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公开(公告)号:CN116776228B
公开(公告)日:2023-10-20
申请号:CN202311035519.9
申请日:2023-08-17
申请人: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号: G06F18/241 , G06N3/045 , G06Q50/06 , G06F18/21 , G06F18/214 , G06F123/02
摘要: 一种电网时序数据解耦自监督预训练方法与系统,属于电网故障诊断技术领域,解决如何将电网时序数据解耦与掩码预测相结合进行自监督预训练,从而提高模型鲁棒性以及泛化能力的问题;本发明通过对时序数据解耦从而分离出时序数据的趋势分量与周期分量,再对解耦后的两分量分别进行掩码预测,最后根据时序数据特征对解耦分量进行重构,继而通过与未掩码数据对比得到掩码损失,端到端的优化整个模型,实现了对电网时序数据模型的预训练,提取出具有强泛化能力的通用特征,增强了模型的鲁棒性,提升了模型的预测精度,同时提高模型对各类下游任务适配性,有效提升了模型的利用率。
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公开(公告)号:CN118606784A
公开(公告)日:2024-09-06
申请号:CN202410695875.1
申请日:2024-05-31
申请人: 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号: G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/2113 , G06N3/0455 , G06N5/01 , G06N20/20
摘要: 本发明专利申请提供了一种基于多维度关联关系的变压器健康状态评估方法和系统,包括:采集目标变压器及其相邻变压器的状态量数据,并构建多变压器状态量矩阵;基于目标变压器及其相邻变压器的状态量数据,计算每个变压器的状态量数据间的关联关系;基于多变压器状态量矩阵结合每个变压器的状态量数据间的关联关系,计算目标变压器及其相邻变压器间的多维度关联关系;基于目标变压器及其相邻变压器间的多维度关联关系,通过变压器健康状态评估模型,得到目标变压器的健康状态等级;本发明提取了目标变压器和相邻变压器的窗口状态量数据,从多个维度得到目标变压器与相邻变压器质检的深度关联关系,进而能够综合评价目标变压器的健康状态。
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公开(公告)号:CN118317110B
公开(公告)日:2024-08-27
申请号:CN202410743386.9
申请日:2024-06-11
申请人: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 合肥工业大学 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号: H04N19/60 , G06V10/44 , G06V10/46 , G06V10/52 , G06V10/56 , G06V10/60 , G06V10/80 , G06T5/20 , G06T5/50 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , H04N19/70 , H04N19/86
摘要: 本发明公开了一种变电站信源信道联合编码增强图像传输方法,包括:搭建深度联合信源信道编解码模型,包括编解码本体模块,用于对图像进行编码与解码操作,非局部图卷积特征提取模块,用于对从编码后的特征图中提取特征;将深度联合信源信道编解码模型进行联合训练进行参数更新迭代,获取最优深度联合信源信道编解码模型;发送端将一张图像通过最优深度联合信源信道编解码模型传输,在接收端获取两种本征特征图,对两种本征特征图图像进行NSCT分解,并对分解后图像的高低频子带分别进行融合,将融合后的NSCT系数进行逆变换重构,得到最终的融合图像,本发明能够实现空天地设备在有强变化电磁噪声下对特高压变电站图像信息的有效传输。
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公开(公告)号:CN118314490A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410743475.3
申请日:2024-06-11
申请人: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号: G06V20/17 , G06V20/10 , G06V10/22 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048
摘要: 本发明公开了一种特高压变电站空天地多尺度重决策方法及系统,方法包括:以故障识别网络的输入原始图像构建一个数据集A;以故障识别网络的最后一层卷积层中所有通道的特征图构建一个数据集B;将数据集B作为输入,将特征图与其在输出层中对应的权重加权求和,生成特征图的类激活热图;将类激活热图和数据集A中的原始图进行图像融合,完成对图像中特定目标的定位;根据图像目标定位,判断可能故障位置;并应用立体多模态数据感知设备重新拍照得到不同空间尺度的图像;故障识别网络对重新拍照得到的不同空间尺度的图像进行故障分析,完成对特高压变电站故障的多尺度重决策。本发明方法有助于提高对特高压变电站故障的诊断准确性和处理效率。
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公开(公告)号:CN118314487A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410743396.2
申请日:2024-06-11
申请人: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国网智能电网研究院有限公司 , 合肥工业大学 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
