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公开(公告)号：CN111353413A
公开(公告)日：2020-06-30
申请号：CN202010117318.3
申请日：2020-02-25
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及数字图像识别技术，具体涉及一种输电设备低漏报率缺陷识别方法，包括：通过无人机或直升机采集输电线路巡检图像；对输电线路巡检图像进行标记，建立数据集；分别基于Faster RCNN网络建立输电线路缺陷识别模型和YOLO v3网络建立输电线路缺陷识别模型，在输电线路巡检图像数据集上训练；将训练好的Faster RCNN模型和YOLO v3模型优化后通过自适应判别器组合，进行联合训练；利用联合训练好的低漏报率缺陷检测模型对输电线路巡检图像进行识别，获取电力设备的状态信息，判断电力设备是否存在缺陷；对巡检图像进行批量化端到端处理。该方法能够扩大模型对于复杂环境的适应能力，降低漏检率。
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公开(公告)号：CN119444701A
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202411502485.4
申请日：2024-10-25
Applicant: 武汉大学 , 武汉理工大学 , 国网湖北省电力有限公司武汉供电公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06T7/80 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种融合精细分割和双目视觉的近电作业风险动态辨识方法，包括步骤：获取由双目相机拍摄的变电站近电作业的左视图图像；初始化分割模型、双目三维测距模型和双目相机的标定参数；通过分割模型识别和提取左视图图像中的关键作业元素，分割结果包括检测到的每个实例及其二维位置；对于每个实例，通过双目三维测距模型预测其在空间中的三维位置，获得实例的三维坐标；根据每个实例的三维坐标，计算不同关键作业元素之间的欧几里得距离，获得关键作业元素之间的最小距离；根据不同关键作业元素之间的最小距离判断是否存在作业风险，本发明具备较高的测距精度和实时性能，有助于提升近电作业安全性和风险预警能力。
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公开(公告)号：CN114897035B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202111179490.2
申请日：2021-10-09
Applicant: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国网浙江省电力有限公司 , 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种用于10kV电缆状态评估的多源数据特征融合方法，基于多传感器数据对10KV电缆进行状态评估。首先将多传感器时间序列数据经过构造高维随机矩阵计算其平均谱半径的方法进行特征提取；然后将三类传感器计算得到的特征向量按照参考向量统一维度，形成新的矩阵；最后将新的特征矩阵作为输入，已知的电缆状态作为输出，通过三层BP神经网络分类器进行模式识别。本发明充分利用了10KV电缆状态监测系统的多传感器数据，一定程度上解决了不同数据源权重赋予过程主观性强的问题。
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公开(公告)号：CN116912589A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310925790.3
申请日：2023-07-26
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V10/764 , G01R31/00 , G06V10/40 , G06V10/80 , G06V10/774 , G06V10/766
Abstract: 本发明涉及中压配电电缆状态评估技术领域，特别涉及一种基于多模态融合的中压配电电缆状态评估方法，包括步骤：构建中压配电电缆包含多模态数据的数据集作为样本；通过数据增强的方式扩充样本的数量；基于递归图进行结构化数据的特征提取；基于Faster R‑CNN网络进行图像数据的特征提取；融合特征；以电缆状态等级为目标进行特征提取和参数训练，最终输出电缆状态等级。本发明基于多模态数据融合，针对中压配电电缆的结构化数据与接头图像数据，构建基于多模态的电缆状态评估模型。将该方法应用于中压配电电缆状态评估，验证了本发明所提方法的有效性。
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公开(公告)号：CN116861616A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310453723.6
申请日：2023-04-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/11 , G06F17/16 , G06Q50/06 , G06Q10/0639 , G06F111/04 , G06F113/04 , G06F119/08 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于GM估计的电气热综合能源系统分解协调鲁棒状态估计方法，方法步骤如下：第一步，IES量测模型的构建；第二步，IES分解协调状态估计模型的构建；第三步，IES分解协调状态估计算法，依次求解电、热和天然气子系统的分解协调SE，直至最终估计结果满足全局收敛条件为止，IES鲁棒估计过程才算结束，本发明优点是：所提分解协调SE方法的有效性，可在电、气、热各个子系统要求商业隐私和保密性，完备的实时网络数据不可能共享的情况下，满足足够的计算精度且显著提高了计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116595347A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310501297.9
