公开(公告)号：CN116738266A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310413183.9

申请日：2023-04-18

申请人： 国网福建省电力有限公司上杭县供电公司 ,  国网福建省电力有限公司 ,  国网福建省电力有限公司龙岩供电公司

发明人： 李荣台 ,  林远兴 ,  陈凯 ,  游化斌 ,  林晨 ,  陈振江 ,  周友琪 ,  游宗明 ,  曾舒娴 ,  张超武 ,  朱华 ,  蓝龑 ,  赖华程 ,  王美青

IPC分类号： G06F18/23213 ,  G06F18/214 ,  G06F17/11

摘要： 本发明涉及一种基于改进的k‑medoids聚类算法的台区线损异常识别方法，包括以下步骤：步骤S1:获取台区的线损数据,并预处理；步骤S2:基于预处理后的台区的线损数据,通过k‑medoids聚类算法进行聚类分析，每个台区得到两个变量，一个是聚类中心点，另一个是欧氏距离；步骤S3:基于聚类中心点初步判断台区是否异常，若正常，则通过判断欧氏距离是否大于阈值进一步判断台区是否异常。本发明可以保证线路台区稳定运行，实现精准有效地划分台区线损数据，清晰划分台区线损数据类别。

公开(公告)号：CN114550090A

公开(公告)日：2022-05-27

申请号：CN202210165202.6

申请日：2022-02-18

申请人： 国网福建省电力有限公司上杭县供电公司 ,  国网福建省电力有限公司龙岩供电公司 ,  国网福建省电力有限公司

发明人： 陆珺 ,  张晟煜 ,  陈凯 ,  谢木传 ,  肖荣洋 ,  关华明 ,  游宗明 ,  傅军 ,  刘炳青 ,  何健雯 ,  曾舒娴 ,  廖宝玲

IPC分类号： G06V20/52 ,  G06V10/46 ,  G06V10/50 ,  G06V10/774 ,  G06N3/00 ,  G06N10/60 ,  G06K9/62

摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的变电站鸟巢识别方法，包括：构建并训练识别模型：获取样本图像，利用第一特征提取算法处理样本图像，得到样本特征图；将样本特征图输入至识别模型，识别模型对样本特征图进行若干次卷积操作，得到若干个不同尺度的特征图，并在所述若干个特征图中生成若干个锚框；利用量子粒子群算法，确定正样本与负样本的比例值和置信度阈值；根据置信度阈值，将所述若干个锚框划分为正样本和负样本；根据所述若干个正样本和负样本更新识别模型；获取待检图像；利用第一特征提取算法处理待检图像，得到第一特征图；将第一特征图输入至识别模型，得到第一识别结果及第一识别结果的置信度。