一种基于大数据平台的变压器运行状态数据采集分析系统和方法

    公开(公告)号:CN111983523A

    公开(公告)日:2020-11-24

    申请号:CN202010859232.8

    申请日:2020-08-24

    Abstract: 本发明公开了一种基于数据平台的变压器运行状态数据采集分析系统,其包括:数据采集模块,其采集变压器的实时电量信号数据;远端数据平台,所述数据采集模块将实时电量信号数据传输给远端数据平台,所述远端数据平台具有实时计算引擎和数据库,所述实时计算引擎实时提取实时电量信号数据的特征数据,并将提取结果存储在所述数据库中。此外,本发明还公开了一种基于数据平台的变压器运行状态数据采集分析方法,其由上述的变压器运行状态数据采集分析系统执行。本发明的变压器运行状态数据采集分析系统可以有效采集并分析变压器运行状态数据,从而准确判断变压器的运行状态,其对于变压器的运行维护作用很大,可以产生巨大的经济效益。

    一种变电设备高精度识别方法及系统

    公开(公告)号:CN115151952A

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN202080097153.6

    申请日:2020-06-08

    Abstract: 本发明公开了一种变电设备高精度识别方法及系统,包括,基于卷积神经网络构建Mask RCNN目标识别网络模型;将采集到的图片信息输入至所述Mask RCNN目标识别网络模型中进行初步识别,输出目标识别结果;利用信息熵建立语义决策树并根据物体间相关联系原则对所述目标识别结果进行修正,输出最终的识别决策结果;读取所述识别决策结果,得到待识别目标的真实类别。本发明通过Mask RCNN目标识别网络模型进行初步识别,结合语义决策树进行二次判断修正识别,在增加判别标准的基础上利用变电设备间的相关关系融合图像特征,得到真实类别,大幅度的提升变电设备图像识别准确度,对研究发展巡检机器人自动检测设备具有积极推动作用。

    一种基于人类概念学的电力设备目标识别方法

    公开(公告)号:CN112102296A

    公开(公告)日:2020-12-18

    申请号:CN202010978271.X

    申请日:2020-09-17

    Abstract: 本发明公开了一种基于人类概念学的电力设备目标识别方法,包括,建立电力设备图像数据集,并对所述电力设备图像中的电力设备进行标注;通过利用标注后的数据集训练神经网络和贝叶斯网络,分别获得识别结果和条件概率;利用所述条件概率计算联合概率;筛选最高联合概率所对应的识别结果作为所述电力设备的识别结果,完成所述电力设备的识别。本发明通过结合Mask R‑CNN和概率图模型,底层使用Mask R‑CNN,顶层使用贝叶斯网络对电力设备图像进行识别训练,使得通过少量的数据样本也能达到很好的识别效果,且成功地提升了Mask R‑CNN模型的性能。

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