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公开(公告)号：CN114779031B
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210701169.4
申请日：2022-06-21
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/12 , G06V10/764 , G06K9/62
Abstract: 本发明属于电力设备放电异常检测领域，提供了一种数字化电力设备紫外成像放电异常检测方法及系统，包括根据检测任务对多个电力设备检测点进行检测，将检测任务和对应的电力设备检测点信息关联，得到紫外成像检测文件；对所述紫外成像检测文件进行完整性和合规性校验，形成紫外成像检测文件库；基于紫外成像检测文件库中的校验后的紫外成像检测文件定位放电位置，根据定位放电位置给出检测结果；本发明通过将原有的光子数直接转化为相对放电强度表征，输出图像上能够明显发现放电最强位置，自动对检测文件中的诊断特征量进行提取展示，实时辅助现场人员有针对性的对异常情况进行处置，快速制定处理策略。
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公开(公告)号：CN114137369A
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202111401700.8
申请日：2021-11-19
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明提供了一种电力设备局部放电模式识别方法及系统，包括：获取待识别电力设备的PRPD图谱数据；对PRPD图谱数据进行预处理；基于预处理后的PRPD图谱数据，构建PRPD图信号；将PRPD图信号输入切比雪夫图卷积网络模型，得到待识别电力设备的局部放电模式；其中，切比雪夫图卷积网络模型采用多个并行的图卷积层分别提取PRPD图信号的深层特征，且所述图卷积层的滤波器采用切比雪夫多项式的线性组合。实现了对电力设备局部放电信号的准确识别。
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公开(公告)号：CN113890203A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111176600.X
申请日：2021-10-09
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 段玉兵 , 李鹏飞 , 张皓 , 姚金霞 , 马国庆 , 胡晓黎 , 刘辉 , 沈浩 , 贾然 , 张洋 , 黄振宁 , 李丹丹 , 陈子龙 , 李程启 , 林颖 , 刘嵘 , 蔡健 , 赵永贵
Abstract: 本发明公开了一种高压电缆无线电能传输模块优化方法及CT取电装置，包括，获取CT取电线圈的等效模型；根据CT取电线圈等效模型，优化CT线圈输出功率效率。所述优化CT线圈输出功率效率，包括根据CT线圈铁芯的非线性特点，选取适合CT线圈的铁芯材料。所述优化CT线圈输出功率效率，还包括根据CT线圈铁芯的非线性特点，得到适用于CT取电线圈的铁芯结构。实现了CT稳定功率取电装置与高效率无线电能传输技术的结合。相较于传统的CT取电装置，无线输电模块的加入能够省去较长的连接线，同时安装环境更灵活，实现高压监测设备安装现场可靠供电。
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公开(公告)号：CN113888563A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111269153.2
申请日：2021-10-29
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明属于电气技术领域，公开了一种基于紫外成像的光斑区域分割方法、系统和计算机设备，方法包括：获取目标区域的原始图像，并提取出所述原始图像中包含彩色光斑的RGB图像；对所述RGB图像进行颜色映射处理，得到映射后的紫外图像；对所述映射后的紫外图像进行灰度化处理，以得到对应的灰度图像，并通过阈值划分得到初步分割图像；基于所述初步分割图像进行噪声点滤除，以分割出所述灰度图像中的白色光斑区域。该方案既能准确地分割出光斑区域，又充分利用了灰度图像阈值分割算法的运算速度快、计算复杂度低等优点，解决了现有紫外图像光斑区域分割准确性较低的问题。
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公开(公告)号：CN113391172A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110601395.0
申请日：2021-05-31
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G01R31/12
Abstract: 本发明属于局部放电检测领域，提供了一种基于时序集成的多源超声检测的局放诊断方法及系统。其中，该方法包括获取超声时序图谱，所述超声时序图谱包括超声幅值图谱、超声波形图谱、超声相位图谱、超声飞行图谱和超声音频声谱；将超声时序图谱中的各个信号输入至局放诊断模型对应分类器中，得到局放诊断结果；其中，所述局放诊断模型由具有权重的超声幅值图谱分类器、超声波形图谱分类器、超声相位图谱分类器、超声飞行图谱分类器和超声音频声谱分类器构成，局放诊断结果为各个分类器的分类结果权值累加和。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113238127A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110490921.0
