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公开(公告)号：CN118317449B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410528429.1
申请日：2024-04-29
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: H04W74/00 , H04L1/00 , H04B17/391
Abstract: 本发明公开了一种基于去相关近似消息传递算法的活跃用户检测方法，涉及信号处理技术领域，该方法包括：接收多个随机接入用户发送的前导序列；执行近似消息传递算法，从所述接收信号中迭代计算每个前导序列的估计序列；在每次迭代计算中，使用上一次迭代的估计信号的最小均方误差设计降噪器，降噪器中的滤波矩阵采用前导序列的去相关矩阵，对所述估计信号执行对数似然比检验，得到用户的活跃状态检测结果。本发明在降噪器中引入去相关矩阵，使得估计误差不相关，实现误差的正交性，从而提高了在大规模天线和高信噪比应用场景下检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN117788436B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202311841086.6
申请日：2023-12-27
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了基于云边协同的线路金具锈蚀缺陷检测方法、系统及介质，具体涉及缺陷检测技术领域，采集输电线路的金具锈蚀缺陷数据，基于检测识别模型获取金具锈蚀缺陷数据中的缺陷样本和正常样本；将缺陷样本输入改进后的YOLOv8m模型训练出新构检测识别模型；以新构检测识别模型更新检测识别模型，进行线路金具锈蚀缺陷检测；针对锈蚀形状多变，特征不明显，关键信息易在深层网络丢失的问题，结合云边协同技术提出一种输电线路金具锈蚀缺陷检测方法，用来补充锈蚀特征、减少信息丢失，提高锈蚀的检测精度，实现智能终端与边缘计算装置的数据交互，实现了输电设备侧的数据采集到云平台的一体化运维服务。
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公开(公告)号：CN115459826B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202211114554.5
申请日：2022-09-14
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: H04B7/06 , H04B7/01 , H04B7/0408 , H04B7/0456
Abstract: 本发明公开了一种基于三级优化的联合波束赋形方法及装置，包括：将从卫星到智能反射面之间的视距信道进行分解；基于反射链路信道增益最大化，求解最优的智能反射面相移矩阵；根据最优的智能反射面相移矩阵，计算反射链路信道增益；根据反射链路信道增益与从卫星到地面接收机之间的信道增益之间的大小关系，得到最优的卫星天线下倾角；根据最优的智能反射面相移矩阵和最优的卫星天线下倾角，计算得到最优的发送波束赋形矢量；根据最优的智能反射面相移矩阵、最优的卫星天线下倾角和最优的发送波束赋形矢量，对通信信号进行联合波束赋形。本发明能够以极低的计算复杂度来获得优异的联合波束赋形增益，有利于提高卫星通信系统的接收性能。
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公开(公告)号：CN117914326A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311555406.1
申请日：2023-11-21
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: H03M7/30 , G06N3/0495 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于深度压缩感知网络的电能质量信号重构方法，包括：S1：构建电能质量信号模型并生成由仿真的电能质量信号构成的测试数据集；S2：基于随机高斯矩阵对测试数据集中的电能质量信号进行压缩采样，生成低维信号；S3：初始化低维信号，生成压缩采样前的信号长度的初始重构信号；S4：将初始重构信号输入预构建的神经网络，输出最终重构信号；S5：基于损失函数计算最终重构信号与电能质量信号的重构误差，并基于重构误差更新网络参数；S6：重复S2‑S5，直至重构误差低于损失阈值，生成训练完成的神经网络；S7：在获取到实测电能质量信号时，通过将实测电能质量信号转化为初始重构信号并输入至训练完成的神经网络，生成最终重构信号。
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公开(公告)号：CN117761418A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311483625.3
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了基于KPCA和双向LSTM的电路初期故障诊断方法，涉及电路故障检测技术领域，该方法包括：将正弦波刺激信号输入至无故障电路和多个故障电路；通过预置的初始模型从得到的信号中分别提取得到对应的高维特征；利用KPCA算法对各个高维特征进行降维处理得到降维特征；将降维特征输入LSTM网络进行训练，得到训练完成的诊断模型；将同个正弦波刺激信号输入待测电路获取待测信号，将待测信号输入至诊断模型中进行处理，得到待测电路对应的诊断结果；基于机器学习和深度学习的理论，首先提取各自对应的特征，来训练出诊断模型，最后利用诊断模型诊断电路，此方式可以有效的识别出电路参数变化较小的模拟电路。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117726598A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202311770145.5
