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公开(公告)号：CN119394320A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411532351.7
申请日：2024-10-30
Applicant: 国网山东省电力公司淄博供电公司 , 国网智能科技股份有限公司
Inventor： 孙磊 , 刘兴华 , 李垚 , 刘故帅 , 罗光凯 , 杨增健 , 巩方伟 , 罗兵 , 耿晓辉 , 张扬 , 魏文震 , 孙帝 , 吴超 , 卢志强 , 成晓俊 , 王泽龙 , 毛玉旭 , 刘帅 , 阚兴宸 , 吕健 , 王正 , 许荣浩
Abstract: 本发明提供了一种变电站三维空间重构与路径优化方法及系统，获取图像数据和点云数据，构建变电站场景地图；对变电站场景地图进行语义标注，进行场景转换，利用基于手工特征的图卷积网络解析区域语义节点，获得语义节点标签，并将其进行反投影，实现三维空间重构；基于重构的三维空间，定义状态空间和转移概率，使用LPA*算法初始路径，并结合马尔可夫链的状态转移概率辅助启发式函数计算，确定最优路径。本发明能够在稀疏场景可见光条件下的局限性，提高机器人在变电站复杂环境中的导航和路径规划能力。
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公开(公告)号：CN119115959A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411547773.1
申请日：2024-11-01
Applicant: 国网山东省电力公司淄博供电公司 , 国网智能科技股份有限公司
Inventor： 孙磊 , 刘兴华 , 李垚 , 刘故帅 , 罗光凯 , 杨增健 , 巩方伟 , 罗兵 , 耿晓辉 , 张扬 , 魏文震 , 孙帝 , 吴超 , 卢志强 , 成晓俊 , 王泽龙 , 毛玉旭 , 刘帅 , 阚兴宸 , 吕健 , 许荣浩 , 王正
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开了一种变电站巡检机器人智能决策方法和装置。该方法包括：在当前巡检指令接收正常的情况下，基于当前巡检指令所属的指令类型以及预先配置的指令识别模型确定当前巡检指令的指令要求，执行指令要求并将所执行的当前巡检指令以及执行当前巡检指令对应的执行时间存入预设遥控作业指令池，在当前巡检指令接收异常的情况下，基于预先配置的指令预测模型预测当前巡检指令所对应的下一巡检指令，将指令要求和下一巡检指令作为巡检机器人的智能决策，并根据预先构建的自主导航地图执行智能决策。上述技术方案，能够实现变电站巡检机器人多作业指令灵活下发，保证机器人作业过程指令的连续性，提升巡检机器人智能决策的精度。
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公开(公告)号：CN119517085A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411647086.7
申请日：2024-11-18
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明属于变压器技术领域，提供了变压器局部放电缺陷声纹特征提取方法及系统，其技术方案为获取变压器原始声纹数据；基于改进的谱减法对变压器原始声纹数据进行降噪得到降噪后的声纹数据，对降噪后的声纹数据进行数据扩充，得到数据扩充后的声纹数据；基于数据扩充后的声纹数据，结合变压器的基频以及频率分布特性，进行特征提取得到变压器局部放电缺陷的特征，充分考虑到声纹特征分布特性以及与变压器故障的深入联系，解决了电力变压器时域、频域和时频域特征种类多，提高了有效特征的提取，避免冗余和无效特征的提取，提高了变压器局部放电缺陷的预测精度。
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公开(公告)号：CN119517084A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411647082.9
申请日：2024-11-18
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及电力设备监测技术领域，提供了一种电力主设备声纹缺陷识别方法及系统，包括：当特征向量库内数据熵值低于第二阈值时，基于声纹数据，通过深度学习模型和机理模型联合实现缺陷识别，得到第一缺陷识别结果，并基于第一缺陷识别结果对深度学习模型进行优化；同时对声纹数据进行特征提取，在特征向量库内进行向量检索，得到第二缺陷识别结果，若识别结果不一致，则将特征向量加入特征向量库；当特征向量库内数据熵值高于第二阈值时，在特征向量库内进行向量检索，得到第二缺陷识别结果，将第二缺陷识别结果作为最终缺陷识别结果。不仅基本涵盖变电主设备所有潜在运行状态，而且能达到快速诊断，及时发现故障，有利于电网设备稳定运行。
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公开(公告)号：CN119517073A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411647073.X
申请日：2024-11-18
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明涉及样本扩充技术领域，提供了一种电力设备声纹样本加权扩充方法及故障检测方法，包括：对于每个缺陷样本组，将组内的设备声纹缺陷数据进行聚类，得到多个簇，基于簇中数据点之间的最短距离，选取若干数据点作为质心后，将一个缺陷样本组中选取的所有质心作为一个质心集合；对于每个质心集合，选取声纹缺陷数据，组成声纹样本序列，并对声纹样本序列中的每个样本计算幅值谱，根据峰值条件在幅值谱中提取峰值序列，对峰值序列进行加权处理，得到增强后的峰值序列后，对各样本的增强后的峰值序列，按照样本权重进行求和，得到混合峰值序列，并基于混合峰值序列计算得到新样本。避免了数据同质化，且无需大规模算力支撑，有效降低开发成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118015536B
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202410077446.8
