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公开(公告)号：CN118464102A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410484739.8
申请日：2024-04-22
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 河南九域恩湃电力技术有限公司 , 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司信息通信分公司
摘要： 本发明提供了一种大区域输电线路极端自然灾害的监测预警系统，属于输电线路监测技术领域。包括前端采集单元、监测节点单元、网络传输单元和监控中心单元；所述前端采集单元设置在输电线路的各节点处；所述监测节点单元与所述前端采集单元通信连接，还利用所述网络传输单元与所述监控中心单元通信连接；所述监测节点单元用于将所述前端采集单元所采集的传感数据传输至所述监控中心单元。本发明沿输电线路各节点设置多种传感设备，传感设备所采集的数据由监测节点单元汇聚后，经网络传输单元传输至监控中心单元，监控中心单元通过对前端传感设备所采集数据的分析，能够获取输电线路沿线的精细化气象数据，能够对输电线路的风险状况进行识别和分析。
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公开(公告)号：CN118449266A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410514222.9
申请日：2024-04-26
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 河南九域恩湃电力技术有限公司 , 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司信息通信分公司
IPC分类号： H02J13/00 , H02G7/00 , H02G1/02 , H04B10/071
摘要： 本发明提供了一种输电线路光传感全线路覆冰监测系统及其监测方法，属于输电线路覆冰监测技术领域。一种输电线路光传感全线路覆冰监测系统，包括OPGW光缆，所述OPGW光缆架设在铁塔上，所述OPGW光缆的一芯冗余光纤与光纤跳线的一端连接，所述光纤跳线的另一端连接光信号调节装置的输入端，所述光信号调节装置的输出端通过信号线连接监测主机。本发明一种输电线路光传感全线路覆冰监测系统及其监测方法，用于稳定、高效地监测线路覆冰状况。
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公开(公告)号：CN118157071A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410135560.1
申请日：2024-01-31
摘要： 本发明公开了一种基于调控云的电力变压器故障跳闸自动研判方法，属于变压器故障研判技术领域，其通过从调度云平台获取变电站告警信息和故障跳闸报文，通过主变跳闸特征规则库提取跳闸关键信息，当动作报文与主变特征跳闸规则库匹配后，获取动作报文时刻，通过动作时刻前变压器高压侧功率判据，作为变压器运行状态判据；然后将动作报文时刻后高压侧功率判据和三侧开关位置作为变压器故障后状态判据。结合三个判据综合判断，确定变压器跳闸事件，并通过短信提醒的方式，将跳闸事件发送相关人员，实现精准实时自动判断电力变压器故障跳闸情况，及时推送提醒，有效提升变压器故障准确率，缩短故障后抢修时间。
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公开(公告)号：CN116894390A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310857370.6
申请日：2023-07-13
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 华北电力大学(保定) , 国网河南省电力公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G01W1/10
摘要： 本发明属于风速预测技术领域，具体涉及一种极端天气下风速预测方法和系统。所述方法包括如下步骤：利用ViT对风速子序列进行特征提取，利用LSTM建立所提取特征与输出风速之间的联系，搭建ViT‑LSTM的极端天气下风速预测模型；训练搭建的ViT‑LSTM的极端天气下风速预测模型；根据训练好的模型，预测下一时刻风速。本发明采用ViT和LSTM模型相结合的方法来预测极端天气下的风速，有效提取出气象因素特征信息，预测精度高。
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公开(公告)号：CN114998391A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210590529.8
申请日：2022-05-26
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 河南九域恩湃电力技术有限公司 , 深圳市铁越电气有限公司
IPC分类号： G06T7/254
摘要： 本发明公开了一种基于yolov5图像可拆分条件下冗余信息快速过滤的方法，属于图像处理技术领域。本发明通过按照一定的时间间隔T连续选取三帧图片进行运动区域分析的方法。降低了视频流间大量冗余信息的提取，提高了有用信息提取的有效性，同时减低了硬件设备的负载；通过图像拆分的方式，将大图变为小图进行检测，极大地提高了小运动对象的检测精度。
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公开(公告)号：CN117351311A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311318267.0
申请日：2023-10-12
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 安徽大学
