-
公开(公告)号：CN116846060B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310215872.9
申请日：2023-03-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 江苏海云智能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及智能电网安全技术领域，公开了一种IEC61850智能变电站安全学习系统，包括报文采集模块、报文对象测量值数字映射模块、实时入侵检测模块和实时异常源主动定位模块；根据用户需求选取报文，将二进制流的报文还原成可被解析的帧结构的报文；针对非数字类型报文对象进行数字化处理；通过比较每个未知报文和其邻域报文数据的密度来判断该报文是否为异常报文并确定异常得分；统一异常得分的范围，将异常得分缩放在0和1之间的范围内，最终根据异常得分确定报文是否异常；实时定位智能变电站异常入侵源。与现有技术相比，本发明结合人工智能技术全方位对变电站运行实行智能检测。
-
公开(公告)号：CN116846060A
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202310215872.9
申请日：2023-03-08
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 江苏海云智能科技有限公司
Abstract: 本发明涉及智能电网安全技术领域，公开了一种IEC61850智能变电站安全学习系统，包括报文采集模块、报文对象测量值数字映射模块、实时入侵检测模块和实时异常源主动定位模块；根据用户需求选取报文，将二进制流的报文还原成可被解析的帧结构的报文；针对非数字类型报文对象进行数字化处理；通过比较每个未知报文和其邻域报文数据的密度来判断该报文是否为异常报文并确定异常得分；统一异常得分的范围，将异常得分缩放在0和1之间的范围内，最终根据异常得分确定报文是否异常；实时定位智能变电站异常入侵源。与现有技术相比，本发明结合人工智能技术全方位对变电站运行实行智能检测。
-
公开(公告)号：CN119672722A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411445926.1
申请日：2024-10-16
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 淮阴工学院
IPC: G06V30/148 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提出了一种基于图像识别的文字提取方法，利用图像采集装置获取文本图像，使用高斯低通滤波算法降噪处理，拉普拉斯算子增强图像的边缘和细节，人工检查并进行旋转调整；文本检测和内容识别分开针对训练，集成识别；强化YOLOv8回归检测头提高预测文本框的精度以及减少模型预测过程中非极大抑制操作提升效率，文本内容识别采用基于Transformer的特征融合扩展模型，通过自身特征扩展和交叉融合扩展方式提升文本识别精度，内容识别模型的训练数据集来自本文区域检测保存的结果；通过CTC损失引入“空”字符的方式对内容识别模型进行训练。本发明可以有效识别文本图像，提高了模型检测速度和精度。
-
公开(公告)号：CN119027869B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202410951573.6
申请日：2024-07-16
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
IPC: G06V20/52 , G06V10/40 , G06V10/764 , G06T7/80
Abstract: 本发明公开了基于人工智能的变电站移动目标识别方法，属于变电站自动化控制系统技术领域。本发明解决了现有变电站存在监测不全面的问题，基于标定后的高清摄像机获取图像并进行预处理，从而对处理后的图像进行特征提取以及匹配，基于匹配结果以及高清摄像机标定的内、外参数，能够重建出三维信息模型，依据重建出的三维信息模型识别变电站内的人员及施工车辆移动目标，通过对高清摄像机标定，再基于标定后的高清摄像机获取图像并进行处理、特征提取和匹配，能够得到三维信息模型，三维信息模型能够全方面的监测变电站，从而能够准确识别变电站内的人员及施工车辆等移动目标，避免在进行监测时存在盲区，实现全面监测巡检。
-
公开(公告)号：CN119863618A
公开(公告)日：2025-04-22
申请号：CN202411601685.5
申请日：2024-11-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
IPC: G06V10/26 , G06V10/25 , G06V10/74 , G06T7/13 , G06F18/25 , G06V10/143 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于异源图像特征融合的电力设备分割与异常发热检测方法及装置。包括：获取两幅电力设备在不同模态下的配准图像；进行特征提取并分多个层级提取两幅图像的低级特征和高级特征，将对应层级下不同模态图像的特征进行融合；通过迭代解码和聚合三个高级融合特征图，生成高级语义分割特征图，得到对应的语义分割结果图像和边缘检测结果图像；引入多级特征融合与注意力增强模块，优化图像的理解与分析能力；采用二值交叉熵损失函数将处理好的两幅图像对语义分割结果和语义分割真值进行监督，捕捉异常发热区域的细微特征。本发明能够大幅提升电力设备分割与异常发热检测的精度与可靠性，降低误检率，具备高度的实用性和广泛的应用前景。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117937250B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202311692168.9