申请日：2024-01-18
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，具体提供了一种输电线路监控图像量化识别方法及系统，所述方法包括：获取监控图像和设备参数；根据卷积算法对监控图像进行识别，生成识别图像；将识别图像输入至单目深度估计模型，生成深度信息；对深度信息进行几何解析，生成相对高度信息；根据输电线路杆塔间距和安全距离从深度信息中获取深度阈值；根据线路高程值、弧垂限值、安全距离和相对高度信息生成高度范围；根据深度阈值和高度范围生成掩膜图像；将识别图像和掩膜图像进行与操作，生成识别结果；根据识别结果将识别图像推送至显示终端。通过对识别图像和掩膜图像进行与操作可以直接判断当前监控图像是否构成安全隐患，避免了出现误报的情况。
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公开(公告)号：CN119474321A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411812528.9
申请日：2024-12-10
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06F16/3329 , G06F16/36 , G06F16/334 , G06F40/30 , G06Q50/06 , G06N3/042 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06N5/04 , G06F16/242 , G06F16/248 , G06F21/31 , G06F21/62 , G06F16/31
Abstract: 本发明涉及电力行业的智能化数据处理与人工智能技术领域，提供了电力语义大模型自适应数据查询与动态响应方法及系统，包括：获取电力行业自然语言查询及其相关的图像，分别通过大语言模型和深度学习模型进行特征提取后，利用知识图谱和视觉问答图神经网络，采用双向融合的方式将不同模态的特征统一到同一个表示中，得到融合特征，通过超图神经网络和多轮交互进行智能纠错，优化自然语言查询后，通过超图推理，得到扩展查询语句，并通过自回归模型将扩展查询语句转为结构化查询语句，得到查询结果；对于查询结果，进行权限动态适配、敏感数据保护以及合规性与安全性检查，实现动态响应。极大地提升了电力行业查询的准确性和效率。
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公开(公告)号：CN117252834A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311226617.0
申请日：2023-09-21
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T3/00 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06T15/04 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开一种配电网巡检数据对抗扩充方法、系统、设备及介质，包括：对配电网巡检实景图像分离出目标设备及目标设备下的缺陷部件后，得到真实部件图像；对目标设备的实物图像经缺陷仿真后，得到渲染部件图像；对真实部件图像和内容图像进行风格迁移，得到渲染合成图像；根据渲染合成图像和真实部件图像训练生成式对抗网络，根据训练后的生成式对抗网络，生成包含有给定缺陷类型对应的缺陷设备及缺陷设备下缺陷部件的缺陷局部图像；将缺陷局部图像替换至配电网正常巡检图像的对应设备位置处，得到含缺陷的配电网巡检图像扩充样本。实现配电网线路缺陷样本的快速且高质量扩增。
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公开(公告)号：CN118015536A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410077446.8
申请日：2024-01-18
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网智能科技股份有限公司
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，具体提供了一种输电线路监控图像量化识别方法及系统，所述方法包括：获取监控图像和设备参数；根据卷积算法对监控图像进行识别，生成识别图像；将识别图像输入至单目深度估计模型，生成深度信息；对深度信息进行几何解析，生成相对高度信息；根据输电线路杆塔间距和安全距离从深度信息中获取深度阈值；根据线路高程值、弧垂限值、安全距离和相对高度信息生成高度范围；根据深度阈值和高度范围生成掩膜图像；将识别图像和掩膜图像进行与操作，生成识别结果；根据识别结果将识别图像推送至显示终端。通过对识别图像和掩膜图像进行与操作可以直接判断当前监控图像是否构成安全隐患，避免了出现误报的情况。
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公开(公告)号：CN119517086A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411647089.0
申请日：2024-11-18
Applicant: 国网智能科技股份有限公司
IPC: G10L25/51 , G10L25/30 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/241 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明属于电力设备缺陷识别技术领域，提供了基于发声机理与数据驱动的电力设备缺陷识别方法及系统，其技术方案为先依据诊断规则通过信号处理、特征提取等步骤实现机理模型的识别诊断，其中频谱图中的特征获取采用低频段选择策略来提高数据特征的精准性并降低数据的冗余性，之后将实时采集数据输送到调优后的深度学习模型，对两种结果采用融合驱动思路来实现异常声纹的精准识别，提升模型面对设备差异和环境噪声的鲁棒性，满足变电站复杂环境和故障状况。
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