IPC分类号： G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/77 , G06V10/774
摘要： 本发明公开了一种基于双模态数据融合的变电站设备检测方法及系统，方法包括以下步骤：从变电站获取待测变电站设备的红外模态图像和可见光模态图像，并对红外模态图像和可见光模态图像进行预处理；基于双流‑YOLOv5神经网络，构建多模态检测模型；将预处理后的红外模态图像和可见光模态图像输入多模态检测模型，分别获得红外模态特征图以及可见光模态特征图；进行自注意力融合，经一系列特征图相加，获得融合特征图；基于融合特征图，获得目标信息；对目标信息进行目标定位，获得目标位置，完成变电站设备的检测。本发明能够更好地提高特征的表达能力，可以进一步提高变电站设备检测的准确性。
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公开(公告)号：CN117274191A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311214573.X
申请日：2023-09-18
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司 , 安徽大学
IPC分类号： G06T7/00 , G06T7/73 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/52 , G06V10/42 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/0985
摘要： 本发明公开了一种基于元学习的变电站设备缺陷检测方法及系统，方法包括：获取变电站设备的缺陷图像形成数据集；将DarkNet‑53作为检测框架，在其网络最后一层增加用于提取到不同细粒度的全局目标信息的GCB模块，将网络最后两层CSP模块增加注意力机制形成ACSP模块，最后将元学习算法MAML算法融合到检测框架的训练流程中，得到基于元学习的缺陷检测模型，利用训练集训练缺陷检测模型，得到最终的缺陷检测模型；利用最终的缺陷检测模型对输入图像进行缺陷物体、位置识别，得到最终的变电站设备缺陷检测结果；本发明的优点在于：提升面对小样本任务时网络的检测能力，提高检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN118603077A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410717049.2
申请日：2024-06-04
申请人： 国网河南省电力公司 , 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 安徽大学
摘要： 本发明公开了一种基于多传感器融合的四足机器人巡检地图构建系统及方法,包括两个建图子系统以及一个多传感器融合的状态估计器，系统包括IMU、GNSS、腿部关节编码器、足端力传感器、激光雷达和双目RGB‑D相机六个传感器的预处理和雷达惯性里程计与视觉惯性里程计；所述多传感器融合的状态估计器包括回环检测以及因子图优化；激光雷达和IMU连接雷达惯性里程计﹐双目RGB‑D相机；本发明提供的基于多传感器融合的四足机器人巡检地图构建系统及方法具有实现机器人在变电站复杂环境中的定位、地图构建，旨在提高四足机器人在变电站巡检任务中的导航精度和鲁棒性的优点。
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公开(公告)号：CN117519237A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311529736.3
申请日：2023-11-16
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 国网河南省电力公司
发明人： 刘善峰 , 张璐 , 张伟剑 , 毛万登 , 席晟哲 , 王棨 , 田杨阳 , 狄立 , 李哲 , 袁少光 , 李苗苗 , 庞锴 , 智海燕 , 王艺超 , 王万欣 , 葛文龙 , 史建利 , 张韩婧 , 路宪兵 , 张宇
IPC分类号： G05D1/46 , G05D1/49 , G05D101/10 , G05D109/20
摘要： 本申请涉及人机自主巡航的技术领域技术领域，具体是一种用于密集输电线路的高精度无人机自主巡航方法，其包括：获取需巡检杆塔信息，标记杆塔位置信息；依据杆塔位置信息规划无人机飞行巡检路线；按照所述巡检航线控制所述无人机执行巡检任务。本申请通过陀螺仪转动，读取无人机姿态及风向、风力信息，调节旋转翼电机输出功率，实现无人机在大风环境下的机身稳定控制，通过导流罩结构，减少侧风对无人机飞行的干扰，实现在恶劣环境下无人机姿态平稳，提高拍摄清晰度。
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公开(公告)号：CN118982058A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411057369.6
申请日：2024-08-02
申请人： 国网河南省电力公司电力科学研究院 , 安徽大学
IPC分类号： G06N3/082 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06F17/18
摘要： 本发明实施例公开了多模态大模型剪枝方法、装置、计算机设备及存储介质。所述方法包括：获取应用于电网数据的多模态大模型以及原始图像数据；将所述原始图像数据输入至多模态大模型中，以得到特征图；根据所述特征图采用基于加强特征和梯度的类激活映射方法生成加热图；根据所述加热图结合所述原始图像数据计算所述多模态大模型内的所有滤波器的批次总热贡献度；对所述批次总热贡献度进行排序，根据排名进行剪枝，并更新所述多模态大模型的权重，以得到最终的多模态大模型。通过实施本发明实施例的方法可实现对应用于电网数据的多模态大模型进行剪枝，以使得多模态大模型能够在资源有限的环境中高效运行和有效部署维护。
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