申请日：2023-12-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种变电站保护屏电控硬压板，包括固定于保护屏外壳上的硬压板，所述硬压板包括第一导电件、第二导电件和压板接触件，所述保护屏外壳上还固定有位移组件和电控板，所述位移组件用以驱动压板接触件移动，所述位移组件与电控板电连接，所述电控板连接控制终端。相比现有技术，本发明的电控板能够接收来自控制终端的信号，且电控板在接收信号后，会对信号进行分析根据分析的结果控制位移组件工作，从而控制压板接触件是否与第二导电件连接进行导电，本发明的硬压板能够远程调控，从而无需人员到变电站手动操作，以提高效率。
-
公开(公告)号：CN117937250A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202311692168.9
申请日：2023-12-11
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
Abstract: 本发明公开了一种变电站保护屏电控硬压板，包括固定于保护屏外壳上的硬压板，所述硬压板包括第一导电件、第二导电件和压板接触件，所述保护屏外壳上还固定有位移组件和电控板，所述位移组件用以驱动压板接触件移动，所述位移组件与电控板电连接，所述电控板连接控制终端。相比现有技术，本发明的电控板能够接收来自控制终端的信号，且电控板在接收信号后，会对信号进行分析根据分析的结果控制位移组件工作，从而控制压板接触件是否与第二导电件连接进行导电，本发明的硬压板能够远程调控，从而无需人员到变电站手动操作，以提高效率。
-
公开(公告)号：CN115314406B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202210885379.3
申请日：2022-07-26
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
IPC: H04L43/024 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像分析的输电线路的智能缺陷检测方法，该方法通过对输电线路所处环境以及具体位置进行分组，获得相似因素较多的若干组图像信息采集点，在同一组范围内，对其对应输电线路位置在正常环境以及异常环境下检测到的缺陷数量进行统计，获取异常环境对缺陷发生概率的影响，并发现由于施工质量或者产品质量或者安装位置的特殊性导致的异常位置，进而对采样时间间隔进行调整，保证异常发生概率高的位置以及重要的位置能够得到更高频率的图片信息采样，异常发生概率较低以及不那么重要的位置分配到较低频率的图片信息采样，在资源有限的情况下，保证缺陷监控的及时性，充分利用了系统的数据处理能力与数据传输能力。
-
公开(公告)号：CN119109819A
公开(公告)日：2024-12-10
申请号：CN202411212515.8
申请日：2024-08-30
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司
IPC: H04L43/08
Abstract: 一种轻量级网络质量测试装置，包括便携测试终端，以及通过网络与其连接的测试基准服务器和应用服务器；在应用服务器上配置测试任务，设置测试参数，将任务下发至便携测试终端；便携测试终端开始执行任务，发送测试流量；便携测试终端在发送测试流量的同时，基准服务器中的数据采集模块开始采集链路状态的基础数据，并将采集到的数据上传至基准服务器的数据库中；基准服务器中的数据分析模块将采集到的时延数据与标准规则进行对比，并将分析结果同步至应用服务器；应用服务器再调整任务设置发包量，循环此过程，直至采集到的链路延迟达到VoIP电话通话延迟最低标准。本发明提升运维效率，增强故障排查能力，保障网络稳定可靠运行。
-
公开(公告)号：CN115348063B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202210882066.2
申请日：2022-07-25
Applicant: 国网江苏省电力有限公司淮安供电分公司 , 南京邮电大学 , 南京鼎研电力科技有限公司
IPC: H04L9/40 , G06F18/23213 , G06F18/24 , G06N3/045 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及网络安全人工智能技术领域，公开了一种基于DNN及K‑means的电力系统网络流量识别方法，对原始数据进行筛选，选出可为分类提供较多信息的数据项组成数据样本；对样本数据进行整合操作和归一化操作进行预处理；迭代训练DNN网络模型，使用预处理的训练集训练DNN网络模型，用于电力系统网络流量的初步分类，得到分类置信度和正负例结果；对DNN网络模型处理后的判定为疑似服务器的样本再使用K‑means算法进行分类。与现有技术相比，本发明在电力网络数据的分类应用中具有较高的准确率，可以满足现实环境下电力系统网络流量分类的需求。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
15
records
(took 0.067 seconds)
