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公开(公告)号：CN115395524B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202211010386.5
申请日：2022-08-23
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
Abstract: 本发明提供了一种线路调压器分布式就地协调控制方法，所述协调控制方法具体为获取线路调压器所在配电线路的线路拓扑图，并实时采集线路调压器所在配电线路的电力数据；根据电力数据确定线路调压器所在配电线路的潮流方向，并根据潮流方向确定电压调节措施；线路调压器根据电压调节措施进行变比配合，对配电线路进行电压调节。本发明能够在无通信情况下实现多台调压器变比调节，对于串联运行的多台线路调压器，在不改变线路调压器基本控制逻辑的前提下，根据潮流方向对单台调压器采用目标电压跟踪和门限电压闭锁控制的电压调节措施，从而实现多台线路调压器的变比配合，达到抑制电压调节副作用的目的。
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公开(公告)号：CN117877108A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311676808.7
申请日：2023-12-07
Applicant: 国网浙江省电力有限公司武义县供电公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了基于机器视觉的配网工程作业人员安全行为检测方法，属于安全检测技术领域，包括：根据历史安全行为数据设定安全类别；采集现场图像，用自适应采样提取安全类别下有效图像并存储；制作检测样本标签，建立检测库，对样本预处理；对预处理后样本进行人体检测，融合人体特征得到多尺度特征金字塔网络，确定安全检测范围；提取范围内安全类别特征，变换获取有效特征，构建基础与行为安全特征集合；基于特征集合建立安全行为识别分类器，通过深度学习法检测安全行为确定各样本的安全行为状态。本方案通过提取作业人员多尺度特征构建多尺度特征金字塔网络，准确检测不同身形的人体特征，构建安全行为识别分类器，显著提高了检测准确性。
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公开(公告)号：CN113947563B
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202110993552.7
申请日：2021-08-27
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T5/70 , G06T5/30 , G06T7/62 , G06T7/73 , G06T7/90 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电缆工艺质量动态缺陷检测方法，包括如下步骤：步骤S1、使用摄像机获取待检测的图片生成图片数据集，图片里至少含有一个待检测的线缆；步骤S2、使用YOLOV5目标检测算法对获取到的图片进行检测，识别出图片中的电缆；使用labelme工具对图片中的电缆进行标注；步骤S3、根据电缆检测框位置，将电缆从图片中截取出来待检；步骤S4、使用UNet分割网络模型将电缆特征分割出来；采用的Mobilenet‑V2网络作为UNet分割网络模的主干网络；步骤S5、根据分割电缆特征判断电缆是否异常。本方案点位图片中电缆的位置，提取电缆的特征并对特征进行比对判定，显著提高电缆的识别率。
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公开(公告)号：CN117876745A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202311679579.4
申请日：2023-12-07
Applicant: 国网浙江省电力有限公司武义县供电公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/40
Abstract: 本发明公开了一种基于机器视觉的配网工程变压器检测方法，属于变压器检测技术领域，包括：对配网工程现场的图像信息进行预处理得到样本图像创建样本图像集；基于样本图像集的区域特征属性调整图像灰度等级并进行图像增强得到有效样本图像集；基于YOLO算法对样本图像进行特征提取获取设备特征集；基于设备特征集建立二分类器；基于二分类器对实时样本图像进行检测确定变压器图像；定期更新配网工程现场的图像信息进行增量式训练更新二分类器，实时检测获取变压器图像。本方案通过YOLO算法提取设备特征，进行模型训练构建二分类器对进行变压器图像的检测，能够准确地识别设备特征并提高二分类器的检测精度，显著提高了配网工程变压器检测的准确性。
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公开(公告)号：CN115239870A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210530222.9
申请日：2022-05-16
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
Abstract: 本发明公开了基于注意力代价体金字塔的多视图立体网络三维重建方法，包括如下步骤：S1、结构光摄像机拍摄获取不同室内场景的图像，对获取图像数据进行预处理；S2、构建基于注意力感知代价体金字塔的多视图立体网络的三维重建网络模型，将训练集作为三维重建网络模型的输入，训练得到权重系数得到初步三维重建网络模型；S3、对训练完成的初步三维重建网络模型进行评估，得到最优三维重建网络模型并生成深度估计图；S4、将得到的所有深度估计图融合成一个完整的深度图。本方案通过引入自注意层并建立基于相似性的特征聚合方法来提高MVS网络的性能，采用金字塔结构对深度图进行推断，使得该网络模型能够处理高分辨率的图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110299705A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910105758.4
