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公开(公告)号：CN117470853A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311434394.7
申请日：2023-10-31
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC分类号： G01N21/88 , G01N21/95 , G06T7/00 , G05D1/46 , G05D1/495 , G05D101/15 , G05D109/20
摘要： 本申请公开一种高精度快速定位的绝缘子损坏识别方法，通过无人机对需要进行检测的绝缘端子进行拍摄，并根据拍摄获得的图像信息进行比对以识别绝缘段子的损坏情况。尤其是通过控制两个无人机于绝缘端子的两侧分别拍摄获得绝缘端子的两侧图像，因绝缘端子的对称性，通过比对两个无人机从绝缘端子的两侧拍摄获得的图像，可以根据图像的差异处识别分析出绝缘端子的异常情况。
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公开(公告)号：CN117523427A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311465224.5
申请日：2023-11-06
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网信通亿力科技有限责任公司
IPC分类号： G06V20/17 , G06Q10/047 , G06Q10/20 , G06Q50/06
摘要： 本发明涉及一种基于信息提取的电网设施零件锈蚀巡检方法，通过预先载入需要巡检的目标零件的特征，然后通过大数据规划路径以及确定拍摄角度，以实现人工智能，同时控制巡检无人机结合金属探伤的方式快速筛选对应需要的图像区域，然后完成对图像数据的压缩和简化，极大程度的降低了图像数据的复杂程度，保证巡检过程中的数据量不会占用存储资源、传输资源和处理资源，而无人机搭载的识别算法也可以保证无人机对图像的处理效率。
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公开(公告)号：CN118701973A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410973009.4
申请日：2024-07-19
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： B66C15/06 , B66C15/04 , B66C23/88 , G01S15/08 , G01S15/931 , G01S7/521 , B08B5/02 , B08B13/00
摘要： 本发明公开了一种变电站吊车与带电体距离的自动预警装置，包括安装框、多个第一固定组件、多个第二固定组件、以及固定安装在安装框外表面的多个超声波传感器和警报器。第一固定组件包括支座、第一螺杆；支座固定连接在安装框第二侧板顶端；第一螺杆贯穿支座并与支座通过螺纹连接；第一螺杆靠近吊钩侧板的一端设有第一压盘，远离吊钩侧板的一端设有第一拧手。第二固定组件包括固定夹板、固定板和第二螺杆；固定板与固定夹板平行设置且固定连接在安装框第三侧板底端；第二螺杆贯穿固定板并与固定板通过螺纹连接；第二螺杆靠近固定夹板的一端设有第二压盘，远离固定夹板的一端设有第二拧手。
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公开(公告)号：CN117853758A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410008544.6
申请日：2024-01-03
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06V20/52
摘要： 本发明提出一种基于YOLO算法的智能变电站现场监控多目标跟踪方法，利用YOLO算法对所有运动物体进行检测，从而实现快速且准确的目标检测，针对遮挡严重的物体，提出使用AKCF（增强核相关滤波器）来提高算法性能，能够通过最小化目标特征和候选区域特征之间的距离来跟踪目标，从而解决目标严重遮挡的问题。进一步提出基于优先级匹配和基于运动估计的再匹配的两阶段目标关联方法，以增加跟踪的准确性。本发明在多目标跟踪方面具有较高的准确性和鲁棒性，能够应对复杂的实际场景，对于智能变电站的安全监控、缺陷检测等方面具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN117636129A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311640807.7
申请日：2023-11-30
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06V10/82 , G06V10/30 , G06V10/32 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06N3/0464 , G06N3/096
摘要： 本发明公开了一种电力施工监督图像的识别方法，涉及电力施工作业监督技术领域，具体的操作步骤如下：数据收集和预处理，收集一批电力施工监督图像数据，并进行预处理，包括图像去噪、大小统一化；物体检测，通过应用目标区域卷积神经网络或YOLO算法，对图像中的电力设备、人员、关键物体进行检测和定位；物体识别；异常检测；监督与反馈；模型训练和更新。本发明的提高了施工监督效率、改善了施工质量、增强了施工安全性以及提供了准确的数据支持，这种电力施工监督图像的识别方法帮助监督人员更好地进行施工监督，提高施工质量、安全性和效率，从而推动电力施工的可持续发展。
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公开(公告)号：CN117633081A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311643292.6