申请日：2023-12-20
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06T7/00 , G06T5/50 , G06T5/60 , G06V10/44 , G06V10/774 , G06V10/776 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了融合红外和可见光图像的变电设备缺陷检测方法及系统，包括获取配准的变电设备红外图像和可见光图像对并形成数据集，将数据集分成训练集、验证集和测试集；构建基于双模态的变电设备目标检测模型，包括双模态特征提取网络、颈部网络和检测层；利用训练集，对基于双模态的变电设备目标检测模型训练，得到训练好的基于双模态的变电设备目标检测模型；基于测试集，采用训练好的基于双模态的变电设备目标检测模型进行变电设备识别，识别出变电设备；获取变电设备红外图像温度信息，结合变电设备的表面温度判断法和相对温差判断法，对识别到的变电设备进行缺陷检测。本发明提升了对目标设备的检测精度和对变电设备缺陷的检测准确度。
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公开(公告)号：CN117473371A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311483641.2
申请日：2023-11-07
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06F18/27
Abstract: 本发明公开了基于改进的粒子群优化LSSVR的变压器故障诊断方法，涉及电力变压器故障诊断领域，该方法包括：获取样本集，用第一公式将粒子群算法固定的第一惯性权重调整为非线性变化的第二惯性权重，用第二公式对粒子群算法的学习因子进行调整；利用改进的粒子群对预置的LSSVR模型进行优化，将处理后的样本集中的训练集输入至初始模型中进行训练，得到与初始模型对应并训练完成的待测模型；获取待测变压器的气体含量数据并进行归一化处理，将处理后的气体含量数据输入至诊断模型中进行处理，得到待测变压器的故障诊断结果；训练完成的模型用于诊断待测变压器的故障类型，为变压器的运行状态的确定以及故障诊断提供了便利判别方法。
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公开(公告)号：CN117115178A
公开(公告)日：2023-11-24
申请号：CN202311065940.4
申请日：2023-08-23
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Inventor： 邝俊威 , 向思屿 , 张凌浩 , 常政威 , 滕予非 , 刘洪利 , 赵振兵 , 刘松嘉 , 张颉 , 王胜 , 刘春 , 庞博 , 魏阳 , 陈玉敏 , 刘畅 , 刘进源 , 艾昶恩 , 刘奇
Abstract: 本发明公开了一种基于半参数共享的电力红外巡检图像分割、检测方法，属于红外图像检测技术领域；该方法包括获取电力红外图像数据，对电力红外图像特征数据进行融合，设计半参数共享的Adapter，基于大规模数据集上预训练好的基座模型，将构建好的Adapter拼接到Transfomer中的编码层中，开展电力红外图像分割模型微调；本发明解决了现有电力红外图像密集分割效果不佳以及基于Transformer架构的图像分割模型训练困难两个难点问题，提高了电力红外图像分割的精度，提高基于红外图像的缺陷检测的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN114640453B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202210332650.0
申请日：2022-03-31
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种适用于无线传感器的认证和秘钥协商的方法，涉及信息安全领域，其技术方案要点是：对离线传感器节点、在线传感器节点和在线用户身份卡进行秘密预置；用户插入身份卡以输入身份信息进行身份验证，用户的登录消息被转发到身份卡保存的网关节点，依据用户要访问的传感器节点身份存在网关节点位置选择执行场景进行认证和秘钥协商；系统管理员通过离线传感器节点秘密预置在目标区域部署新的传感器节点，通过在线传感器节点秘密预置将新的传感器节点引入设置网络模型中。本发明能够解决用户访问传感器节点的身份合法性问题，实现用户，网关，节点之间的双向认证及秘钥协商，为无线传感器环境下数据安全传输提供了安全保证。
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公开(公告)号：CN116562583A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310600211.8
申请日：2023-05-25
Applicant: 国网四川省电力公司电力科学研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/006 , G06N20/10 , G06F18/214 , G06F18/27 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种多维度水资源供需预测方法及系统，涉及需水预测技术领域，包括以下步骤：确定待预测区域在多个因素指标影响下的历史序列年的用水量数据，并利用其建立高维特征空间回归方程；通过在高维特征空间的回归方程中引入松弛变量、拉格朗日乘子，得到拉格朗日函数；利用卡罗需库恩塔克KKT条件将拉格朗日函数转换为支持向量机SVM的函数；根据支持向量机SVM的函数，构建支持向量机SVM；利用粒子群优化算法PSO对支持向量机SVM中的惩罚因子、核函数参数进行优化后，实现对待预测区域的目标年需水量进行预测。本发明实现了准确了解目标年水资源供需形势，有利于制定针对性水资源管控措施，以最大限度提高水资源长期价值。
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