摘要: 本发明公开了一种特高压变电站空天地多尺度重决策故障检测方法,包括以下步骤:获取二维图像和三维点云数据;确定目标定位;其中,确定目标定位的方式包括:应用二维图像进行图像目标定位以及应用二维图像和三维点云数据进行跨模态融合目标定位;根据目标定位,判断可能故障位置;并应用立体多模态数据感知设备重新拍照得到不同空间尺度的图像;当应用图像目标定位时,二维故障识别网络对重新拍照得到的不同空间尺度的图像进行故障分析;当应用跨模态融合目标定位时,将不同空间尺度的图像、原始二维图像和三维点云数据再次进行跨模态融合,进行三维目标检测定位;完成对特高压变电站故障的多尺度重决策;本发明能够提高故障检测的准确性。
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公开(公告)号:CN118314485A
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN202410743380.1
申请日:2024-06-11
申请人: 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 合肥工业大学 , 国网智能电网研究院有限公司 , 中国电力科学研究院有限公司 , 国网电力科学研究院有限公司
IPC分类号: G06V20/17 , G06V20/64 , G06V10/22 , G06V10/80 , G06V10/94 , G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N3/006
摘要: 本发明公开了一种基于多模态数据感知设备的变电站故障预警方法及系统,方法包括:无人巡检系统采集设备图像;将所述设备图像进行清晰化预处理;将清晰化后的设备图像通过最优深度联合信源信道编解码模型进行传输,获取故障分析图像;将所述故障分析图像结合三维点云数据进行跨模态融合,使用多模态跨目标融合模块并进行三维目标检测定位;根据三维目标检测定位,判断可能故障位置,并应用无人巡检系统重新拍照得到不同空间尺度的图像;所述多模态跨目标融合模块对重新拍照得到的不同空间尺度的图像再次与三维点云数据结合,进行故障分析和定位,完成对特高压变电站故障的多尺度重决策,本发明能够提高变电站故障识别的精确度。
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公开(公告)号:CN118027591A
公开(公告)日:2024-05-14
申请号:CN202410205319.1
申请日:2024-02-23
申请人: 国网智能电网研究院有限公司 , 国网浙江省电力有限公司金华供电公司
摘要: 一种高灵敏度感温型变色水凝胶及其制备方法,属于感温型变色水凝胶技术领域,克服现有感温型水凝胶随温度变色的敏感性不足的缺陷。本发明高灵敏度的感温型变色水凝胶包括本体和变色剂;所述变色剂为硝酸铝;所述本体为聚合物在水中溶解后交联制得;所述聚合物与变色剂的质量比为(6~9)g:(0.15~4)。本发明感温型变色水凝胶可在很短的时间内实现随温度变化而变化,达到高灵敏度的可逆变色。
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公开(公告)号:CN116433977B
公开(公告)日:2023-12-05
申请号:CN202310414455.7
申请日:2023-04-18
申请人: 国网智能电网研究院有限公司
IPC分类号: G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/088
摘要: 本发明实施例涉及一种未知类别图像分类方法、装置、计算机设备及存储介质,包括:基于已知类别的第一图像训练初始类别标签嵌入提取模型;基于未知类别的第二图像对初始类别标签嵌入提取模型进行微调,得到微调后的第二类别标签嵌入提取模型;获取待分类的第三图像,基于第二类别标签嵌入提取模型对第三图像进行分类,得到第三图像对应的图像类别。由此,可以实现零样本学习,提升未知类别的图像分类准确率,降低人工成本。
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公开(公告)号:CN115623177A
公开(公告)日:2023-01-17
申请号:CN202211320682.5
申请日:2022-10-26
摘要: 本发明公开了一种变电站巡检视频综合分析管理系统,涉及变电站巡检分析技术领域,解决了现有技术中变电站巡检视频处理分析没有统一标准的技术问题;本发明包括视频采集模块、图像分析模块、台账管理模块、数据上传模块和数据接收模块;本发明实现视频采集终端的台账管理,关联视频采集终端所监控物体的属性;根据变电站巡检系统下发的巡视任务,获取视频采集终端的视频数据;对接收到的视频数据进行图像分析;把图像分析的结果上传至变电站巡检系统。本发明可以规范接口格式、设备台账的信息格式,提供标准化的设备巡检图像的智能分析服务,有利于本发明与变电站巡检系统的快速对接。
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公开(公告)号:CN118314043B
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410743392.4
申请日:2024-06-11
申请人: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司超高压分公司 , 国网智能电网研究院有限公司
摘要: 本发明公开了一种变电站多模态数据感知技术的图像增强方法,包括:将无人巡检系统拍摄的所有位置的图像集合定义为全体图像集合,有效标定不同数据源采集到的图像序列;选定一个图像序列;使用优化加权最小二乘滤波算法对从多张不同角度图像中提取出大尺度的平滑信息和中小尺度的细节信息;使用有效纹理细节增强函数,增强图像中小型细节;融合细节信息和平滑信息,并利用局部优化方法进一步改善图像质量;将预处理的图像和原始图像作为数据集训练双重注意力DAT模型,通过训练好的双重注意力DAT模型实现最终的图像超分辨率操作,获得各个角度关键部位清晰的高质量图像。本发明能够实现良好的图像增强效果。
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