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公开(公告)号：CN116523828A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310178531.9
申请日：2023-02-28
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
Abstract: 本发明提供一种断路器关键三维零件缺陷检测方法，方法包括：获取待测零件表面扫描点云，所述待测零件为断路器关键三维零件；将所述扫描点云与标准模型点云进行点云粗配准和点云精配准，获取精配准后的点对集合；基于所述点对集合中每一点对，计算所述扫描点云中每一个点的缺陷距离和缺陷密度，提取待测零件表面的缺陷点云。本发明引入缺陷距离与缺陷密度混合多源特征指标，在点云配准的基础上，采用提出的点缺陷特征计算方法，通过对比点云之间差异实现缺陷检测，零件表面的缺陷检测精度高。
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公开(公告)号：CN115855503A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211413302.2
申请日：2022-11-11
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院
IPC: G01M13/045 , G06F30/27 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及故障预测技术领域，具体为基于深度多特征学习的振动部件剩余使用寿命预测方法，包括以下步骤：对采集到部件原始振动信号进行首次预测时间确定，确定部件的衰退期开始时间；使用滑动窗口沿衰退期滑动取一段时间内的所有振动信号数据进行时频分析，以获取到退化故障的时频域特征信息作为输入；将对输入的时频域信息进一步进行多尺度的特征提取以及结果输出；有益效果为：解决了多种类型工况下部件剩余寿命预测结果不稳定问题；实现提取部件退化机理相关特征的能力强、剩余寿命预测精度高。
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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
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网智能电网研究院有限公司 , 安徽南瑞继远电网技术有限公司
Abstract: 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：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：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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118279289B
公开(公告)日：2024-08-27
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：CN118395070A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410823208.7
申请日：2024-06-25
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开一种变电站巡检四旋翼无人机健康状态评估方法，包括获取无人机动态参数和基础参数；按照动态参数的正常范围值，计算动态参数发生异常的异常概率值；采用概率隶属度分布函数对异常概率值进行计算，得到第一隶属度矩阵；确定每种动态参数对应的参数异常严酷度等级评分，并采用严酷度隶属度分布函数对每种动态参数对应的最大评分值进行计算，得到第二隶属度矩阵；将第一隶属度矩阵和第二隶属度矩阵分别与各健康状态等级向量进行灰色关联，得到第一健康状态隶属度向量；采用劣化隶属度分布函数对各基础参数进行计算，得到第二健康状态隶属度向量；基于第一健康状态隶属度向量和第二健康状态隶属度向量，确定无人机综合健康状态。
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公开(公告)号：CN118154995A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410572033.7
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: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 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：CN117611133A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311589328.7
申请日：2023-11-27
Applicant: 国网安徽省电力有限公司电力科学研究院 , 国网智能电网研究院有限公司
IPC: G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供基于电力运检业务的大模型推理加速方法及系统，方法包括：多任务请求的调度，该调度将多个请求拼成一个输入作为整体网络的输入，在生成式对话中，可以做到一次回答多个请求问题；GPT网络，包括：Transformer Attention和Feed Forward Network组成，在预训练电力设备运检业务模型的一次解码Decode后的解码过程中，采用CUDA算子调用所述kv_cache，以调整kv_cache的形状，据以处理得到重构GPT网络模型；利用贪心算法将GPT模型的输出转化为一个token或者一个字。本发明解决了管理操作工作量大、电力设备运检业务信息总结不便以及维护成本高的技术问题。
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公开(公告)号：CN116229064A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310057013.1
申请日：2023-01-14
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: 本发明属于变电站远程巡视的技术领域，公开了压力表图像像素清晰度评估方法，包括如下步骤：S1、通过采集设备对SF6压力表进行图像数据采集；S2、对步骤S1中的图像数据进行清晰度指标部署；S3、计算SF6压力表在图像中占据的像素点个数和最小像元密度量以评估图像的清晰度。本发明解决了智能电网存在表计图像的清晰度不足的问题，可实现变电站的实时在线监测。
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