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公开(公告)号：CN113946994A
公开(公告)日：2022-01-18
申请号：CN202111194081.X
申请日：2021-10-13
申请人： 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分类号： G06F30/23 , G06F17/16 , G06F111/10 , G06F119/14
摘要： 本发明属于计算机技术领域，公开了一种基于数字孪生体的光滑有限元数值计算方法，所述方法包括：获取固体材料的固体材料数据和多边形单元数据；将目标范围内的每个所述多边形单元分别划分为多个光滑单元；计算每个所述光滑单元的刚度矩阵，并得到所述多边形单元的刚度矩阵；基于所述多边形单元的刚度矩阵得到固体材料刚度矩阵和荷载矩阵；根据固体材料刚度矩阵及荷载矩阵进行矩阵运算，得到固体材料静态弹性问题的位移近似解矩阵U。能够在不增加计算成本的前提下，极大改善了有限元的求解精度与能量收敛速度，并且可以消除对双线性等参元形状的限制，更灵活地离散问题域，解决了传统有限元法对映射单元形状的限制的问题。
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公开(公告)号：CN113887107A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111194573.9
申请日：2021-10-13
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本申请实施例公开了基于数字孪生体的六面体体积计算方法及系统，所述方法包括：根据设定编号规则对目标六面体的八个顶点进行编号；确定目标六面体的八个顶点的坐标；进一步根据顶点的坐标计算目标六面体的每个面的对角线向量坐标；将对角线向量组成矩阵，计算矩阵行列式；最终将每个面的矩阵行列式的结果相加，得到目标六面体的体积。针对现有的计算六面体体积浮点数计算繁琐，消耗大量计算资源等问题，从构造四角化六面体出发，将四角化六面体的体积分解成六个子体积之和，减少了计算六面体体积的浮点数运算次数。
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公开(公告)号：CN113884844A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111369869.X
申请日：2021-11-18
申请人： 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分类号： G01R31/12
摘要： 本发明属于电故障探测技术领域，提供了一种变压器局部放电类型识别方法及系统，包括：获取变压器至少两种类型的局部放电图谱；对获取的图谱进行预处理；将预处理后的图谱输入局部放电类型识别模型，得到变压器的局部放电类型；其中，局部放电类型识别模型的特征提取网络采用CBAM结构将注意力机制同时运用在通道层面和空间层面两个维度上，通道层面用于捕获不同类型的局部放电图谱的特征，空间层面用于捕获局部放电图谱的相位、幅度和周期的聚集关系，减少了无效特征的权重，提取出更有利于提高识别准确率的特征，提高了放电类型识别的准确率。
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公开(公告)号：CN113392732A
公开(公告)日：2021-09-14
申请号：CN202110599932.2
申请日：2021-05-31
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明属于局部放电领域，提供了一种局部放电超声信号抗干扰方法及系统。其中，该方法包括对输入的局部放电超声信号进行EMD分解成若干固有模态函数IMF；利用排列熵算法计算各IMF的熵值，将各IMF的排列熵作为特征量并聚类成两类，将聚类中心大的一类IMF作为干扰集中的位置；对干扰集中的IMF分别进行基于小波变换的多尺度分解，获得各层的近似系数与细节系数；分别将每层的细节系数作为特征量且聚类成两类，将聚类中心小的一类系数作为干扰系数，并对干扰系数进行阈值处理，基于各层近似系数及处理后的各层细节系数重构获得降噪后的IMF；基于排列熵聚类中心小的一类IMF与降噪后的IMF，重构获得最终的抗干扰信号。
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公开(公告)号：CN113177566A
公开(公告)日：2021-07-27
申请号：CN202110581559.8
申请日：2021-05-26
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种特征提取模型训练方法、装置及计算机设备，该方法包括如下步骤：获取特征提取模型的图像训练数据集，特征提取模型的图像训练数据集包括：无标签图像训练数据集；对特征提取模型的图像训练数据集中的每一张图像进行裁切，得到图像块集；对图像块集中的每一个图像块进行两次不同的预处理操作，得到图像块对集；将图像块对集输入到第一机器学习模型中进行训练，直到满足预设条件，得到特征提取模型。本发明通过对裁切后的图像块进行两次不同的预处理操作，将得到的图像块对集输入到第一机器学习模型中进行训练，直接学习目标图像块的特征，能够适应样本图像分辨率高、图像内容较为复杂的条件，提高特征提取模型的性能。
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公开(公告)号：CN112732934A
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202110029159.6
申请日：2021-01-11
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 北京邮电大学 , 国家电网有限公司