申请日：2023-04-28
Applicant: 武汉大学 , 国网浙江省电力有限公司 , 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G06F18/213 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/16
Abstract: 本发明涉及一种基于多元递归图特征提取的10kV电缆运行状态评估模型，基于多种结构化数据对10kV配电电缆进行状态评估。首先将多种结构化数据经过预处理获取初始数据矩阵；随后基于初始数据矩阵生成相应的递归矩阵，再依据递归矩阵绘制递归图；最后，对递归图进行特征提取，以电缆状态等级为目标进行特征提取和参数训练，最终输出电缆状态等级。本发明充分利用了10kV配电电缆系统中的多种结构化数据，一定程度上解决了不同数据源权重赋予过程主观性强的问题。
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公开(公告)号：CN115598433A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211092951.7
申请日：2022-09-07
Applicant: 武汉大学(CN)
IPC: G01R31/00 , G01R19/25 , G01R21/133 , G01R23/16
Abstract: 本发明公开一种电网中谐波源定位方法，包括：获取监测数据，监测数据包括目标电网包中的多个监测点对应的监测数据；利用监测数据，在多个监测点中确定出超标监测点和可疑监测点；利用监测数据，确定超标监测点的电压幅值概率，并利用监测数据，确定可疑监测点的电流幅值概率；利用电压幅值概率和电流幅值概率，确定超标监测点与可疑监测点的互信息值；根据互信息值，确定目标电网中的谐波源。本发明还公开一种电网中谐波源定位装置、终端设备以及存储介质。利用本发明的方法，实现了对目标电网中的谐波源的定位，从而解决了现有技术中缺乏谐波定位的有效手段的技术问题。
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公开(公告)号：CN115294595A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210727367.8
申请日：2022-06-24
Applicant: 武汉大学 , 武汉珈楚智能信息技术有限公司
IPC: G06V30/422 , G06V30/414
Abstract: 本发明公开了一种变电站一次接线图智能解析方法，包括：1）基于目标检测算法和模板匹配法实现一次接线图图元位置检测与旋转角度识别；2）利用霍夫直线检测识别接线图中主要连接线，并根据图元位置检测图元端点；3）使用背景色填充图元所在像素区域，获得仅包含连接线的一次接线图，采用阈值分割提取连接线像素；4）选取任意一个图元的端点作为起始生长点，获取与该起始生长点的连通区域，采用或复制先检测拟合该连通区域；本发明优点是：可从非结构化的一次接线图中智能提取元件、拓扑关系、关键字等结构化信息，自动生成接线表，可以有效的对现有一次接线图进行数字化管理，大大提高变电站运维管理人员的工作效率。
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公开(公告)号：CN111353413B
公开(公告)日：2022-04-15
申请号：CN202010117318.3
申请日：2020-02-25
Applicant: 武汉大学
IPC: G06V20/13 , G06V20/40 , G06V10/40 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06V10/774 , G06V10/764
Abstract: 本发明涉及数字图像识别技术，具体涉及一种输电设备低漏报率缺陷识别方法，包括：通过无人机或直升机采集输电线路巡检图像；对输电线路巡检图像进行标记，建立数据集；分别基于Faster RCNN网络建立输电线路缺陷识别模型和YOLO v3网络建立输电线路缺陷识别模型，在输电线路巡检图像数据集上训练；将训练好的Faster RCNN模型和YOLO v3模型优化后通过自适应判别器组合，进行联合训练；利用联合训练好的低漏报率缺陷检测模型对输电线路巡检图像进行识别，获取电力设备的状态信息，判断电力设备是否存在缺陷；对巡检图像进行批量化端到端处理。该方法能够扩大模型对于复杂环境的适应能力，降低漏检率。
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公开(公告)号：CN110601185B
公开(公告)日：2021-07-06
申请号：CN201910876207.8
申请日：2019-09-17
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于统一潮流模型和随机矩阵的综合能源系统薄弱点辨识方法，包括以下步骤：(1)建立综合能源系统统一潮流模型；(2)选取潮流数据并建立随机矩阵；(3)标准化预处理随机矩阵；(4)识别系统异常状态；(5)辨识系统薄弱点。本发明的方法可以。本发明将随机矩阵理论引入综合能源系统薄弱辨识中，以数据驱动的方式分析系统运行状态，不需要对综合能源系统物理结构进行辨识，避免了对综合能源系统的建模过程，克服了综合能源系统物理结构和建模过程的复杂性，提高系统状态识别和薄弱点辨识的准确性和快速性。
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