-
公开(公告)号：CN111325233B
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN201911039498.1
申请日：2019-10-29
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学院沈阳自动化研究所 , 国家电网有限公司
发明人： 李桐 , 宋纯贺 , 沈力 , 于诗矛 , 于同伟 , 王忠锋 , 赵永彬 , 曾鹏 , 刘一涛 , 孔剑虹 , 刘刚 , 朱钰 , 王刚 , 刘扬 , 刚毅凝 , 佟昊松 , 王海鹏 , 张旭 , 刘越
IPC分类号： G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/088 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及多源信息融合下的变压器故障检测方法，特别涉及一种变压器故障检测方法及装置。该检测方法基于多源信息融合下的栈式自编码器模型，包括：采集电力变压器数据；将电力变压器数据输入至预先训练好的多源信息融合下的栈式自编码器模型进行故障概率计算，得到故障概率计算结果；其中，所述栈式自编码器模型的训练数据为多源电力变压器数据；对多源信息融合下的栈式自编码器模型的故障概率计算结果进行整合，得到电力变压器的具体故障状态，完成故障检测。本发明利用去噪自编码器模型增强模型对噪音的鲁棒性；将多个去噪自编码器模型堆叠形成栈式自编码器网络，加深模型深度，提高准确度。
-
公开(公告)号：CN110727669A
公开(公告)日：2020-01-24
申请号：CN201910959898.8
申请日：2019-10-10
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学院沈阳自动化研究所 , 国家电网有限公司
发明人： 李桐 , 宋纯贺 , 沈力 , 于诗矛 , 于同伟 , 王忠锋 , 赵永彬 , 曾鹏 , 刘一涛 , 刘刚 , 朱钰 , 王刚 , 刘扬 , 刚毅凝 , 佟昊松 , 王海鹏 , 张旭 , 刘越
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/26
摘要： 本发明属于无线传感器网与神经网络技术领域，具体涉及一种电力系统传感器数据清理装置及清理方法，主要用于解决如何区分由事件发生造成的异常数据和由环境等其它因素造成的异常数据。本发明包括：异常数据检测模块、异常数据分类模块和噪声数据修复模块。本发明构建了一种传感器数据清理模型，用于清理传感器数据，它将传感器数据进行分类，分成正常数据、噪声数据和故障数据，并完成了噪声数据的修复，去除了噪声数据的干扰，用其进行故障诊断分类可以大大增强准确率。该方法具有实时性，能够快速清理实时传送过来的数据；并具有通用性，可以适用于大部分的工业传感器网络。
-
公开(公告)号：CN111325233A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN201911039498.1
申请日：2019-10-29
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学院沈阳自动化研究所 , 国家电网有限公司
发明人： 李桐 , 宋纯贺 , 沈力 , 于诗矛 , 于同伟 , 王忠锋 , 赵永彬 , 曾鹏 , 刘一涛 , 孔剑虹 , 刘刚 , 朱钰 , 王刚 , 刘扬 , 刚毅凝 , 佟昊松 , 王海鹏 , 张旭 , 刘越
摘要： 本发明涉及多源信息融合下的变压器故障检测方法，特别涉及一种变压器故障检测方法及装置。该检测方法基于多源信息融合下的栈式自编码器模型，包括：采集电力变压器数据；将电力变压器数据输入至预先训练好的多源信息融合下的栈式自编码器模型进行故障概率计算，得到故障概率计算结果；其中，所述栈式自编码器模型的训练数据为多源电力变压器数据；对多源信息融合下的栈式自编码器模型的故障概率计算结果进行整合，得到电力变压器的具体故障状态，完成故障检测。本发明利用去噪自编码器模型增强模型对噪音的鲁棒性；将多个去噪自编码器模型堆叠形成栈式自编码器网络，加深模型深度，提高准确度。
-
公开(公告)号：CN110727669B
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN201910959898.8
申请日：2019-10-10
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 中国科学院沈阳自动化研究所 , 国家电网有限公司
发明人： 李桐 , 宋纯贺 , 沈力 , 于诗矛 , 于同伟 , 王忠锋 , 赵永彬 , 曾鹏 , 刘一涛 , 刘刚 , 朱钰 , 王刚 , 刘扬 , 刚毅凝 , 佟昊松 , 王海鹏 , 张旭 , 刘越