申请日：2023-11-30
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明实施例提供一种结合大数据的电力数据样本的采集方法，属于数据采集技术领域。所述采集方法包括以下步骤：A、建立NoSQL数据库；B、建立模型库；C、建立远程监控系统：D、所述数据库日志采集；E、优化所述数据库性能；F、所述数据的备份和恢复；G、监控和维护。本发明为一种结合大数据的电力数据样本的采集方法，通过上述线上和线下结合的电力数据采集方式，便于后台及时获取业务系统原始数据信息，通过建立NoSQL数据库对于大量上传的原始业务数据，进行统一库存、分类管理和分析，提升电力样本规模与质量，形成了统一的样本技术标准、规范的管理流程，提供高效稳定的样本管理及应用服务能力，节省人力和物力的投入量，降低成本，提高电力运行的效率。
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公开(公告)号：CN116245016A
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN202310033771.X
申请日：2023-01-10
申请人： 国网福建省电力有限公司 , 国网福建省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06F30/27 , G06F18/23 , G06F113/04 , G06F119/02
摘要： 本发明提供了一种适用于数据资源不均衡的海量分布式光伏预测方法，包括以下步骤：步骤1：对全域内的分布式光伏电站进行运行数据梳理；步骤2：对全域内的分布式光伏电站的气象数据进行插值计算；步骤3：对数据特征进行预设权值处理；步骤4：对强数据站点进行出力曲线预测；步骤5：对全域气象特征进行聚类；步骤6：对弱数据站点进行出力曲线预测。应用本技术方案可实现有效解决在数据资源不均衡条件下海量分布式光伏电站无法进行高效预测出力曲线的问题。预测结果显示，与单一预测方法相比，采用该组合预测方法得到的结果精度更高，且在气象数据缺乏、发电功率数据质量低情况下也能得到精确的预测结果。
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公开(公告)号：CN118503452A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410775789.1
申请日：2024-06-17
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 厦门大学 , 国网福建省电力有限公司
摘要： 本发明提出了基于图节点采样与大语言模型的配电网故障归因分析方法，包括如下步骤：步骤一、设计多维度故障本体，用于指导故障数据的结构化；步骤二、构建知识图谱，用于存储和表示配电网中的故障信息；步骤三、集成大语言模型LLM，用于处理和分析故障信息；步骤四、使用基于强化学习的节点选择算法，从知识图谱中选择与当前分析任务最相关的节点，并将这些节点信息提供给大语言模型以增强其诊断预测能力；步骤五、通过精选的节点抽样，利用知识图谱与大型语言模型的集成来优化故障分析的精确性和效率。本发明利用强化学习动态选择关键信息节点，来增强大语言模型的故障分析能力。提高了故障诊断的准确性和效率，同时优化了系统的适应性和灵活性。
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公开(公告)号：CN117370633A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311506516.9
申请日：2023-11-13
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 厦门大学 , 国网福建省电力有限公司
IPC分类号： G06F16/951 , G06F16/953 , G06F16/36 , G06F40/279 , G06F40/30 , G06N3/0442 , G06N5/022
摘要： 本发明涉及一种基于事件框架模板的配网故障单事件图谱构建方法。本体层面采用事件框架模板模型自顶向下初步进行事件图谱本体构建，再从语义分析出发对事件图谱本体进行补全，最后通过数据映射和结构映射从实例层面构建事件图谱。首先对故障单结构化数据进行预处理；其次设计了一套事件图谱领域本体构建规范化方法；然后，按照该方法指导配电网故障事件图谱本体构建；之后对故障单结构化数据进行数据映射和结构映射，构建起配电网故障事件图谱；最后，通过查询和统计分析对事件图谱进行有效性检验。本发明所述方法可以满足配电网故障定位归因和辅助决策的下游应用场景，依靠图结构关联多样性优势，为后续故障定位归因和辅助决策提供一定的帮助。
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公开(公告)号：CN117370568A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311272913.4
申请日：2023-09-28
申请人： 国网福建省电力有限公司电力科学研究院 , 国网福建省电力有限公司 , 厦门大学
摘要： 本发明涉及一种基于预训练语言模型的电网主设备知识图谱补全方法，包括：构建电网设备缺陷知识图谱；将电网设备缺陷知识图谱嵌入到低维向量空间中；结合预训练语言模型和基于结构的模型构建混合知识图谱嵌入模型PLMSM；在PLMSM模型中，输入实体及其补充信息首先被送入预训练语言模型以获取它们的嵌入，这些嵌入与由基于结构的模型生成的嵌入相结合以提高实体补全性能；通过训练集对PLMSM模型进行训练，并通过验证集验证模型的训练结果，选取最佳模型；在训练过程中，采用负采样方法对PLMSM模型进行优化；通过测试集对得到的PLMSM模型进行测试；测试通过的PLMSM模型即可用于实体补全任务。该方法有利于提高实体补全性能，从而提高电力系统的安全稳定性。
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