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公开(公告)号：CN113705923A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111041769.4
申请日：2021-09-07
申请人： 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网安徽省电力有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于智能算法的负荷预测方法，是针对提取出完整的变压器电力负荷数据，对于提取到的负荷数据，首先搭建基于渐消记忆指数加权法的噪声估值优化的容积卡尔曼滤波模型对负荷值进行预测，获取负荷预测结果和预测误差序列，对预测误差数据进行野值处理，采用GM‑BP模型对预测误差数据进行预测，用以修正基于渐消记忆指数加权法的噪声估值优化的容积卡尔曼滤波模型预测结果，得到最终的负荷预测结果。本发明改善传统负荷预测模型时效性和准确性不足的问题，从而能提高电网负荷预测的能力，为电力系统安全经济运行和实现电网科学管理及调度提供重要保障。
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公开(公告)号：CN113469654B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202110756031.X
申请日：2021-07-05
申请人： 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 中国科学技术大学先进技术研究院
IPC分类号： G06Q10/10 , G06Q50/06 , G06V40/16 , G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0464
摘要： 本发明公开了一种基于智能算法融合的变电站多层次安全管控系统，包括：信息采集传输层：用于采集变电站入口处待检人员的人脸、姿态信息、工作区域内工作人员的行为信息；多级智能算法层：包括非工作人员入侵多级防控模块、工作人员违规行为识别模块，用于非工作人员入侵检测、工作人员违规行为识别；算法部署推理层：将多个智能算法融合封装成统一镜像，实现算法模型在变电站算法服务器的部署；显示及预警层：包括变电站安防总控制台、预警装置，实现各级智能算法推理结果的显示，出现异常情况时触发警示灯和蜂鸣器。本发明能有效利用硬件资源，提升变电站安全管控等级。
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公开(公告)号：CN113469178A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110755988.2
申请日：2021-07-05
申请人： 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 南瑞集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于深度学习的电力表计识别方法，其步骤包括：1、采用深度学习目标检测网络YOLOv4来检测图片中电力表计的位置；2、使用深度学习实例分割网络Mask R‑CNN对表计目标区域做指针掩膜定位；3、使用线性回归算法对指针掩模进行线性拟合，计算出指针的斜率；4、最后基于表计类别信息和配置参数计算得到其数值。本发明方法精度高、速度快、鲁棒性强，相比传统技术大大减少了手工特征的设计，并且适用于多种电力场景。
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公开(公告)号：CN113469654A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110756031.X
申请日：2021-07-05
申请人： 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司 , 国网安徽省电力有限公司 , 中国科学技术大学先进技术研究院
摘要： 本发明公开了一种基于智能算法融合的变电站多层次安全管控系统，包括：信息采集传输层：用于采集变电站入口处待检人员的人脸、姿态信息、工作区域内工作人员的行为信息；多级智能算法层：包括非工作人员入侵多级防控模块、工作人员违规行为识别模块，用于非工作人员入侵检测、工作人员违规行为识别；算法部署推理层：将多个智能算法融合封装成统一镜像，实现算法模型在变电站算法服务器的部署；显示及预警层：包括变电站安防总控制台、预警装置，实现各级智能算法推理结果的显示，出现异常情况时触发警示灯和蜂鸣器。本发明能有效利用硬件资源，提升变电站安全管控等级。
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公开(公告)号：CN110263661B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN201910448574.8
申请日：2019-05-28
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 南瑞集团有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于新颜色空间与fast‑LOF的火焰检测方法，包括以下步骤：对采集的视频图像进行预处理形成第一处理图像；对第一处理图像进行颜色空间变换形成第二处理图像；对第二处理图像进行fast‑LOF学习；利用学习获得的视觉字典进行火焰的检测。本发明还公开一种基于新颜色空间与fast‑LOF的火焰检测装置。本发明能够克服传统的方法难以检测早期弱小火苗的缺陷，将ＲGB转换到新的颜色空间，能够有效地消除反射亮光的干扰；采用fast‑LOF训练视觉字典，模型训练环节简单、快速，同时样本的多样性也提高了对不同场景的适应性；通过字典匹配，剔除非火焰区域，从而提高火焰的精度；本发明采用新的颜色空间与fast‑LOF相结合的方式检测火焰，可以实现对早期弱小火焰的检测。
