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公开(公告)号：CN114764802A
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202210566533.0
申请日：2022-05-23
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司 , 四川赛康智能科技股份有限公司
Abstract: 本发明属于图像处理技术领域，公开了一种设备缺陷检测重复图像剔除方法，用于对电力输变设备进行缺陷图像采集所获得的图像数据的预处理过程，具体步骤如下：1)包括对同个目标设备的外部照片进行数据筛选，通过重复算法预先划分照片组；2)针对每个照片组，根据训练好的识别模型快速对照片组内每张外部照片的背景区域与目标区域进行区分和确定3)先将满足背景区域区别度大于设定的阈值A的外部照片选出；4)再将满足目标区域区别度大于设定的阈值B的外部照片选出。本发明通过设定多个筛选条件，依次将多个不重复的图像先排出，然后将保留后的图像作为重复图像进行处置，则剔除重复图片的效率小于剔除不重复图片的效率。
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公开(公告)号：CN114167240A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111484066.9
申请日：2021-12-07
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种内置式无线自取能的特高频局放检测的方法，涉及GIS带电检测技术领域，解决了现有技术在检测GIS设备特高频局部放电时，工作量大，无法保证对局部放电进行长期不间断检测的技术问题；本发明设置了取能模块，取能模块内置充电电池和超级电容，通过内置式特高频传感器集成的电容分压的方式，对超级电容和充电电池进行充电，再通过取能模块对检测单元中的单模块进行供电，保障了检测单元的长期不间断工作；本发明将局放检测单元和5G技术相结合，通过5G技术高带宽、高容量、高可靠性、低延时、低功耗的优势完成数据交互，并通过可视化平台对局放检测结果进行展示，解决了当前有线铺设工作量大的难题。
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公开(公告)号：CN112115286A
公开(公告)日：2020-12-22
申请号：CN202010781668.X
申请日：2020-08-06
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
IPC: G06F16/51 , G06F16/583 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明实施方式提供一种基于深度强化学习的机器人环境识别方法及系统，属于机器人的控制技术领域。所述方法包括：基于全局特征对所述机器人即时拍摄的视觉图像进行描述；基于深度强化学习算法在预设的数据库图像集中对所述视觉图像进行匹配以得到当前的环境识别结果。本发明提供的基于深度强化学习的机器人环境识别方法及系统通过采用全局特征对视觉图像进行描述，并基于深度强化学习算法在预设的数据库图像集中对视觉图像进行匹配，解决了现有技术中视觉描述子依赖设计者的先验概率的技术问题，提高了视觉环境识别的准确率。
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公开(公告)号：CN109856517A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910247454.1
申请日：2019-03-29
Applicant: 国家电网有限公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明公开了一种特高压设备局部放电检测数据的判别方法，包括：将连续的超声波频率信号经采样降至人耳可听到的连续声波频率信号；连续截取一个设定时间长度的帧声波频率信号；提取帧声波频率信号的梅尔频率倒谱系数作为待识别故障放电特征；将提取的待识别故障放电特征送入CNN卷积神经网络，经CNN卷积神经网络分析进入CNN卷积神经网络输出分类层的故障分类器；CNN卷积神经网络根据事先对已知故障放电特征学习形成的故障分类器，识别待识别故障放电特征并输出待识别故障放电类型。本发明直接用卷积神经网络CNN对故障类型进行模式学习和识别，提高了识别的准确率，减少或者避免了人工干预。
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公开(公告)号：CN118886252A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410908229.9
申请日：2024-07-08
Applicant: 安徽新力电业科技有限责任公司 , 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F119/14 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种长期服役汽轮机末级叶片老化状态评估方法。该方法的具体过程是沿着叶片方向对长期服役的末级叶片进行拉伸试样及金相试样取样，通过试验测得末级叶片的服役参数及其力学性能；建立有限元模型，求得稳定工况下末级叶片的应力云图；据此，得到末级叶片沿着叶片方向的应力分布数据；将应力分布数据与抗拉强度进行数据拟合，得到在不同应力下对应的抗拉强度变化曲线；通过对比叶片不同位置应力作用部位处的抗拉强度变化，评估汽轮机末级叶片老化状态。本发明操作简单，成本低廉，适用于评估服役特定时长前的汽轮机末级叶片老化状态。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118154447B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410578624.5
