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公开(公告)号：CN118154995B
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410572033.7
申请日：2024-05-10
申请人： 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分类号： G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
摘要： 本发明提供基于时频关联自适应学习模型的图像质量裂化评估方法，包括：构建不同类别的原始图像集；利用傅里叶变换获得频谱图像集；将频谱图像和原始差异类别图像输入到残差神经网络中学习频谱图像特征、原始图像特征；将时频关联的图像特征、原始图像特征融合；输入到动态调节参数BP神经网络；进行图像质量裂化评估分类。本发明解决了分析处理信息不全面，导致图像质量异常分类效果差的技术问题。
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公开(公告)号：CN118379271A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410556464.4
申请日：2024-05-07
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N5/04
摘要： 本发明提供一种变电站设备缺陷识别检测方法及系统，方法包括：采集获取变电站设备可见光图像，对图像中正常设备与设备缺陷进行标注；对训练数据集进行训练；将文本和图像对应输入到大型语言模型LLaMA和大型视觉模型ViT的编码器中，分别得到语言特征向量和视觉特征向量；实时采集变电站的图像；将图像与默认文本输入训练后的可见光图像与文本多模态大模型后，输出预测的边界框，得到图像中缺陷设备的位置；可根据模型预测的分数在报警模块中设置报警门限；根据报警信号，及时采取措施对设备维护人员进行提醒。本发明解决了小模型和单纯可见光图像的应用场景受实际条件制约，同时存在缺陷漏检、智能化水平较低的技术问题。
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公开(公告)号：CN118155024A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410585235.5
申请日：2024-05-13
申请人： 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分类号： G06V10/774 , G06V10/30 , G06V10/34 , G06V10/72 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06N3/0464
摘要： 本发明提供大模型图像样本自动生成方法及系统，方法包括：采集电网设备的差异光谱图像数据，以作为原始数据，对原始数据进行形态学滤波操作、数据清洗操作以及数据整合操作，以得到模型训练输入数据；利用生成对抗网络GAN进行对抗操作，对模型训练输入图像数据进行训练，以进行样本生成以及样本评估操作，获取稀缺样本；将稀缺样本与实时采集图像混合，利用支持向量机进行标注处理，以构造适用泛化能力新数据集；利用迁移学习技术，在适用泛化能力新数据集上，对预训练ResNet模型进行训练、验证操作，以得到适用电网图像大模型。本发明解决了电网设备监测与诊断操作中存在样本稀缺，导致模型的监测诊断性能受有制约的技术问题。
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公开(公告)号：CN118154447A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410578624.5
申请日：2024-05-11
申请人： 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
摘要： 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：CN117589528A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311554963.1
申请日：2023-11-21
摘要： 本发明涉及电缆检测技术领域，尤其涉及一种高压电缆缓冲层和终端气体现场检测装置，包括导电线芯，导电线芯的外部包裹有电缆终端绝缘，电缆终端绝缘的内部设置有应力锥，所述应力锥的内部设置有绝缘屏蔽层，电缆终端绝缘的右侧可拆卸安装有尾管，尾管的内部设置有金属护套，金属护套的内部设置有缓冲层，缓冲层包裹在主绝缘层的外部，尾管的右侧设置有外护套。本发明通过设置气体采集机构，通过对电缆终端部位和电缆缓冲层的气体进行收集和组分分析，依据特征气体和缺陷的关联性，实现了对电缆终端和缓冲层缺陷及运行状况的判断，有助于电缆低场强区潜伏性缺陷及故障的早期预警和维修，具有结构简单、操作便利以及安全可靠等特点。
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公开(公告)号：CN117520772A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311478668.2
申请日：2023-11-06
申请人： 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分类号： G06F18/20 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G01R31/12
摘要： 本发明涉及特高压电网输电技术领域，具体为一种特高压电抗器局部放电故障识别方法，包括以下步骤：将局部放电缺陷物理模型设计植入电抗器内部，给电抗器加压的方法激发电抗器局部放电，利用特高频传感器采集局放信号；有益效果为：本发明提出的特高压电抗器局部放电故障识别方法，通过等比缩小实际场景中特高压并联电抗器结构参数，设计搭建了一种特高压电抗器等效缩比模型。基于所搭建的PD测试平台，探究可良好反应电抗器内部的局部放电信号。在获取优质局部放电信号的基础上，探究能够对最佳局部放电信号实时解析，捕捉隐藏在局放数据内部的可识别诊断特征并准确识别诊断PD的检测方法。
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公开(公告)号：CN117452919A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311533594.8
申请日：2023-11-14
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： G05B23/02
摘要： 本发明记载一种变电站无人机飞行状态监测及预警方法及系统，包括以下步骤：S1、在多维飞行数据矩阵X中找到一个低维的内部子空间矩阵U作为原始飞行数据有意义和存储轻量的数据表示，子空间矩阵U的行向量为原始输入中相应飞行参数的向量化表示；S2、以投影近似方式更新子空间向量，通过追踪和匹配子空间方向变化实现飞行数据瞬时异常检测；S3、根据LSTM对时间序列的预测特点，构建基于LSTM的无人机飞行数据异常点位轨迹预测模型；S4、根据余弦相似性方法计算规划轨迹和预测轨迹的相似度，当相似度低于阈值时系统报警。本发明通过检测无人机在变电站运维时的飞行数据是否发生异常，判断无人机的飞行状态是否安全。
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公开(公告)号：CN117309885A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311333220.1
申请日：2023-10-16
摘要： 本发明涉及数据脱敏的领域，公开了一种多光谱融合的高压电缆缺陷检测方法及系统，检测系统包括光谱激励模块、光谱接收模块、系统控制模块以及数据及图形处理模块；本申请提供的一种多光谱融合的高压电缆缺陷检测方法及系统，融合了可见光、红外、X射线三类光谱，采集到的信息更加的丰富，经过处理后的融合图形与现有方法相比更容易发现故障点的位置；有利于快速、准确的判断故障类型。
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公开(公告)号：CN116468904A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310391789.7
申请日：2023-04-13
申请人： 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分类号： G06V10/44 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82 , G06Q10/20 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开了变电站隔离开关图像有效性评估模型，涉及图像视觉技术领域。包括如下步骤方法：S1：通过采集备对隔离开关图片进行数据采集；通过yolov5模型进行相关数据的预训练；S2：对所拍摄隔离开关进行识别；采用基于U2NET的语义分割的深度学习识别算法对隔离开关图片进行识别；S3：将隔离开关图片送入训练好的yolov5模型进行识别，推算出特征完备性模型和清晰度模型；S4：由推算出的特征完备性模型和清晰度模型得到完备性指标模型。该模型可以作为深度学习清晰度划分的依据并且为隔离开关图片识别、摄像机点位选择提供理论支撑。
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公开(公告)号：CN116170211A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310147775.0
申请日：2023-02-15
申请人： 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC分类号： H04L9/40 , H04L41/142
摘要： 本发明公开了一种传感器网络数据安全检测系统，涉及传感器网络安全检测技术领域，通过设置网络攻击收集模块预先收集传感器网络中的网络攻击的基础信息，并将网络攻击分为单节点检测类和区域检测类；设置节点安全检测模块在每个传感器节点中，检测单节点检测类网络攻击；设置区域安全检测模块在簇内每个传感器所连接无线基站中实时检测区域检测类网络攻击；设置节点信誉评级模块为每个传感器节点以及簇内每个传感器所连接无线基站进行信誉评级；设置主机安全评级模块在主机端计算发生网络攻击的概率；降低了恶意节点对检测结果的干扰以及对网络攻击误报的可能性。
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