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公开(公告)号：CN112179481B
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202010906414.6
申请日：2020-09-01
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华中科技大学 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种GIS设备的机械故障诊断方法及系统，包括以下步骤：S1、采集待测GIS设备运行时产生的振动信号，并对该振动信号进行标准化处理；S2、计算所得标准化处理后的振动信号的显著性序列；其中，显著性序列为表示原始振动信号变化趋势的时间序列；S3、将所得显著性序列输入到预训练好的GIS设备故障诊断模型中，得到待测GIS设备的运行状态；其中，GIS设备故障诊断模型为卷积神经网络。本发明通过计算GIS设备运行时所产生的振动信号的显著性序列，来提高故障信号的区分度；并采用卷积神经网络作为GIS设备的故障诊断模型，对GIS设备的显著性序列进行识别，可精确的完成对GIS设备具体故障类型的判断。
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公开(公告)号：CN115439653A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211275613.7
申请日：2022-10-18
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 山西鸿顺通科技有限公司
Abstract: 本发明提供了一种变电站场景点云语义分割方法，属于语义分割技术领域；解决了变电站场景复杂、点云数众多、特征提取困难，无法准确提取到具有鉴别性的特征容易出现欠分割或者过分割等问题；包括如下步骤：建立变电站点云语义分割数据集；点云数据集标注；构建变电站点云语义分割模型——Seg‑PointNet模型，模型主要创新包括提出多尺度残差结构(RES‑MLP)，提出3D点云特征金字塔(3DP‑SSP)，融入注意力机模块SENet；模型训练和测试，模型在斯坦福大学建立的公共数据集S3DIS上进行训练，在自建变电站点云数据集SCP上进行验证，实现变电站点云数据的分割；本次发明主要应用于变电站的场景建模，可适用于移动装置。
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公开(公告)号：CN115294313A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202210869098.9
申请日：2022-07-22
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 山西鸿顺通科技有限公司
Abstract: 本发明提供了基于3D‑2D多模态融合的密集真彩点云数据采集方法及装置，属于激光雷达、三维点云、三维重建技术领域；所要解决的技术问题为：提供基于3D‑2D多模态融合的密集真彩点云数据采集方法的改进；解决上述技术问题采用的技术方案为：S1：初始化系统：对相机内参、外参进行标定，同步电机与雷达的时间，获取雷达到探测目标的平均距离；S2：通过电机驱动雷达旋转采集点云数据；S3：利用改进的ICP算法将获取到的两帧点云进行配准并序列化储存，并继续采集点云数据至点云足够密集，S4：裁剪配准结果；S5：结合相机获取到的RGB信息，将配准裁剪完成的点云着色；本发明应用于激光雷达。
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公开(公告)号：CN114723962A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210367951.7
申请日：2022-04-08
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明请求保护一种面积区域相对温差的电力设备自动诊断方法，属于智能电网信息技术领域，其包括以下步骤：构建电力设备红外图像数据集，搭建YOLOv4的网络模型结构，训练检测同种类型设备识别的YOLOv4模型；通过提取同种类型设备的特征，开展基于YOLO的红外图像中同种类型设备识别；从设备识别结果中挑选出异常设备；采用基于图像处理方法对异常设备的发热区域进行温度矩阵提取；根据提取的温度矩阵，采用基于同类型设备面积区域比较的诊断方法进行自动诊断。有效提高了电力设备红外图像的诊断能力；利用主流的人工智能技术，开发针对电力设备的深度学习模型，引入面积区域相对温差的概念，实现电力设备红外诊断的设备类型分析精细化。
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公开(公告)号：CN114705304A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210369171.6
申请日：2022-04-08
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明请求保护一种电力设备红外测温局部结构辐射率参数校准方法，属于电力设备状态评估领域，能够准确识别并校准红外图像中电力设备不同局部结构的辐射率，包括以下步骤：结合了FLIR公司的FLIR TOOL软件并自己编写批处理程序对包含水印、颜色表、目标点、线、框及其对应的温度信息的原始热像图进行红外图像预处理；再用labelImg软件对预处理后的红外图像中电力设备的局部结构进行标注；然后采用改进的SSD算法进行局部结构的自动识别，用于实现不同尺寸的结构的有效识别；之后通过识别出的结构名称自动查找对应的辐射率，得到该结构的实际辐射率，最后对局部结构进行区域分割，并重新赋值该局部结构对应图像区域的辐射率参数，实现辐射率参数校准。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114020015A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111268832.8
