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公开(公告)号：CN102645620B
公开(公告)日：2015-02-11
申请号：CN201210154755.8
申请日：2012-05-17
申请人： 广东电网公司电力科学研究院 , 上海交通大学
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了基于时频特征参数的变电站多源局部放电检测方法及装置。该方法包括：在预设时间内采集UHF天线接收的超高频信号；从所述UHF天线获取所述超高频信号的脉冲波形的片段，组成波形片段序列；根据所述波形片段序列计算时频参数，确定时频特征向量，对时频特征向量进行模糊聚类分析；将聚类分析的结果中分好类的各类脉冲波形的特征与预设的超高频脉冲波形的特征进行对比，确定所述脉冲波形的类型。采用本发明，可以通过基于不同局部放电源所产生超高频放电信号在时域与频率的特征不同，运用模糊聚类的方法对其进行聚类，以分离不同局部放电源所产生的局部放电UHF信号。
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公开(公告)号：CN102645621A
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN201210154875.8
申请日：2012-05-17
申请人： 广东电网公司电力科学研究院 , 上海交通大学
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了基于空间特征参数的变电站多源局部放电检测方法及装置。该方法包括：在预设时间内采集UHF天线阵列接收的超高频信号；从所述UHF天线阵列获取所述超高频信号的脉冲波形的片段组，组成波形片段组序列；根据所述波形片段组序列计算各根天线的时延，计算空间特征向量并形成序列，对空间特征向量序列进行模糊聚类分析；将聚类分析的结果中分好类的各类脉冲波形的特征与预设的超高频脉冲波形的特征进行对比，确定所述脉冲波形的类型。采用本发明，可以通过基于不同局部放电源所产生超高频放电信号在时域与频率的特征不同，运用模糊聚类的方法对其进行聚类，以分离不同局部放电源所产生的局部放电UHF信号。
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公开(公告)号：CN102645620A
公开(公告)日：2012-08-22
申请号：CN201210154755.8
申请日：2012-05-17
申请人： 广东电网公司电力科学研究院 , 上海交通大学
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了基于时频特征参数的变电站多源局部放电检测方法及装置。该方法包括：在预设时间内采集UHF天线接收的超高频信号；从所述UHF天线获取所述超高频信号的脉冲波形的片段，组成波形片段序列；根据所述波形片段序列计算时频参数，确定时频特征向量，对时频特征向量进行模糊聚类分析；将聚类分析的结果中分好类的各类脉冲波形的特征与预设的超高频脉冲波形的特征进行对比，确定所述脉冲波形的类型。采用本发明，可以通过基于不同局部放电源所产生超高频放电信号在时域与频率的特征不同，运用模糊聚类的方法对其进行聚类，以分离不同局部放电源所产生的局部放电UHF信号。
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公开(公告)号：CN102692564B
公开(公告)日：2014-12-10
申请号：CN201210211531.6
申请日：2012-06-25
申请人： 广东电网公司电力科学研究院 , 上海交通大学
摘要： 本发明提出局部放电超高频脉冲信号的相角测量方法，包括步骤：在工频信号上升沿的每个过零点时刻同步输出频率特性固定的超高频信号；采用脉冲触发方式采样超高频信号；并记录每次采样时的瞬时时刻和采样的超高频信号波形；根据记录的超高频信号波形提取出超高频信号的时频参数；根据时频参数分离出频率特性固定的高频信号；根据所采样各个局部放电超高频信号的采样时刻，以及与当前采样的局部放电超高频信号相邻的、频率特性固定的超高频信号的采样时刻，以计算局部放电超高频脉冲信号的相角。本发明还提出局部放电超高频脉冲信号的相角测量装置，实现简单，可以降低局部放电检测成本。
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公开(公告)号：CN102645621B
公开(公告)日：2014-11-19
申请号：CN201210154875.8
申请日：2012-05-17
申请人： 广东电网公司电力科学研究院 , 上海交通大学
IPC分类号： G01R31/12
摘要： 本发明公开了基于空间特征参数的变电站多源局部放电检测方法及装置。该方法包括：在预设时间内采集UHF天线阵列接收的超高频信号；从所述UHF天线阵列获取所述超高频信号的脉冲波形的片段组，组成波形片段组序列；根据所述波形片段组序列计算各根天线的时延，计算空间特征向量并形成序列，对空间特征向量序列进行模糊聚类分析；将聚类分析的结果中分好类的各类脉冲波形的特征与预设的超高频脉冲波形的特征进行对比，确定所述脉冲波形的类型。采用本发明，可以通过基于不同局部放电源所产生超高频放电信号在时域与频率的特征不同，运用模糊聚类的方法对其进行聚类，以分离不同局部放电源所产生的局部放电UHF信号。
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公开(公告)号：CN102692564A
