传至变电站巡检系统。本发明可以规范接口格式、设备台账的信息格式，提供标准化的设备巡检图像的智能分析服务，有利于本发明与变电站巡检系统的快速对接。
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公开(公告)号：CN114155421A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111388669.9
申请日：2021-11-22
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
IPC分类号： G06V20/00 , G06V10/764 , G06V10/74 , G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种深度学习算法模型自动迭代方法，属于电力技术领域，包括：步骤一：采集输变电现场设备的巡检影像，对采集的巡检影像进行审核和标注；步骤二：根据处理后的巡检影像构建算法模型；步骤三：实时获取输变电现场每天会上传的巡检影像，对每天上传的巡检影像进行筛选，获得有效新样本，并将有效新样本根据设备类型进行分类和处理，形成不同类型的有效新样本集；步骤四：定时监控有效新样本集内有效新样本数量，当监控到有效新样本集内有效新样本数量大于阈值X3时，将有效新样本集作为训练集对算法模型进行迭代；通过深度学习算法模型的自动迭代，降低建立深度学习算法模型的人工参与量，建立完算法模型后，能够进行自动迭代。
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公开(公告)号：CN113641793B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202110937101.1
申请日：2021-08-16
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
IPC分类号： G06F16/33 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06F18/22 , G06N3/088
摘要： 本发明公开了一种针对电力标准的长文本匹配优化的检索系统，属于文本检索领域，电力标准中每个章节可能会出现超长文本，长度大于512的时候，当建立电力标准文档检索的时候，如何有效的对检索词和长文本有效匹配是一个核心的问题。传统的TF‑IDF和BM25算法考虑的是词维度上的匹配，并没有考虑深度语义的匹配度和相关性，会造成匹配相似性具有局限性，针对原始BERT中的单字级别的Mask操作无法学习到领域专业词汇上下文的问题，针对领域分词的结果进行连续词汇片段级别的Mask操作，从而强制模型学习词汇级别的上下文，对于中文检索任务的提升有一定的效果。
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公开(公告)号：CN114004805A
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202111271106.1
申请日：2021-10-29
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
摘要： 本发明公开了基于OSS的电力设备巡检影像自动归集方法，涉及电力设备巡检技术领域，包括：通过摄像机采集现场电力设备图像，基于人工智能算法进行分析，判断设备是否存在缺陷故障，然后将图像分析结果按照规范格式存储在描述文件中；将同一天的电力设备巡检图像和对应的描述文件进行打包，并通过站端影像自动上传程序在次日将对应数据包上传至OSS平台；具有读写速度快，利于分享的特点，能够快速归集海量电力设备巡检影像；OSS平台接收到上传的数据包，按照预设归集规则进行样本归集：根据巡检系数进行归集等级评判，将不同归集等级的数据包分别归集至对应云存储节点，便于管理人员分类统计，提高巡检效率和数据存储安全。
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公开(公告)号：CN113641793A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110937101.1
申请日：2021-08-16
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
IPC分类号： G06F16/33 , G06F40/289 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种针对电力标准的长文本匹配优化的检索系统，属于文本检索领域，电力标准中每个章节可能会出现超长文本，长度大于512的时候，当建立电力标准文档检索的时候，如何有效的对检索词和长文本有效匹配是一个核心的问题。传统的TF‑IDF和BM25算法考虑的是词维度上的匹配，并没有考虑深度语义的匹配度和相关性，会造成匹配相似性具有局限性，针对原始BERT中的单字级别的Mask操作无法学习到领域专业词汇上下文的问题，针对领域分词的结果进行连续词汇片段级别的Mask操作，从而强制模型学习词汇级别的上下文，对于中文检索任务的提升有一定的效果。
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公开(公告)号：CN113660143B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202110961132.0
申请日：2021-08-20
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
摘要： 本发明公开了智能传感器协议测试方法，属于传感器测试技术领域，具体方法包括：根据需要测试的传感器类型设置传感器协议测试模块；为传感器协议测试模块设置对应的技术协议；将被测传感器安装在对应的传感器协议测试模块中，建立参数库，将被测传感器的匹配数据输入到参数库中进行参数匹配，获得对应的控制参数，根据控制参数对传感器协议测试模块进行调整；向各传感器协议测试模块输入控制信号，各传感器协议测试模块输出相应激励；实时采集并显示各传感器协议测试模块的测量数据；通过设置具有不同类型的传感器协议测试模块，解决目前普通智能传感器协议测试设备只具有单品种传感器的协议测试功能的问题，提高了检测效率，同时降低成本。
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公开(公告)号：CN114820437A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210255224.1
申请日：2022-03-15
摘要： 本发明公开了一种基于级联网络的输电小金具缺陷检测方法，属于输电小金具缺陷检测技术领域，具体方法包括：步骤一：获取输电小金具的生产线组装图纸；设置输电小金具的检测装置；步骤二：获取输电小金具的若干张代表图像，进行代表图像处理，获得若干组训练集和测试集；步骤三：构造用于输电小金具缺陷检测的卷积神经网络，再通过获得的训练集和测试集进行卷积神经网络的训练和测试，将测试成功的卷积神经网络标记为缺陷检测模型；步骤四：获取检测装置中工作模拟模块的检测数据，判断检测数据是否合格，当检测数据不合格时，记录对应不合格区域；当检测数据合格时，进入下一步；步骤五：通过缺陷检测模型对经过检测区域的输电小金具进行检测。
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公开(公告)号：CN114692952A
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210226236.1
申请日：2022-03-09
摘要： 本发明公开了一种基于智能算法的负荷预测方法，涉及电力监测技术领域，设置所需要预测的台区范围，根据所设置的台区范围建立用电点布局模型图；获取台区范围内的用电点的历史用电数据，根据用电点的历史用电数据搭建台区综合用电变化图；获取台区用电点建设规划信息，根据用电点建设规划信息及台区综合用电变化图搭建台区电力负荷模型，并输出台区范围内的电力负荷值；通过对台区范围内不同的子区域分别进行未来t时长内的用电量的预测，然后再将所有子区域所获得的预测用电量进行整合，从而使得台区范围内的用电负荷值能够更加快速的被统计，同时降低预测误差，从而使得最终所获得的用电负荷值能够更加接近实际值。
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