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公开(公告)号：CN111932493B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202010596194.1
申请日：2020-06-28
申请人： 北京国网富达科技发展有限责任公司
IPC分类号： G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的配电网局部放电超声波检测方法及系统，方法包括：训练神经网络模型；将待测配电网设备的局部放电缺陷的超声波信号转换成梅氏倒频谱数据；将梅氏倒频谱数据输入周期神经网络层进行学习得到第一特征；将待测配电网设备的局部放电缺陷的图像输入卷积神经网络层进行学习得到第二特征；将第一特征和第二特征进行线性拼接后得到第三特征；将第三特征输入多层全连接层，得到待测配电网设备的检测结果。本发明提出的检测方法及系统相对于现有的人工检测更高效、更准确。
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公开(公告)号：CN112904890A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110055910.X
申请日：2021-01-15
申请人： 北京国网富达科技发展有限责任公司
IPC分类号： G05D1/10
摘要： 本发明提出了一种电力线路的无人机自动巡检系统及方法，所述无人机自动巡检系统包括：地面站系统和设置在无人机上的通讯模块、位置和状态感知模块、惯性导航系统、边缘计算模块和控制中心单元；所述通讯模块、所述位置和状态感知模块、所述惯性导航系统和所述边缘计算模块均与所述控制中心单元连接，所述控制中心单元与无人机的执行机构连接；所述地面站系统与所述通讯模块连接。本发明边缘计算模块用于利用训练好的基于深度强化学习的代理模型，根据无人机的当前状态信息及目的状态信息生成飞行指令，控制无人机的飞行，使无人机飞行过程中尽可能的不偏离每个时刻的目的坐标，保证飞行的安全性。
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公开(公告)号：CN111929542A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010630763.X
申请日：2020-07-03
申请人： 北京国网富达科技发展有限责任公司
摘要： 本发明公开了一种电力设备诊断方法及系统，通过将超声波频谱图片、可见光图像以及红外热成像输入到卷积神经网络生成电力设备的诊断信息；本发明基于多种不同类型的图像对设备故障进行定位，根据多种不同类型的图像，采用卷积神经网络生成电力设备的诊断信息，提高了故障定位的准确率，解决了现有超声波局部放电检测仪仅依靠超声波信号作为卷积神经网络的输入，导致在进行故障定位时准确率不高的问题。
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公开(公告)号：CN107831402A
公开(公告)日：2018-03-23
申请号：CN201711187788.1
申请日：2017-11-24
申请人： 北京国网富达科技发展有限责任公司
CPC分类号： G01R31/024 , G01R31/1209 , G01R31/1272
摘要： 本发明提供了一种配网架空线超声波缺陷信号的模拟装置及方法，所述装置包括输入模块、超声波发射模块与控制模块；所述输入模块与所述控制模块电连接，用于输入相关参数，所述相关参数包括缺陷类型参数、缺陷等级、设备状态参数与环境参数；所述控制模块根据所述相关参数生成控制信号，将所述控制信号发送至所述超声波发射模块；所述超声波发送模块与所述控制模块电连接，用于根据所述控制信号发射相应强度值的超声波。所述方法包括输入相关参数，所述相关参数包括缺陷类型参数、缺陷等级、设备状态参数与环境参数；根据所述相关参数计算超声波的强度值；发射相应强度值的超声波。
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公开(公告)号：CN104362545B
公开(公告)日：2017-05-03
申请号：CN201410667218.2
申请日：2014-11-20
申请人： 河南送变电工程公司 , 北京国网富达科技发展有限责任公司
摘要： 本发明提供一种多旋翼巡检飞行器及其挂载输电线路的方法，该方法包括：判断待挂导地线处于多旋翼巡检飞行器的导向摄像机拍摄的影像画面的偏上区域时，控制多旋翼巡检飞行器的旋翼向上飞行；判断待挂导地线处于影像画面的偏下区域时，控制旋翼向下飞行；判断待挂导地线处于影像画面的靠近区域时，控制旋翼水平飞行并向待挂导地线靠近；判断待挂导地线处于影像画面的落线区域时，控制旋翼停止飞行并降落。本发明具有精准的电力线挂载功能，拓宽了巡检视野，提升了巡检效率，降低了巡检的人力成本。
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公开(公告)号：CN106505468A