公开(公告)日：2012-09-26
申请号：CN201210211531.6
申请日：2012-06-25
申请人： 广东电网公司电力科学研究院 , 上海交通大学
摘要： 本发明提出局部放电超高频脉冲信号的相角测量方法，包括步骤：在工频信号上升沿的每个过零点时刻同步输出频率特性固定的超高频信号；采用脉冲触发方式采样超高频信号；并记录每次采样时的瞬时时刻和采样的超高频信号波形；根据记录的超高频信号波形提取出超高频信号的时频参数；根据时频参数分离出频率特性固定的高频信号；根据所采样各个局部放电超高频信号的采样时刻，以及与当前采样的局部放电超高频信号相邻的、频率特性固定的超高频信号的采样时刻，以计算局部放电超高频脉冲信号的相角。本发明还提出局部放电超高频脉冲信号的相角测量装置，实现简单，可以降低局部放电检测成本。
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公开(公告)号：CN110309865A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910530052.2
申请日：2019-06-19
申请人： 上海交通大学 , 上海交通大学烟台信息技术研究院
摘要： 本发明涉及一种无人机巡视输电线路销钉缺陷分级图像识别方法，包括：S0、利用巡视采集图像对区域推荐卷积神经网络和SVM分类器进行预训练；S1、巡视采集图像送入区域推荐卷积神经网络；S2、利用区域推荐卷积神经网络对销钉进行定位，输出销钉定位矩形框图像；S3、对销钉定位矩形框图像上采样并作灰度化处理；S4、提取步骤S3处理后图像的SIFT特征；S5、对图像SIFT特征采用K-means算法聚类并制作成词袋模型；S6、词袋模型送入SVM分类器判断销钉是否存在缺陷。有益效果是简化了输电线路巡检人员的工作量，提高了输电线路销钉缺陷的检出率。
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公开(公告)号：CN110516551B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910686677.8
申请日：2019-07-29
申请人： 上海交通大学烟台信息技术研究院 , 上海交通大学
IPC分类号： G06V20/17 , G06V10/25 , G06V10/774 , G05D1/12
摘要： 本发明提供了一种基于视觉的巡线位置偏移识别系统，包括：特征提取网络、电力线识别模块、电力塔架及部件识别模块；各个部分相互配合，在无人机巡线时实时执行当前位置识别，并在无人机偏离巡线目标时发出信号。特征提取网络负责提取图像的各级特征，用于后续的识别工作。电力线识别模块在训练时仅需类别标签，大大降低了样本标注的工作量。电力塔架及部件识别模块基于目标检测算法，在电力线识别模块识别到电力线形状变化时开始识别此处的部件类型，根据识别框的大小及位置确定无人机当前位置是否偏移。同时提供了一种识别方法和无人机。本发明实现了对巡线无人机的位置识别，并在位置偏移时发出信号，可用于辅助操控或无人机自动巡线等工作。
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公开(公告)号：CN110334612A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910529984.5
申请日：2019-06-19
申请人： 上海交通大学 , 上海交通大学烟台信息技术研究院
摘要： 本发明涉及具有自学习能力的电力巡检图像目标检测方法，包括：将含有目标对象的图片样本、目标对象位置标注文件送入Context CNN，训练Context模型；基于Context模型对输入的背景图片、扩充的目标对象图片进行图像融合处理得到扩充的图片样本及目标对象位置标注文件；基于送入Faster R-CNN的图片样本、位置标注文件训练目标检测模型1、目标检测模型2；Faster R-CNN基于目标检测模型1、和/或目标检测模型2输出采集的图片样本中是、否含有目标对象的检测结果。有益效果是克服电力行业应用图像识别技术存在的训练数据集不足的情况，在使用过程中自动提升识别性能。
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公开(公告)号：CN110503135A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910698625.2
申请日：2019-07-31
申请人： 上海交通大学烟台信息技术研究院 , 上海交通大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明提供了一种用于电力设备边缘侧识别的深度学习模型压缩方法，通过直接修改已训练完成的深度学习模型，实现相关识别模型的压缩和加速，包括：批量归一化层融合：将批量归一化层与其之前的卷积层进行融合；针对全连接层的奇异值分解：基于矩阵的奇异值分解算法，在全连接层之前加入中间层，对全连接层的参数进行压缩；模型权重的量化：采用权值共享方法，根据深度学习模型的冗余性，对参数进行量化转换。各步骤既可独立使用，也可相互配合工作。同时提供了一种压缩系统。本发明实现对已训练完成的深度学习模型的压缩和加速，在当前电力公司积极推进泛在电力物联网的环境下，有着广泛的应用前景。
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