申请日：2021-05-06
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 沈浩 , 刘辉 , 周超 , 张洋 , 贾然 , 刘嵘 , 刘传斌 , 邓禹 , 周军 , 方泳皓 , 辜超 , 姚金霞 , 朱文兵 , 段玉兵 , 张皓 , 马国庆 , 李鹏飞 , 王建 , 刘萌 , 李杰 , 曹志伟 , 杨祎 , 师伟 , 顾朝亮 , 林颖 , 李程启 , 朱孟兆 , 孙景文 , 王江伟 , 王学磊
IPC: G01R31/12
Abstract: 本公开公开的一种基于三维多尺度的复合绝缘子芯棒老化表征方法，包括：获取复合绝缘子中芯棒；测量芯棒轴向老化程度和环向老化程度；对芯棒进行等间距切割，获得芯棒切片；根据芯棒切片，获得芯棒径向老化程度；根据芯棒轴向老化程度、环向老化程度和径向老化程度，获得芯棒的老化程度等级。利用芯棒的轴向老化程度、环向老化程度和径向老化程度，全面评估了复合绝缘子芯棒的老化程度。
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公开(公告)号：CN111695492A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010523285.2
申请日：2020-06-10
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种输电线路下垂钓隐患的检测方法及系统，方法包括获取河道区域的监拍图像；对所述监拍图像进行人员检测，若检测有人，则利用场景固有参数与图像几何特征判定人员行为；若存判定存在垂钓行为，则发送驱离提示。本发明针对输电线路通道线下垂钓类隐患进行研究，解决了传统算法无法进行线下垂钓隐患识别的问题，弥补了现有输电线路隐患识别算法的不足，进一步提高了输电线路防护的自动化程度。
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公开(公告)号：CN111638428A
公开(公告)日：2020-09-08
申请号：CN202010511393.8
申请日：2020-06-08
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提供了一种基于GIS特高频局部放电数据的处理方法及系统，处理方法包括数据增强及清洗，采用故障特征提取、故障特征数据相关性分析、数据噪声添加与数据加权实现数据增强；并根据不同标签获取对应的清洗因子实现数据清洗，进而确保增强数据的有效性，实现GIS特高频局部放电的类型诊断。本发明通过相关系数分析的方法实现数据处理、增加噪声与加权处理对数据进行增强及采用清洗特征因子对增强数据进行清洗的方法，能够在处理GIS局部放电数据样本不足时，提高准确率和泛化能力。
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公开(公告)号：CN111597510A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010429698.4
申请日：2020-05-20
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 秦佳峰 , 杨祎 , 辜超 , 白德盟 , 崔其会 , 郑文杰 , 林颖 , 李程启 , 刘萌 , 吕学宾 , 黄锐 , 吕俊涛 , 陈令英 , 周超 , 李龙龙 , 孙景文 , 李杰 , 高建峰
Abstract: 本发明为了现有技术中存在的问题，创新提出了一种输变电运检数据质量评估方法，从有效性、冗余度、信息量、完整性以及准确性等维度分别建立评估模型，用于评价输变电设备运检数据质量；基于无效比建立数据有效性评估模型；基于重复率建立数据冗余度评估模型；基于逻辑斯蒂增长模型建立数据信息量评估模型；基于相对缺失信息量建立数据完整性评估模型；基于加权局部因子算法以及异常度建立准确性评估模型，本发明还提出了一种输变电运检数据质量评估系统，有效解决由于现有数据质量评价单一、不够全面的问题，有效的提高了输变电设备运检数据质量的综合评估效果以及评估可靠性。
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公开(公告)号：CN110796206A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911074459.5
申请日：2019-11-06
Applicant: 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Abstract: 本发明提出了一种针对局部放电图谱的数据增强方法和装置，在添加现场常见噪声如手机干扰、雷达干扰、微波硫灯干扰的基础上应用高斯模糊方法，对RGB像素进行随机扰动，用以训练泛化能力更强的网络。通过利用背景噪声耦合和高斯模糊等方法对局部放电图谱进行预处理，使一张图谱可以生成多张图谱，以较少的计算量生成大量带标签样本，解决了带标签样本获取成本高、训练数据不充分的问题；在原有数据样本的基础上考虑了现场的常见干扰，模拟真实现场数据，增加了训练模型的抗干扰能力；扩展了训练数据的多样性，以扩展后的训练数据训练模型，避免了模型的过拟合。
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