申请日：2021-10-29
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网电力科学研究院有限公司 , 武汉大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 龚浩 , 芦竹茂 , 杨虹 , 胡晓岑 , 杨罡 , 吴驰 , 阴崇智 , 胡庆武 , 李加元 , 连建华 , 刘永鑫 , 韩钰 , 赵亚宁 , 孟晓凯 , 白洋 , 张光炜 , 吴念 , 别士光 , 柯贤彬 , 郭潇
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了基于障碍物地图双向搜索的无人机路径规划系统及方法，对电力走廊范围内的三维激光点云数据进行预处理，并按照无人机飞行用到的导航定位坐标系对三维激光点云数据的坐标系进行统一；对预处理后的电力走廊三维激光点云进行分割处理；对分割处理后的三维激光点云进行投影降维，生成电力走廊障碍物栅格地图；以所述电力走廊障碍物栅格地图为基础，采用双向随机采样快速拓展随机树算法进行无人机路径搜索，得到无人机电力巡线规划路径；对无人机电力巡线规划路径进行平滑和简化，获得优化后的无人机飞行规划路径。通过构建三维激光点云障碍物栅格地图方式，降低计算数据量，实现对无人机安全高效率飞行路径规划实现。
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公开(公告)号：CN108228900B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN201810119273.6
申请日：2018-02-06
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明提供了基于分层结构的电力设备多光谱数据中心模型建立方法，包括：进行基于电力设备多光谱数据结构的分析，构建电力设备多光谱数据中心模型，构建影像识别分析模型，进行影像识别分析模型对于多光谱数据中心模型的应用关系分析，并构建电力设备信息连接代理结构，依托计算机将各模型系统中的单元单独建模，生成分层控制单元，并按照实际拓扑关系将其联系起来构成分布式结构的网络，从而实现对于电力设备多光谱数据的自动分层及运算。本发明提出了可自适应调整的分层结构技术，能适应电力设备图像数据频繁变化的需求，为进一步全面分析电力图像，判断电力设备运行状态提供了有力支撑。
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公开(公告)号：CN113378856A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110704403.4
申请日：2021-06-24
Applicant: 重庆大学 , 国网山西省电力公司电力科学研究院
Abstract: 本发明请求保护一种基于人工智能的嵌入式输变电装备红外检测方法，属于智能电网信息技术领域，其包括以下步骤：建立红外测温人机交互系统，获得红外图像数据集；基于图像特征量法对红外图像数据集进行异常图像识别与处理；建立基于灰度图的单通道轻量级卷积神经网络识别模型，进行网络训练；对红外图像敏感区进行识别；深度卷积神经网络模型的终端实现。
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公开(公告)号：CN112698303A
公开(公告)日：2021-04-23
申请号：CN202011537278.4
申请日：2020-12-23
Applicant: 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司 , 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 国网电力科学研究院有限公司 , 国网山西省电力公司 , 武汉大学 , 国网四川省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
Inventor： 芦竹茂 , 龚浩 , 邓鹤鸣 , 杨虹 , 胡晓岑 , 杨罡 , 吴驰 , 阴崇智 , 胡庆武 , 李加元 , 连建华 , 刘永鑫 , 韩钰 , 赵亚宁 , 孟晓凯 , 白洋 , 张光炜 , 吴念 , 别士光 , 柯贤彬 , 郭潇
Abstract: 本发明公开了一种基于无人机激光雷达点云杆塔倾斜参数测量方法，包括如下步骤：杆塔三维点云滤波，杆塔分割与特征面提取，塔身三维重建及模型数据库建立，对待评估杆塔特征平面进行中心点计算，对待评估杆塔进行倾斜状态评估与倾斜角度计算。本发明实现对杆塔结构关键部位的自动识别及提取以及对线路杆塔的几何参数快速扫描与倾斜参数智能化评估。利用先进的无人机巡线技术，显著提升了线路巡检效率和准确度，降低了巡检费用以及工作人员的工作量和风险，实现具有工程实践意义上的杆塔倾斜地质监测预警和风险防控，提高线路运行可靠性，降低重大电网安全稳定运行风险。
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公开(公告)号：CN112179481A
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN202010906414.6
申请日：2020-09-01
Applicant: 国网山西省电力公司电力科学研究院 , 华中科技大学 , 国网电力科学研究院武汉南瑞有限责任公司
Abstract: 本发明公开了一种GIS设备的机械故障诊断方法及系统，包括以下步骤：S1、采集待测GIS设备运行时产生的振动信号，并对该振动信号进行标准化处理；S2、计算所得标准化处理后的振动信号的显著性序列；其中，显著性序列为表示原始振动信号变化趋势的时间序列；S3、将所得显著性序列输入到预训练好的GIS设备故障诊断模型中，得到待测GIS设备的运行状态；其中，GIS设备故障诊断模型为卷积神经网络。本发明通过计算GIS设备运行时所产生的振动信号的显著性序列，来提高故障信号的区分度；并采用卷积神经网络作为GIS设备的故障诊断模型，对GIS设备的显著性序列进行识别，可精确的完成对GIS设备具体故障类型的判断。
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