申请日：2024-05-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学 , 国网智能电网研究院有限公司
Abstract: 本发明提供基于引导频率损失函数的图像恢复方法及系统，方法包括：构建第一质量图像数据集、第二质量图像数据集，划分得到训练集、验证集；将相邻两层高斯金字塔图像取出，以对第一质量图像数据集、第二质量图像数据集中的小尺寸图像进行上采样，得到不少于2种相同尺寸图像，做差得到一层输入拉普拉斯图像，将最小尺寸图像作为拉普拉斯金字塔最底层，构建图像拉普拉斯金字塔，根据沙博尼耶损失、拉普拉斯金字塔损失和迭代层次化高频分量损失确定引导频率损失，利用引导频率损失收敛模型；验证模型。本发明解决了图像恢复质量较差、系统鲁棒性较差的技术问题。
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公开(公告)号：CN118279289A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410572037.5
申请日：2024-05-10
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽大学 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/086
Abstract: 本发明提供一种电力设备视频图像缺陷识别方法及系统，方法包括：预训练初始残差神经网络，以得到适用缺陷分类残差神经网络；初始化问题潜在解粒子群位置、速度；计算每个问题潜在解粒子的适应值；利用粒子群优化算法持续迭代，寻获并更新得到局部更新最优解、全局更新最优解，以更新获取问题潜在解粒子的位置、速度；在满足粒子群优化算法的结束条件时结束持续迭代，根据更新获取的问题潜在解粒子的位置、速度，输出最佳位置参数，以利用适用缺陷分类残差神经网络，处理得到电力设备视频图像中的缺陷坐标位置。本发明解决了电力设备视频图像缺陷识别过程中的标记操作效率低、准确性低、检测模型的计算量大、网络结构复杂的技术问题。
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公开(公告)号：CN117973296A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410176711.8
申请日：2024-02-08
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 安徽新力电业科技咨询有限责任公司 , 合肥工业大学
IPC: G06F30/367 , G06F30/23 , G06F111/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种GIS设备盆式绝缘子绝缘失效概率评估方法，包括建立GIS设备盆式绝缘子三维有限元电场仿真模型，仿真GIS盆式绝缘子屏蔽罩、母线、绝缘件、壳体等不同部位最高场强，分别建立GIS盆式绝缘子不同部位场强与放电概率的函数关系，引入加权系数构造GIS盆式绝缘子绝缘失效概率。本发明克服了现有方法仅针对绝缘件本体场强分布，未综合考虑屏蔽罩、母线、壳体等不同部位的场强分布以及各部位间的综合权重系数等问题，给出了GIS设备盆式绝缘子各部分场强与放电概率的函数关系，引入加权系数提高了各部分场强对放电概率影响的准确性，对于保障GIS设备盆式绝缘子稳定运行具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113591985B
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202110872724.5
申请日：2021-07-30
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 西安交通大学
IPC: G06F18/24 , G06F18/25 , G06F18/22 , G06F18/15 , G06F17/15 , G06F17/16 , G06Q10/20 , G06Q10/0639 , G06Q50/06
Abstract: 本发明公开了基于数据融合的特高压GIS运行状态综合诊断方法和系统，其特征在于，包括获取各部分传感器的现场采集数据，经过滤波处理后，提取特征参数。应用可拓分析理论，构造评估特征参数的关联函数，以及关联函数值与评价目标的正态云隶属度函数，并计算得出评价指标对正常、注意、异常、严重四个运行状态的隶属度值。应用突变理论进行两层递归突变级数运算及评判，得到总突变隶属度值矩阵。应用D‑S证据理论对各证据的总突变隶属度矩阵进行融合，综合诊断GIS的运行状态。本发明可以实现特高压GIS开关设备运行状态在线监测和综合诊断，为开关设备的运维和检修提供理论依据和实践支撑。
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公开(公告)号：CN116862478A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310949716.5
申请日：2023-07-31
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网安徽省电力有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于分层架构与动态赋权的变压器健康评估方法，包括：获取变压器的入网质量指标、基本配置指标、部件健康指标、外部环境指标和设备隐患指标的健康指数；基于动态赋权法确定入网质量指标、基本配置指标、部件健康指标、外部环境指标和设备隐患指标的健康指数的动态权重并根据动态权重对入网质量指标、基本配置指标、部件健康指标、外部环境指标和设备隐患指标的健康指数进行加权求和以获得综合健康指数；将综合健康指数与预设健康指数区间进行对比以确定变压器的健康状态。本发明解决了现有技术中仅依赖变压器状态评估导则易产生主观因素占比大，无法全面反映设备状态的问题。
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