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公开(公告)号：CN118964861B
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411444626.1
申请日：2024-10-16
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 安徽大学
Inventor： 樊培培 , 谢佳 , 董翔宇 , 刘之奎 , 朱涛 , 李腾 , 马晓薇 , 张学友 , 马欢 , 廖军 , 蒋欣峰 , 张俊杰 , 申凯 , 黄刚 , 张东欣 , 陈良雪 , 吴子悦 , 宋麒慧
IPC: G06F18/10 , G06F18/241 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种交流滤波器电抗器声信号联合去噪方法及系统，属于电力设备信号去噪技术领域。该方法首先通过IVYA算法参数优化的VMD对原始含复杂噪声的声信号进行自适应分解；然后根据相关系数将分解的IMF分量划分为有用信号主导分量和噪声主导分量；最后，采用改进的无参小波阈值去噪算法对噪声主导分量进行进一步降噪处理并与有用信号主导分量叠加重构，得到最终的去噪声信号。该方法去噪性能优异、自适应性高，可以有效提取纯净的交流滤波器电抗器声信号，有助于降低后续特征提取和模式识别任务的困难，进而为交流滤波器的状态评估提供依据。
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公开(公告)号：CN116681885B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202310966777.2
申请日：2023-08-03
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 安徽大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种输变电设备红外图像目标识别方法及系统，方法包括采集输变电设备红外图像并输入至目标检测模型，目标检测模型包括骨干网络和检测头网络，骨干网络的头部和尾部分别添加有S2‑MLPv2模块，骨干网络的输出连接检测头网络；利用骨干网络提取红外图像的特征图，其中，所述S2‑MLPv2模块利用空间转移操作进行各图像块之间的通信；利用检测头网络预测所述特征图中包含目标的位置和类别；通过在网2络中加入S‑MLPv2模块，加快模型训练的收敛速度，从而提高变电站设备监测的工作效率。
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公开(公告)号：CN116681637A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310970847.1
申请日：2023-08-03
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 安徽大学
Abstract: 本发明公开一种特高压换流变压器红外与可见光监测图像融合方法及系统，方法包括采用顶帽变换去除红外图像中的噪点，并将红外源图像注入去除噪点后的红外图像，得到红外权重图；采用边缘保持平滑滤波器对所述红外权重图进行细化处理，得到细化后的红外权重图，所述边缘保持平滑滤波器包括亮度和对比度保真项以及梯度平滑正则项；对可见光图像和所述红外权重图分别进行潜在低秩分解，得到各自对应的基础层和显著层；基于所述细化后的红外权重图，将所述可见光图像和所述红外权重图各自对应的基础层和显著层进行加权融合，得到融合图像；解决了红外与可见光图像融合算法中普遍存在热辐射削弱以及细节信息丢失的问题。
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公开(公告)号：CN115761428A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211525616.1
申请日：2022-11-30
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 安徽大学
Inventor： 李腾 , 樊培培 , 朱涛 , 李冀 , 董翔宇 , 廖军 , 赵梦露 , 蒋欣峰 , 卢一相 , 高清维 , 罗沙 , 张学友 , 景瑶 , 张晨晨 , 竺德 , 孙冬 , 张啸宇 , 秦孜 , 吴冬晖
IPC: G06V10/80 , G06V10/143 , G06V10/20 , G06V10/34
Abstract: 本发明实施例提供一种特高压换流变压器套管红外与可见光图像融合方法，属于图像处理领域。所述方法包括：获取同一套管的红外光图像和可见光图像；对所述红外光图像和所述可见光图像进行预处理；对预处理后的所述红外光图像和所述可见光图像进行图像分割；对分割后的所述红外光图像和可见光图像进行的细化处理，以形成对应的权重图；对预处理后的所述红外光图像和可见光图像进行亮度提取；将预处理后的所述红外光图像和可见光图像与对应的权重图进行单尺度加权，以形成预融合图像；将所述预融合图像与亮度提取后的亮度层相加以得到最终的融合图像。该方法可以有效的融合红外光和可见光图像。
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公开(公告)号：CN115758124A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211543994.2
申请日：2022-11-30
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 安徽大学
Inventor： 李腾 , 樊培培 , 朱涛 , 葛健 , 杜鹏 , 董翔宇 , 廖军 , 蒋欣峰 , 张军 , 卢一相 , 高清维 , 谢佳 , 张学友 , 方晶晶 , 竺德 , 孙冬 , 陈辽语 , 张晗 , 刘一畅 , 孙健
IPC: G06F18/213 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06F17/16
Abstract: 本发明实施例提供一种自适应加权多视图学习的特高压换流变压器状态监测方法，属于振动信号的状态监测技术领域。所述监测方法包括：对振动信号进行多个维度的特征提取，将提取出的特征作为视图；初始化权重系数；将提取出的特征映射到核空间，以得到权重系数；判断当前的迭代次数是否达到预设的次数阈值；在判断所述迭代次数达到所述次数阈值的情况下，根据所述预测值实现对换流变压器的状态检测；在判断所述迭代次数未达到所述次数阈值的情况下，返回执行更新权重参数和学习率矩阵的步骤。该监测方法能够在具有更高鲁棒性的情况下准确监测变压器的状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116681637B