IPC分类号： G06F16/215 , G06F16/26
摘要： 本发明属于无线传感器网与神经网络技术领域，具体涉及一种电力系统传感器数据清理装置及清理方法，主要用于解决如何区分由事件发生造成的异常数据和由环境等其它因素造成的异常数据。本发明包括：异常数据检测模块、异常数据分类模块和噪声数据修复模块。本发明构建了一种传感器数据清理模型，用于清理传感器数据，它将传感器数据进行分类，分成正常数据、噪声数据和故障数据，并完成了噪声数据的修复，去除了噪声数据的干扰，用其进行故障诊断分类可以大大增强准确率。该方法具有实时性，能够快速清理实时传送过来的数据；并具有通用性，可以适用于大部分的工业传感器网络。
-
公开(公告)号：CN110807353B
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN201910826233.X
申请日：2019-09-03
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及人工智能、输变电技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的变电站异物识别方法、装置及系统。包括以下步骤：采集变电站的场景图像；根据预先建立的变电站异物的目标检测模型，对所述场景图像中的异物进行识别，得到所述场景图像内的异物所在位置和异物的类型；其中，所述变电站异物的目标检测模型为根据预设的变电站内的异物类型以及若干变电站异物图像进行训练得到。本发明提升了异物检测准确性，能具体分辨出异物的种类，还能起到辅助变电站巡视、监控的作用。本发明方法所开发的模块可集成到固定摄像头和机器人本体以及它们的远程控制系统，赋予它们智能识别变电站内异物的能力，提升变电站巡视和监控的智能化水平。
-
公开(公告)号：CN110807353A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910826233.X
申请日：2019-09-03
申请人： 国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院 , 全球能源互联网研究院有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明涉及人工智能、输变电技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的变电站异物识别方法、装置及系统。包括以下步骤：采集变电站的场景图像；根据预先建立的变电站异物的目标检测模型，对所述场景图像中的异物进行识别，得到所述场景图像内的异物所在位置和异物的类型；其中，所述变电站异物的目标检测模型为根据预设的变电站内的异物类型以及若干变电站异物图像进行训练得到。本发明提升了异物检测准确性，能具体分辨出异物的种类，还能起到辅助变电站巡视、监控的作用。本发明方法所开发的模块可集成到固定摄像头和机器人本体以及它们的远程控制系统，赋予它们智能识别变电站内异物的能力，提升变电站巡视和监控的智能化水平。
-
公开(公告)号：CN108710883B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201810563281.X
申请日：2018-06-04
申请人： 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种采用轮廓检测的完整显著性物体检测方法，包括用超像素分割法对图像进行分割，并将其构建成图形模式；获取基于轮廓提取的显著图；获取基于背景模板的二值分割图；基于显著图和二值分割图，获得最终显著图。本发明不仅能进一步突出图像的显著性区域，而且很好地抑制住了背景区域，可以应用到图像检索、图像分割、图像分类和目标识别等场景。
-
公开(公告)号：CN109086763B
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN201810811073.7
申请日：2018-07-23
申请人： 国网辽宁省电力有限公司信息通信分公司 , 南瑞集团有限公司 , 南京南瑞信息通信科技有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种指针式仪表读取方法，包括对仪表图像进行预处理；获取表盘的圆心坐标；获取圆心坐标下的指针角度；根据指针角度计算读数值。同时也公开了使用该方法的指针式仪表读取装置。本发明对现有的霍夫变换进行了改进，先通过预处理后的图像获取圆心坐标，根据圆心坐标获取指针的角度，最后根据指针角度获取读数值；本发明受图像清晰度以及环境的影响较小，可在自然场景下准确的读出仪表读数值。
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
8 条记录 (耗时 0.068 秒)