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公开(公告)号：CN110378222B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201910513440.X
申请日：2019-06-14
申请人： 南瑞集团有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06V10/766 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T7/00
摘要： 本发明公开了一种输电线路防震锤目标检测与缺陷识别方法，包括以下步骤：通过图像采集装置获取防震锤图片；对防震锤图片进行预处理得到预处理图片；构建特征提取模块、特征增强模块和像素级预测模块；对特征提取模块、特征增强模块和像素级预测模块进行连接优化，建立训练模型；将预处理图片输入训练模型中进行测试，实现对预处理图片中防震锤的目标检测和识别。本发明还提出一种输电线路防震锤目标检测与缺陷识别装置。本发明极大的提高高分辨率图片的检测速度；一定程度减少计算，实现快速且精准的防震锤目标检测与缺陷识别，提高电力巡检工作的效率。
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公开(公告)号：CN113516825A
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN202110690239.6
申请日：2021-06-22
摘要： 本发明涉及一种用于电力工程施工的智能化集成管理系统，包括分别与报警主机无线连接的红外探测器、门窗探测器、卷闸门磁探测器、烟雾探测器、燃气探测器、红外对射栅栏和红外围墙对射端，所述报警主机输出端分别连接有警笛、电话、手机和报警中心，且所述电话和收集以及警笛之间均通过计算机中心实现同步连接，所述报警中心输出端连接有保安处并实现现场抓获，所述报警主机还包括消防系统、保安监控系统和资源共享系统，所述消防系统和保安监控系统之间以及消防系统和资源共享系统之间均通过监听端和显示端实现连接。有益效果：本发明提高生活便利性、安全性能高、信息能够得到共享并能够将区域信息进行集中化管理。
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公开(公告)号：CN118211936A
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202410474482.8
申请日：2024-04-19
申请人： 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司
IPC分类号： G06Q10/10 , G06F18/213 , G06Q50/06 , G06Q50/26
摘要： 本申请涉及输变电设备的安全管理领域，其具体地公开了一种基于人工智能的输变电设备安全作业管理系统及方法，其首先采集待预测输变电设备的当前状态指标参数以及待预测输变电设备的历史状态指标参数作为输入数据，接着使用机器学习技术对这些输入数据进行特征提取和分析以得到输变电设备寿命特征矩阵，然后使用解码器对所述输变电设备寿命特征矩阵进行解码以得到用于表示待预测输变电设备的剩余使用寿命的解码值。这样，能够实现对输变电设备的使用寿命的精准预测，从而确保电力系统的安全稳定运行。
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公开(公告)号：CN115357746A
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202211148128.3
申请日：2022-09-20
申请人： 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司
摘要： 本发明涉及一种标签溯源的电力智能样本库管理系统，包括：样本采集模块，用于拍摄样本图片；样本图像识别模块，对采集的样本图片进行识别；样本标签规范标注模块，对采集的样本图片的识别目标进行标注，包括正确标注目标的位置和类别；样本溯源模块，用于对经过标注的样本图片进行筛选，对于问题样本图片进行现场溯源处理，对现场的问题设备进行调整修改；样本信息可视化展示模块；样本库，用于对采集的样本图片进行存储。本发明构建一套样本标签台账表，对非结构化样本数据的标签进行结构化表述，有助于在样本筛选后对问题样本进行溯源查询，并针对样本采集问题的原因进行查找分析，整改后提升样本采集效果。
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公开(公告)号：CN114495983B
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202210158492.1
申请日：2022-02-21
申请人： 安徽南瑞继远电网技术有限公司 , 南瑞集团有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于云边协同的设备故障声纹监测系统，通过建立设备声纹故障数据云端样本库、模板库；获取设备音频数据，并进行预处理操作，提取第一音频声纹特征；通过比较所述第一音频声纹特征对应的第一高维表示数据与正常声纹的高维表示数据确定声纹的异常；通过提取所述故障音频数据对应的声纹特征；将所述设备音频数据对应的声纹特征的特征向量与模板库中的声纹特征故障模板进行比对，确定对应的故障类型。本发明可以在前期标记样本库稀少的情况下，部署设备故障声纹监测深度学习算法并持续优化算法准确度，从而解决了故障数据采集的难度也提高了识别准确度；且基于边端故障识别分析模块只需分析上传的异常声纹，大大减少服务器开销。
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