公开(公告)日：2017-03-15
申请号：CN201611123437.X
申请日：2016-12-08
申请人： 北京国网富达科技发展有限责任公司
IPC分类号： H02G1/02
CPC分类号： H02G1/02
摘要： 本发明提供了一种用于双头滑车的落线作业装置及导线上异物的处理方法，所述装置包括无人机和与无人机连接的抓取器；抓取器包括舵机和相对且对称设置在舵机的两侧的两个夹持机构，无人机能控制舵机的启停；各夹持机构分别包括至少一组从上到下连接的转动关节和夹持爪，转动关节的一端与舵机能转动地连接，转动关节的另一端与夹持爪的一端能转动地连接，夹持爪的另一端朝舵机的中心线延伸；舵机驱动各转动关节转动，带动各夹持爪的另一端逐渐向内收紧，穿入挂钩并钩挂双头滑车；舵机驱动各转动关节反向转动，带动各夹持爪的另一端向外扩张并与挂钩分离。本发明的双头滑车能方便地到达任意位置，提高了清除异物的效率，避免了人工爬塔。
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公开(公告)号：CN112613494B
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202110059517.8
申请日：2021-01-18
申请人： 北京国网富达科技发展有限责任公司
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/094
摘要： 本发明涉及一种基于深度对抗网络的电力线路监控异常识别方法及系统。该方法包括：构建深度对抗网络；所述深度对抗网络包括生成器和判别器；所述生成器用于生成虚假图片；所述判别器用于判别输入的图像是否为虚假图片；基于训练样本集，对所述深度对抗网络中的生成器和判别器交替训练，得到训练好的判别器；所述训练样本集包括多个真实样本和对应的多个虚假样本；获取待识别电力线路监控图像；将所述待识别电力线路监控图像输入所述训练好的判别器，识别所述待识别电力线路监控图像是否为虚假图片，得到识别结果。本发明可以提高电力线路监控异常识别的准确度。
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公开(公告)号：CN110675387B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN201910915275.0
申请日：2019-09-26
申请人： 北京国网富达科技发展有限责任公司
摘要： 本发明提供了一种输电线路铁塔结构缺陷检测方法及装置，该方法包括：采集待检测铁塔结构的多帧图像；根据待检测铁塔结构的多帧图像，确定待检测铁塔结构的三维动态模型；根据待检测铁塔结构的三维动态模型，确定待检测铁塔结构的模态参数，模态参数包括：共振峰频率和模态形状；将待检测铁塔结构的模态参数输入预先训练生成的铁塔结构缺陷检测模型，输出待检测铁塔结构的缺陷位置和缺陷类型；铁塔结构缺陷检测模型根据铁塔结构的模态参数样本预先训练生成。本发明提升了输电线路铁塔结构缺陷检测的效率和准确性，可广泛地应用在电力系统中。
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公开(公告)号：CN111932493A
公开(公告)日：2020-11-13
申请号：CN202010596194.1
申请日：2020-06-28
申请人： 北京国网富达科技发展有限责任公司
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的配电网局部放电超声波检测方法及系统，方法包括：训练神经网络模型；将待测配电网设备的局部放电缺陷的超声波信号转换成梅氏倒频谱数据；将梅氏倒频谱数据输入周期神经网络层进行学习得到第一特征；将待测配电网设备的局部放电缺陷的图像输入卷积神经网络层进行学习得到第二特征；将第一特征和第二特征进行线性拼接后得到第三特征；将第三特征输入多层全连接层，得到待测配电网设备的检测结果。本发明提出的检测方法及系统相对于现有的人工检测更高效、更准确。
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公开(公告)号：CN110702015A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910915291.X
申请日：2019-09-26
摘要： 本发明公开了一种输电线路覆冰厚度测量方法及装置，该方法包括：采集输电线路的四目图像；将输电线路的四目图像输入卷积神经网络模型，输出输电线路的目标视差点集合；根据输电线路的目标视差点集合，计算输电线路的深度点集合；根据输电线路的深度点集合，确定输电线路的三维模型；根据输电线路的三维模型，获取输电线路导线的横截面信息；根据输电线路导线的横截面信息，确定输电线路的等值覆冰厚度。该方案基于卷积神经网络模型将输电线路的四目图像进行视觉匹配的输电线路覆冰厚度测量方法，提升了输电线路等值覆冰厚度测量的准确性，可有效的指导电力公司进行除冰消缺的工作。
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