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202310970847.1
申请日：2023-08-03
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 安徽大学
Abstract: 在热辐射削弱以及细节信息丢失的问题。本发明公开一种特高压换流变压器红外与可见光监测图像融合方法及系统，方法包括采用顶帽变换去除红外图像中的噪点，并将红外源图像注入去除噪点后的红外图像，得到红外权重图；采用边缘保持平滑滤波器对所述红外权重图进行细化处理，得到细化后的红外权重图，所述边缘保持平滑滤波器包括亮度和对比度保真项以及梯度平滑正则项；对可见光图像和所述红外权重图分别进行潜在低秩分解，得到各自对应的基础层和显著层；基于所述细化后的红外权重
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公开(公告)号：CN115935135A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211525552.5
申请日：2022-11-30
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 安徽大学
Inventor： 李腾 , 樊培培 , 廖军 , 刘之奎 , 董翔宇 , 张军 , 李奇 , 卢一相 , 高清维 , 谢佳 , 黄道均 , 马欢 , 施雯 , 吴翔 , 胡坤 , 竺德 , 孙冬 , 丰景 , 张茜
IPC: G06F17/18 , G01K13/00 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施例提供一种特高压换流变压器顶层油温预测方法及存储介质，属于变压器检修领域。所述方法包括：获取特高压换流变压器顶层油温的历史数据；对所述历史数据进行单位根检验以使得所述历史数据平稳，并得到差分参数的值；对平稳后的所述历史数据进行处理，以得到关于所述历史数据的回归参数和移动平均参数；根据得到的所述回归参数和移动平均参数建立ARIMA预测模型；通过所述历史数据和ARIMA预测模型得到ARIMA模型的拟合残差；通过所述ARIMA模型拟合残差构建Attention‑BiGRU‑GRU网络模型；将所述ARIMA预测模型加上所述Attention‑BiGRU‑GRU网络模型以得到油温预测模型；将已采集的所述历史数据带入所述油温预测模型以得到未来油温的预测数据。该方法可以精确的预测油温的变化。
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公开(公告)号：CN118964861A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411444626.1
申请日：2024-10-16
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 安徽大学
Inventor： 樊培培 , 谢佳 , 董翔宇 , 刘之奎 , 朱涛 , 李腾 , 马晓薇 , 张学友 , 马欢 , 廖军 , 蒋欣峰 , 张俊杰 , 申凯 , 黄刚 , 张东欣 , 陈良雪 , 吴子悦 , 宋麒慧
IPC: G06F18/10 , G06F18/241 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供一种交流滤波器电抗器声信号联合去噪方法及系统，属于电力设备信号去噪技术领域。该方法首先通过IVYA算法参数优化的VMD对原始含复杂噪声的声信号进行自适应分解；然后根据相关系数将分解的IMF分量划分为有用信号主导分量和噪声主导分量；最后，采用改进的无参小波阈值去噪算法对噪声主导分量进行进一步降噪处理并与有用信号主导分量叠加重构，得到最终的去噪声信号。该方法去噪性能优异、自适应性高，可以有效提取纯净的交流滤波器电抗器声信号，有助于降低后续特征提取和模式识别任务的困难，进而为交流滤波器的状态评估提供依据。
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公开(公告)号：CN116681885A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310966777.2
申请日：2023-08-03
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 安徽大学
IPC: G06V10/25 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种输变电设备红外图像目标识别方法及系统，方法包括采集输变电设备红外图像并输入至目标检测模型，目标检测模型包括骨干网络和检测头网络，骨干网络的头部和尾部分别添加有S2‑MLPv2模块，骨干网络的输出连接检测头网络；利用骨干网络提取红外图像的特征图，其中，所述S2‑MLPv2模块利用空间转移操作进行各图像块之间的通信；利用检测头网络预测所述特征图中包含目标的位置和类别；通过在网络中加入S2‑MLPv2模块，加快模型训练的收敛速度，从而提高变电站设备监测的工作效率。
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公开(公告)号：CN119128028A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411093139.5
申请日：2024-08-09
Applicant: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司
IPC: G06F16/29 , G06F40/30 , G06F18/214
Abstract: 本发明实施例提供一种基于语义信息的语义地图构建方法及可读存储介质，属于消防地图技术领域。所述语义地图构建方法包括：获取变电站消防地图的历史语义信息数据；构建变电站消防地图语义模型；本发明通过获取变电站消防地图的历史语义信息数据，再构建变电站消防地图语义模型，采用历史语义信息数据对变电站消防地图语义模型进行训练，在消防机器人巡检过程中，采集消防机器人的实时雷达坐标信息以及实时语义信息，并将实时语义信息输入至变电站消防地图语义模型中，得到语义内容，结合实时雷达坐标信息以及语义内容获取到实时的消防地图，该种方式可以有效地提高地图绘制的精度以及可靠性。
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