申请日：2019-02-01
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
Inventor： 赵寿生 , 范晓东 , 方旭光 , 贾立忠 , 杨震 , 钟伟 , 丁华建 , 蒋嵘 , 王敏 , 娄燕 , 吴昊 , 柳延洪 , 徐政军 , 徐勇俊 , 方君 , 王斌 , 舒展 , 卢鸣凯 , 朱泽厅 , 张一航 , 楼钢
IPC: H02J3/00
Abstract: 本发明公开了一种主动配电网电能质量治理方法，包括如下步骤：通过调研掌握分布式小水电、光伏的输出特性；采用大数据挖掘技术对用电信息采集系统历史数据进行整合与分析；电能质量协调控制；电能质量优化；主动配电。本发明基于主动配电网辐射状结构对配电网络进行分层分区控制，充分利用分布式电源和无功调节设备，采用自上而下的方式实现主动配电网的电能质量控制，具有能够使电压始终处于安全区间，并保证供电质量的特点。
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公开(公告)号：CN113947563A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202110993552.7
申请日：2021-08-27
Applicant: 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/11 , G06T5/00 , G06T5/30 , G06T7/62 , G06T7/73 , G06T7/90 , G06V10/44 , G06V10/56 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的电缆工艺质量动态缺陷检测方法，包括如下步骤：步骤S1、使用摄像机获取待检测的图片生成图片数据集，图片里至少含有一个待检测的线缆；步骤S2、使用YOLOV5目标检测算法对获取到的图片进行检测，识别出图片中的电缆；使用labelme工具对图片中的电缆进行标注；步骤S3、根据电缆检测框位置，将电缆从图片中截取出来待检；步骤S4、使用UNet分割网络模型将电缆特征分割出来；采用的Mobilenet‑V2网络作为UNet分割网络模的主干网络；步骤S5、根据分割电缆特征判断电缆是否异常。本方案点位图片中电缆的位置，提取电缆的特征并对特征进行比对判定，显著提高电缆的识别率。
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公开(公告)号：CN109921514A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910105763.5
申请日：2019-02-01
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
Inventor： 赵寿生 , 范晓东 , 朱向明 , 贾立忠 , 方旭光 , 钟伟 , 杨震 , 丁华建 , 蒋嵘 , 王敏 , 徐政军 , 娄燕 , 吴昊 , 柳延洪 , 徐勇俊 , 方君 , 王斌 , 舒展 , 卢鸣凯 , 金超 , 毛羽燕 , 钱炫宇
Abstract: 本发明公开了一种用于电能质量治理决策支持的方法，包括如下步骤：通过调研掌握分布式小水电、光伏的输出特性；根据采用大数据挖掘技术挖掘出来的用电信息采集系统历史数据，确定数据处理规则和优化策略；关键技术与制造技术研究；样机制造；上层数据平台与控制系统技术研究；主动配电网的电能质量综合监测和控制技术工程建设。本发明改变了以往粗放的电压质量治理管理模式，本发明具有能够提高用户受电质量、实现电压全局调整以及提升项目投资效益比的特点。
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公开(公告)号：CN115239871A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210531379.3
申请日：2022-05-16
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
Abstract: 本发明公开了一种多视图立体网络三维重构方法，包括如下步骤：S1、在线获取开源数据集，基于开源数据集构建训练数据集和测试数据集；S2、构建基于注意力感知代价体金字塔的多视图立体网络的三维重建网络模型，将训练集作为三维重建网络模型的输入，训练得到权重系数；通过测试数据集对训练完成的三维重建网络模型进行评估，评估完成后得到最优三维重建网络模型；根据最优三维重建网络模型生成深度估计图；S3、对深度估计图进行处理后生成稠密三维点云。方案通过引入自注意层来获取深度估计任务的重要信息，并建立基于相似性的特征聚合方法来提高MVS网络的性能，采用从粗到细的策略对深度图进行推断，使得该网络模型能够处理高分辨率的图像。
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公开(公告)号：CN110703006B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN201910832724.5
申请日：2019-09-04
Applicant: 国网浙江省电力有限公司金华供电公司 , 国网浙江省电力有限公司 , 国家电网有限公司
Inventor： 赵寿生 , 崔建业 , 张波 , 赵冠军 , 姚晖 , 苏毅方 , 张一航 , 方旭光 , 朱泽厅 , 陈州浩 , 邵先军 , 童力 , 金超 , 徐洁 , 黄洁敏 , 俞勤政 , 舒展
Abstract: 本发明涉及电气自动化领域，公开了一种基于卷积神经网络的三相电能质量扰动检测方法，包括下列步骤：A)采集三相电能扰动信号数据；B)对三相电能扰动信号进行数据预处理，获得三相电能RGB图片；C)制作训练集和测试集；D)构建卷积神经网络模型；E)获取三相电能质量扰动检测结果。本发明效率高，减少了人为主观因素的影响，将采集的三相电能信号转为RGB图片，使信号特征更加紧密，计算量少，通过建立卷积神经网络模型智能提取扰动信号特征，实现扰动信号的准确分类，可对多个扰动信号同时检测，并且可以检测出两相或三相之间发生故障的情况。
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