IPC分类号： G06F16/36 , G06F16/35 , G06F16/33 , G06F40/211 , G06F40/242 , G06F40/247 , G06F40/295 , G06N3/04 , G06N3/08
摘要： 一种电网设备分词词典和故障案例库构建方法，构建了电网领域分词词典，然后对故障案例数据进行格式转换、分词等预处理，然后运用多种技术手段，从文本数据中分析生成结构化电网设备故障案例、特征标签、关键词云、关联规则等信息。为上述信息设计关系型数据库Schema，以报告为主键，将上述文本信息和预处理中保留的图片、作者等信息一起入库，形成电网设备故障案例库。提升了电网领域文本的分词准确性，结构化的案例数据库使根据案例内容的检索更为准确，将故障案例数据库中的特征标签作为项集，整理挖掘故障的有效关联规则，可用于故障预警，填补了电网领域文本分析技术应用的空白。提升了电网领域语料的应用价值，降低了查阅成本。
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公开(公告)号：CN111552440A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010339724.4
申请日：2020-04-26
申请人： 全球能源互联网研究院有限公司 , 国网四川省电力公司 , 许继集团有限公司 , 国网山东省电力公司 , 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
发明人： 喻强 , 张刚 , 刘世栋 , 吕磊 , 黄林 , 王电钢 , 张颉 , 刘川 , 虞跃 , 卜宪德 , 王玮 , 郭云飞 , 张增华 , 陶静 , 汪强 , 温东旭 , 杨祎 , 郑文杰 , 辜超
IPC分类号： G06F3/06
摘要： 本发明公开了一种电力物联网“云-边-端”数据同步方法，应用于电力物联网由业务终端、边缘节点和云平台构成的“云-边-端”三层结构，包括：边缘节点设备分配预设内存用作缓存区，将云平台和终端的交互数据通过内存地址的方式有序存放，按照预设参数将缓存区分成若干个缓存块，对缓存块管理；上行及下行数据均按实时性要求采用不同的缓存策略。本发明将位于同一边缘节点下的若干业务终端共享缓存区的数据，避免所有业务终端都从云平台单独获取，降低了网络访问的频次，边缘节点的缓存区分块进行管理，使得云平台和业务终端交换的数据不再是离散或长度不规则的数据，针对不同的数据采用不同的缓存策略，提升了网络传输效能，提高数据同步效率。
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公开(公告)号：CN110738218A
公开(公告)日：2020-01-31
申请号：CN201910974662.1
申请日：2019-10-14
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国网山东省电力公司 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于多尺度纹理特征与SVM的输电线路通道烟火隐患识别方法及装置，包括以下步骤:(1)收集输电线路中的烟火目标样本图片；(2)将RGB颜色空间转换为HSV及YCbCr颜色空间；(3)计算颜色直方图；(4)对颜色直方图进行均衡化和二值化处理，得到烟火区域；(5)利用烟火的分形特性，选择不同尺度的纹理特征，得到纹理图像；(6)使用支持向量机进行训练与分类，确定是否是烟火；(7)输出图像，并将确认是烟火区域矩形标注。本发明克服现有技术的不足，可以极大有效的避免光照、镜头抖动、场景变化所带来的影响，减少误报率并且能够满足检测处理速度的要求。
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公开(公告)号：CN110378892A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910673979.1
申请日：2019-07-24
申请人： 国网山东省电力公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司
摘要： 本发明公开了一种基于空间分割与多特征匹配的快速检测输电线路通道隐患的方法，首先定时获取现场图像，对采集的图像划分出天空区域与地面区域，然后采用特征分析法判定天空区域图像中的大型施工机械隐患，如果隐患存在则将当前图像传输至监控中心进行精准分析；接着对剔除天空区域之后的地面区域利用天气、时刻信息选取参考图像，最后进行多特征提取与决策级融合判定地面区域是否有隐患存在。本发明深度挖掘了输电线路通道图像及隐患的特点，采用空间分割与多特征匹配的方法对输电线路通道隐患进行快速检测，克服了传统通用算法计算速度慢、准确率低等缺点，同时避免了将所有监拍图像传输至监控中心，降低装置的电量消耗与流量消耗，增加装置的可用率。
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公开(公告)号：CN110346699A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910682360.7
申请日：2019-07-26
申请人： 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分类号： G01R31/12
摘要： 本发明提出了一种基于紫外图像处理技术的绝缘子放电信息提取方法及装置，利用Deeplab深度学习网络，通过智能化提取紫外图像中的可见光通道放电绝缘子以及放电光斑的位置，来获取放电的区域进行放电位置、光斑区域属性等信息，从而为紫外图像放电缺陷的判定提供基础的结构化特征信息。本发明可以自动批量地对紫外图像进行处理，将图像转化为可以直接用于后续缺陷分析的放电信息特征参量；并且依赖于Deeplab深度学习网络的良好分割性能，可以保证整个发明实现过程的可靠性和鲁棒性，从而区别于以往的直接使用阈值或者形态学操作的实现方法。
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